用户增长模型和大数据分析

简述信息一览：

• 1、增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营
• 2、LTV的模型概念、算法及作用意义?
• 3、如何理解全新的用户增长模型“6R模型”?和AARRR有何不同?
• 4、统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同

增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营

1、用户建模：用户模型搭建，包含标签画像、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户活跃度模型等。场景化分层：12大类运营场景，每个场景基于用户标签和建模工具进行分层分群，并制定相应的精准营销手段进行运营。数据运营：核心运营指标体系+数据分析模型。

2、增长框架：构建用户增长团队、核心增长渠道和增长工具的体系。市场部门负责渠道运营，新媒体负责社交渠道内容产出，用户团体负责用户激活、促活和留存。在AARRR模型中，定义各运营节点的增长指标，如渠道运营在Acquisition节点主要考核新增用户、获取成本（CAC）和新增用户留存率。

3、社交数据：用户社交相关数据； 用户画像运用场景三维空间图，X轴代表业务场景维度；Y轴代表用户标签维度；Z轴代表服务层次维度。首先用户画像业务场景可以分为用户细分、产品优化、渠道拓展、运用提升、风险控制等。

4、标签体系就是将运营做的更为精细化，相当于建完房子后的一个装修过程，通过标签分群将用户增长做到深度运营。

5、用户运营——六大用户分析方*** 行为事件分析：用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。用来分析判断，特定的某些行为数据及挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。 用户行为路径分析：指用户在网站或APP中的访问行为路径分析。

6、从认知→兴趣→购买→忠诚的过程，实现品牌人群资产定量化、链路化运营，最大程度延长用户生命周期，挖掘会员价值。 0帕累托分层模型 适用场景：用户分层 帕累托分层模型又叫28定律模型。即20%的用户为企业创造80%的价值，运营者需要花费80%的精力去服务20%的优质用户。

LTV的模型概念、算法及作用意义?

一种智慧营销概念。MarTech，概念创始人为Scott Brinker，是一种智慧营销概念。MarTech可以帮助企业通过依靠技术和数据配置营销资源，优化企业的营销策略，实现营销活动的全链路的自动化，帮助企业以营销来驱动运营，优化用户管理，制定营销策略。

如何理解全新的用户增长模型“6R模型”?和AARRR有何不同?

Reservation（留存）则强调以用户为中心，实现持续增长。在变阶段，6R模型不仅关注收入，更注重用户留存。通过定期复盘、深入分析用户行为，进行流失预测，提前应对风险，降低用户流失。

AARRR模型以获取、激活、留存、变现和推荐五个阶段构成用户旅程，而RARRA模型则强化了用户留存的重要性。这两个模型为增长策略提供了清晰的路径图。创新的Growth Loops Growth Loops包括病毒式裂变、补贴增长和UGC内容循环，它们通过输入、行动和输出的循环驱动持续增长，为增长策略带来了新的视角。

AARRR运营增长模型：关注用户获取、活跃、留存、收入和自传播，通过漏斗模型指导不同阶段的运营策略。 用户金字塔模型：按用户盈利能力分类，帮助企业聚焦高价值用户，进行分层运营。理解并灵活运用这些模型，能够帮助运营团队更有效地实现目标，提升用户满意度和业务增长。

流量漏斗模型在产品运用中的一个经典运用是AARRR模型，此模型来自《增长黑客》这本书，AARRR模型是结合产品本身特点以及产品生命周期位置，从而关注不同的数据指标，最终制定不同运营策略的实用性模型。

统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同

1、与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

2、模型融合：这一方法涉及将多个模型的结果综合考虑，以期提高模型的准确性和鲁棒性。 数据可视化：数据可视化通过图形化手段展示数据，使数据关系和规律一目了然。这有助于更直观地发现数据的内在联系。

3、模型融合：将不同模型的结果进行融合，以提高模型的准确性和鲁棒性。数据可视化：通过使用数据可视化工具，将数据以图形化方式展示出来，从而更直观地发现数据之间的关系和规律。

4、大数据计算模型是统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。大数据计算模型的要点：降维：对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。

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