做好用户分群，让运营更精确。

数据分析是运行中数据抽象的过程。现实是连续的、复杂的、相互影响的，数据抽象的过程是将这些复杂多变的现实简化为数字量，构建数据模型，计算相关因素，推断事件归因，促进自身的改进和优化。由于现实的复杂性，作为产品、运营商或数据分析师，我们在处理实际问题时需要进行归因分析，以阻止其他因素的干扰。因此，我们经常使用用户群。分组后，我们的用户群可以简化为：在每个分组下，我们可以简化对某一因素对关键路径或关键指标的影响因素的比较。分组是一种手段和工具。简单来说，分组分析就是将相似的人合并，调查同一事件或指标在不同人群中的表现，从而推断和定位对事件/指标有明显影响的因素。我们将用户精细分组与用户肖像相结合，帮助精益操作的深度和精度。那么，如何将用户分组与用户肖像相结合呢？接下来，让我们举一个应用案例来解释：我们应该如何分析这个问题？首先，我们想看看这部分交易用户和市场用户之间的区别。我们从用户中选择交易用户，并建立用户群来比较市场用户。在这里，我们需要使用MTA自定义事件。将“付款成功”设置为自定义事件，然后利用MTA中的用户群功能筛选出自定义事件中满足“付款成功”要求的用户群，命名为“交易用户”；我们还可以设置一个名为“高价值用户”的用户群，将“成功支付”和支付金额>=筛选出100用户。这里定义了高价值用户的交易单价>100元的用户。1、在用户群分析获得三个用户群后，我们使用腾讯移动分析MTA等数据分析工具来比较这三个用户群特征之间的差异。以下是三个用户群特征的对比:从图中可以发现，市场用户中男性较多，但实际订单和高价值用户中女性较多，这部分用户是购物应用、金融应用的兴趣明显高于市场用户，表现出较强的消费能力。现在我们的问题是投资回报率低，ROI不符合预期。然后，我们可以初步判断，可以优化以下两个方向：用户排水渠道可能存在问题，需要调整渠道排水策略，包括渠道选择、人群针对性优化等，引入与消费行为相匹配的新用户，提高销售；商品定位调整：现有产品对男性缺乏吸引力，导致大量市场用户不促进订单，这也是投资回报率低的另一个原因，可能需要调整的包括商品类别、商品推荐等；其中，第一种优化方法的有效周期较短，第二种调整方法的影响水平较大，周期较长。我们优先考虑第一种优化方法，主要调整渠道引入流量，优化引入人群的匹配程度，实现提高投资回报率的目标。我们优先考虑第一种优化方法，主要是调整渠道引入流量，优化引入人群的匹配程度，实现提高投资回报率的目标。后续还需要考虑是否需要优化产品定位，如为男性创建一个亮点频道，并进行产品改进迭代。2、如何改进渠道优化策略？我们首先对单周渠道引入的数据进行初步评估。交易率值应用于漏斗模型的渠道筛选功能。这里只列出了5个典型的渠道样本数据。从图表上看，我们目前的主要流量渠道是渠道D和渠道E，渠道D的保留率很高，可以认为是我们的高质量渠道。然而，从交易的角度来看，我们认为渠道A实际上有很大的潜力。虽然目前的引入量较小，但与交易人员的重叠程度较高。考虑到A渠道的客户获取成本低于渠道D，增加交付后可能会有良好的收入，从而实现我们提高投资回报率的目标。3、渠道人群肖像验证我们对渠道人群A进行肖像分析，女性比例高达62.36%，其用户群对购物App的兴趣也高于市场用户，与我们高价值人群的特点相匹配。目前，渠道A给我们带来的流量仍然相对较小，但由于其渠道收入的投资回报率相对较高，其群体肖像与我们高价值用户的肖像高度一致，显示出很高的交付潜力。我们的改进方法是调整渠道交付的比例，降低渠道B、渠道C的发布，增强渠道A的发布，以周为单位，迭代优化渠道发布效果，监控ROI的变化。4、投放一周后，渠道优化效果增加了新用户，我们临时决定再次增加渠道A的投放比例。在一个月的时间周期内，我们新用户数量在渠道上的分布发生了显著变化。在优化交付渠道前后，购买转化漏斗转化率的变化：由于渠道A的平均客户单价约为渠道D的1/2~1/3，我们的投入产出比例得到了优化。这主要取决于通过数据分析找到高质量、低价格的渠道，降低客户获取成本。那么这个转换漏斗还有其他优化空间吗？我们还能做些什么改进？下周请关注我们的案例分享《数据运营实战(二)》。 

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