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用户分析概述

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在用户分析模块,您可以进行多维度的标签透视分析、RFM分析、AIPL分析及AIPL流转分析。分析过程中可以自定义筛选出符合某一规则条件的用户生成人群,用于后续营销触达。

此外,针对筛选出的人群,您可以通过人群分析功能进行透视分析和RFM分析,洞察人群的核心特征,为后续营销策略编排提供决策支撑。

用户分析类型包括:

  • 透视分析:基于用户标签(含用户属性、自定义标签),洞察消费者的标签特征分布。

  • RFM分析:RFM模型是衡量用户价值和用户创利能力的重要手段,通过一个用户的近期交易行为、交易总体频率、交易金额三项指标,描述该用户的价值状态。依据这三类指标划分八类用户:高价值用户、重点保持用户、重点发展用户、重点挽留用户、一般价值用户、一般保持用户、一般发展用户、潜在用户。通过洞察不同用户类型的分布及消费行为特征,掌握他们的价值特征,为营销决策提供支持。

  • AIPL用户分析:AIPL模型将用户分为认知、兴趣、购买、忠诚四个阶段,洞察各类用户的人数和相应的变化趋势,实现品牌用户资产定量化、链路化运营。

  • AIPL流转分析:分析指定时间段内AIPL模型中各类用户的转化、流失情况,精准把握各阶段用户分布,实现链路高效转化。

下面将分章节进行介绍。

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