用户分群是企业精细化、数据化运营的第一步。

用户群数据分析方法是用户肖像的关键数据分析模型，是企业数据分析和精细操作的第一步。用户群是用户信息的标签。具有相同属性的用户通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性分为一个群体，并进行后续分析。*漏斗分析阶段的差异，*用户群体差异的前一篇文章，我们谈到了漏斗分析模型。通过漏斗分析模型，操作人员可以看到用户在不同阶段表现出不同的行为，比如新用户的*点在哪里？在什么情况下，已购用户会再次付费？但由于群体特征不同，行为会有很大差异，运营商或产品人员希望根据历史数据对用户进行划分，对具有一定规律特征的用户进行分类，然后再次观察群体的具体行为。这就是用户分组的原则。严格来说，普通用户分组和预测分组分为普通分组和预测分组。普通群体根据用户的属性特征和行为特征对用户群体进行分类；预测群体是利用机器学习算法根据用户过去的行为属性特征来预测未来某些事件的可能性，并从两个场景中介绍这两种用户群体方法。以直播产品行业为例，普通用户群分析用户属性和行为特征。观察高粘度和高频消费用户的行为是产品经理和运营商工作的重点。例如，运营商可以在过去30天内筛选出具有“信息”和“拇指”行为的用户，并发送10次以上的付费礼物，视为高粘度和高频消费者用户，并在分组定义后进行数据分析。通过观察高粘度和高频消费者用户的近期行为，可以看出用户群体的人均观看时间与其他用户有一些差异，如高频消费者用户与非高频消费者用户的人均观看时间的比较。互联网金融产品经常使用预测用户群的功能来预测用户群——通过机器学习算法预测事件概率。根据风险投资偏好，互联网金融客户可分为保守、稳定和激进，根据投资行为可分为已投资和未投资。运营商可以根据该属性和行为提取满足某些条件的用户群体，如激进但未投资的用户群体，然后分析该群体的行为特征，优化产品，促进用户投资，或根据其浏览的项目页面推荐用户可能感兴趣的项目。用户群分析模型行业价值和真实场景用户群广泛应用于各行业的数据分析过程中。为各行业带来以下价值：一是帮助企业打破数据岛，真正了解用户肖像是用户群体的前提。在对具有特定属性的用户群体的用户行为进行持续和深入的洞察后，用户群体的肖像变得逐渐清晰。帮助企业了解指标数字背后的用户群体的特征：他们是谁？行为的特点是什么？什么是偏好？什么是潜在的需求和行为偏好？这是对后续用户群体的针对性分析。二是定位营销目标群体，帮助企业在特定研究范围内实现准确高效的营销，清晰概述特定群体的行为全貌，定义目标群体，是运营商信息推送的前提。运营商根据需要完成召回流失用户、刺激用户回购等特定目标群体的准确信息推送工作。当特定人群的准确信息推送完成后，可以实时、全面地分析营销效果。帮助企业与用户实现准确高效的信息交流。场景1：共同黄金行业唤醒“睡眠”用户的准确推送和效果评估。一位互联网金融客户于2017年1月注册并浏览了信用调查页面（通过分析发现，用户浏览信用调查页面后，后期保留率较高），但未投资的用户将“新年版理财将于1月20日起发行，预计年化收益率将高达9.50%”。为了锁定目标群体，产品人员可以通过用户分组筛选营销目标群体。运营商在完成信息推送后，可以进行多维分析，了解推送后的效果。互联网金融客户完成精准推送后，用户可以在投资流程转化漏斗中再次检查用户转化情况，评估推送或产品优化效果。场景二：企业级服务（ToB）“召回”客户流失的准确推送和效果评估ToB企业客户，以投资到期后再投资为保留标准。近8周用户流失如下。筛选工作完成后，企业运营商可以直接在用户细节页面上定义用户群，并在此基础上完成精细推送工作。 在本页上，企业运营商可以点击保留值，即查看丢失人群的详细信息，并可以直接创建用户分组生命显示为“丢失用户”，并推送信息，以刺激其申请产品的使用。在大数据时代，为了适应不断变化的外部市场环境，提高客户粘性，企业不断加快数字营销转型。其中，提高营销效率和准确性是企业的首要战略目标。以上三个场景真正贯穿精准营销的全过程，将“以客户为中心”的理念重构企业的核心竞争力。

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