她需要的是“调性” 这样的角色描述，在腾讯叫用户视角和用户场景。完整地说，叫基于用户视角的用户场景运营。 一股水流过来，它是流入你挖的河道，还是继续在它原有的河道奔流，在于那一瞬间，你提供的用户视角和用户场景对不对。 大明、笨笨还是小闲，也只是最最初级和粗浅的用户画像 当年腾讯电商为了精细化运营，将用户根据年龄、性别、地域等划分为112种角色，抽出其中的28种用户角色，进行集中产品集中推广运营。 然后我每次打开米聊，给我推荐的100%的用户全是噘嘴挺胸的小美女…起码可以判断，米聊没有基于用户画像，运营用户场景。 如果你抱着个模糊的用户概念，垂涎腾讯的6亿用户。那你就自己慢慢干涸吧，轮不到企鹅打你。 来源：产品之家
垃圾短信是困扰很多用户的问题。其实通讯公司也曾通过一系列算法给用户标签，以此屏蔽掉容易发送垃圾短信的“黑名单”用户。本期，茹志强分享了他在工作接触到的案例和步骤。 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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上一篇《用户分层，该怎么做才合理？》中，很多同学点在看，表示想看用户细分，现在它来了，请继续点“在看”噢 我们说过，用户分层是一种特殊的用户细分形式：按价值高低细分。那普遍的用户细分该怎么做呢？ 1 用户细分的直观感受 做用户细分本身很简单，比如我们上一节讲的用户分层，其实就是用一个分类维度，按高中低进行的简单用户细分，比如 按用户过往1年内消费细分：高级（1w+）中级（5K-1w）低级（1- 5K） 按用户活跃行为细分：活跃（过往30天内15天以上登录）不活跃（登录≤15天） 甚至更简单的，按基础属性细分：男性/女性，老年/中年/青年 做用户细分简单，但做有效的用户细分就难了。 这样在选择战术的时候，就得更多考虑C群体特点，找更符合C类用户需求的活动、产品、优惠。总之，更细致的了解用户特征，就能助力运营工作。 这就是用户细分的直观作用：通过细分，为运营提供更精细的数据指导。 这是做用户细分的关键。 2 用户细分的操作步骤 第一步：定义什么是“有效” 这一步非常非常重要。用户细分可以有无穷无尽的分法，如果不事先定义清楚什么是“有效”细分，就会陷入茫茫多的细节大海捞针。
一般来说，细分可以根据三个方面的考虑来进行： 1. 外在属性 如用户的地域分布，用户的产品拥有，客户的组织归属——企业用户、个人用户、政府用户等。 但这种分类比较粗放，我们依然不知道在每一个用户层面，谁是“好”用户，谁是“差”用户。我们能知道的只是某一类用户(如大企业客户) 较之另一类用户(如政府客户) 可能消费能力更强。 2. 即使对于现有用户，消费行为分类也只能满足企业用户分层的特定目的。如奖励贡献多的用户。至于找出用户中的特点为市场营销活动找到确定对策，则要做更多的数据分析工作。
上一篇《用户分层，该怎么做才合理？》中，很多同学点在看，表示想看用户细分，现在它来了 我们说过，用户分层是一种特殊的用户细分形式：按价值高低细分。那普遍的用户细分该怎么做呢？ 1 用户细分的直观感受 做用户细分本身很简单，比如我们上一节讲的用户分层，其实就是用一个分类维度，按高中低进行的简单用户细分，比如 按用户过往1年内消费细分：高级（1w+）中级（5K-1w）低级（1- 5K） 按用户活跃行为细分：活跃（过往30天内15天以上登录）不活跃（登录≤15天） 甚至更简单的，按基础属性细分：男性/女性，老年/中年/青年 做用户细分简单，但做有效的用户细分就难了。 这样在选择战术的时候，就得更多考虑C群体特点，找更符合C类用户需求的活动、产品、优惠。总之，更细致的了解用户特征，就能助力运营工作。 这就是用户细分的直观作用：通过细分，为运营提供更精细的数据指导。 这是做用户细分的关键。 2 用户细分的操作步骤 第一步：定义什么是“有效” 这一步非常非常重要。用户细分可以有无穷无尽的分法，如果不事先定义清楚什么是“有效”细分，就会陷入茫茫多的细节大海捞针。
，寻找市场机会，进行用户细分，这样才能在激烈的市场竞争中生存和发展。 用户细分是产品运营的基础工作之一，和传统营销理论的市场细分基本是一致的。通过用户细分，我们能够知道产品使用者的状态，从而找到相应的产品和运营措施去拉动、保有、挽留、转化用户。 那么在立项之初，产品经理要通过自己去快速进行用户细分的时候，应该怎么做呢？ 用户细分的原则 1. 可操作性 进行用户细分必须有对应的策略，及配备相应的资源，包括人力和资金等。 3.具备稳定性 细分的用户类别在一段时间内需要有一定的稳定性，否则就不具备细分价值。 如果一个用户群内部的用户特征总是在变化，那么这样的用户细分需要不断调整，而对企业来说往往意味着过高的运营成本，因此，进行用户细分的时候要考虑用户群体是否具有稳定性的特点。
她需要的是“调性” 这样的角色描述，在腾讯叫用户视角和用户场景。完整地说，叫基于用户视角的用户场景运营。 一股水流过来，它是流入你挖的河道，还是继续在它原有的河道奔流，在于那一瞬间，你提供的用户视角和用户场景对不对。 大明、笨笨还是小闲，也只是最最初级和粗浅的用户画像 当年腾讯电商为了精细化运营，将用户根据年龄、性别、地域等划分为112种角色，抽出其中的28种用户角色，进行集中产品集中推广运营。 然后我每次打开米聊，给我推荐的100%的用户全是噘嘴挺胸的小美女…起码可以判断，米聊没有基于用户画像，运营用户场景。 如果你抱着个模糊的用户概念，垂涎腾讯的6亿用户。那你就自己慢慢干涸吧，轮不到企鹅打你。
一、综述 近期，火绒安全实验室发出警报，著名的美国数字文档签署平台 DocuSign的用户正在遭受病毒邮件的攻击，该平台在全球拥有2亿用户，其中包括很多中国企业用户。 病毒团伙得到用户信息后，伪造了一个假域名“DocuSgn”（比DocuSign少一个字母i），从这里向用户发出病毒邮件，病毒邮件伪装成会计发票，由于邮件标题及正文均使用 DocuSign 品牌标识，充满迷惑性 ，诱骗用户下载含有恶意代码的word文档，当用户打开文档时，系统会询问用户是否打开被禁用的恶意宏代码，如果用户启用被禁宏，便会开启病毒的多次接力下载，最终下载并运行Zbot。 打开文档后，Word会询问用户是否打开被禁用的恶意宏代码，如下所图： ? 除了上述介绍的几个函数外Zbot还HOOK了一些系统API，和上述方法类似，主要用于获取用户信息，这里就不再详细列举。 Docusign是数字文档签署平台，其客户多是企业用户。
主键本身是很简单的，但是围绕他产生的故事就不是那么简单了。 1、 管理 这个是最重要的，没有规矩不成方圆，主键要如何管理一定要实现确定好了，甚至有必要为此写...
而作为腾讯的重要设计和用户研究支持部门——腾讯用户研究与体验设计部（CDC），其总经理陈妍表示，今年CDC的设计力量更多投入到文旅和文化保育。 为什么要关注文旅产业？ “在其中，我们做了一块很重要的工作就是用户研究，我们每年就不同的产业产出不同的报告。随着互联网产业的进一步发展和细分，消费者决策呈现多阶段、多渠道特点。”陈妍说。 ? 今年11月，腾讯正式发布全新使命愿景“用户为本，科技向善”。 而未来，用户在在线旅游服务平台上得到的是一行两行的结论，但简单的推荐背后会是复杂的算法和海量的数据，算法和大数据会根据用户的个人画像，自动化生成与推荐更合适的行程安排。 “快”就是快速根据用户意图，提供满足用户个性化需求的产品组合；“全”就是一步到位帮助用户找到丰富且多元化的产品；“准”代表提供的产品符合用户个性化需求；服务要做到想办法用技术手段提升用户一次性问题解决率
重视用户留存是目前企业发展的共识之一，借助RFM模型对人群细分从而对用户进行精细化运营，是提升留存的重要方法。本文首先带你来了解到底什么是RFM模型。 1 WHY RFM? 用户方面，互联网用户逐渐稳定趋于饱和，新生力量不足，而老用户对营销活动、产品创意越发疲惫；产品方面，技术与创意的推陈出新遭遇瓶颈，对用户产生持续性吸引力的难度不断上升。 促进用户留存的思路主要有提升产品功能、升级用户体验、AI技术使用等等，其中，对不同类别用户进行精细化运营，满足不同人群的个性化需求，提升产品竞争力，是促进用户留存的重要方法之一。 本文要介绍的RFM模型，就是衡量用户价值从而进行人群细分的重要工具。 2 DEFINITION RFM是一种通过利用用户关键行为，对用户进行价值细分的方法，用于判断是否需要对某一用户进行运营或通过什么方式运营。
那么，用户分群与用户特征分析如何结合使用？接下来，我们举个App案例进行说明 某电商App，现在面临的问题是用户成交量较低，与投放推广的成本相比，ROI较低。 这个问题，我们应该如何分析？ 首先，我们想看看成交的这部分用户与大盘用户之间有什么区别。我们在用户中选出成交的用户，建立用户群对比大盘用户。 这里，我们需要使用腾讯移动分析MTA自定义事件。 设置“付款成功”为一个自定义事件，然后使用MTA中的用户分群功能，将自定义事件中满足“付款成功”的用户群筛选出来，命名为“成交用户”；我们还可以设置一个叫做“高价值用户”的用户群，将“付款成功”且付款金额 [1505115531090_2990_1505115531109.png] 图：此处定义高价值用户为成交单价>100元的用户 1、用户分群分析 得到了三个用户群之后，我们使用数据分析工具，比如腾讯移动分析 ，大盘用户中男性较多，但实际成单与高价值用户中，都是女性偏多，且此部分用户对购物类App、金融类App的兴趣要明显高于大盘用户，表现出了较强的消费能力。
今天跟大家分享的是一种叫做细分饼图的图表制作技巧！ 它所用到的技巧很简单，表达的数据也不很复杂，就是三层数据结构，每一层都是上一层的细分数据。 首先我们还是来看一下它所呈现的效果： ? 它的数据结构也如它呈现的效果一样，需要三层数据：（每一层之间都是层层细分的关系） ? 为了使作图便于修整，我们将数据重新整理如下： ?
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等 假定企业拥有100万会员资料库和历史交易数据，可以在没有建立数据挖掘模型前，随机选择1万人进行促销，记录这1万人的响应情况，然后根据这1万人的响应数据0-1，建立RFM为自变量的响应模型，然后根据模型对100万用户进行客户响应打分
特别值得注意的是，最近从网络上的电影，电视剧和其他平台用户上传的视频被“分割和剪切”或者未经原始版权所有者许可而“处理和整合”高亮形式以形成短视频。 特别是，短视频制作者在通过平台广播获得关注后可能从广告或用户中受益，因此他们不属于《著作权法》第22条规定的合法使用做法，必须得到版权所有者的批准。 根据《侵权责任法》第36条，短视频网站作为网络服务提供商，不直接侵犯网络用户，必须遵守“通知删除”义务。也就是说，“违规者有权通知网络服务提供商将其删除”，需要采取措施，如屏蔽，断开连接等。 “，”如果网络服务提供商在收到通知后未采取必要措施，则扩大部分损坏应对网络用户共同负责。“上述术语在网络侵权责任中被称为”安全避风港原则“。同时，”安全避风港原则“是网络服务提供商免除的”法宝“。 应该注意的是，网络服务提供商必须知道或知道网络用户通过网络侵犯他人的版权而对共同侵权负有责任。
今天要跟大家分享的图表是细分市场矩阵！ ▽▼▽ 只是名字听起来比较洋气，其实在制作方法上，还不外乎我们这几期所讲解的，数据错行组织及时间刻度的技巧！ 方法一：堆积百分比面积图+时间刻度 原数据中，行代表公司分类、列代表不同的细分市场，最后占比代表的是每一个细分市场占所有市场总额的比例，累计是指三个细分市场份额累计占比。
另外，细分网格表示的数据量非常小，很适合于网络传输。 ---- 细分网格建模 三维公园提供了在线的三维建模工具，用户可以直接在浏览器中进行三维设计。 细分建模主要面对人群是普通的三维设计爱好者，不需要专业的三维设计知识，就能快速上手进行三维建模。用户创建的模型，可以直接导出进行3D打印，注册用户也可以在线保存自己的三维设计。 相信将来Web3D将会给Web带来更加炫酷的用户体验。 细分建模的核心操作就三个：拉伸，变换，光滑。这三个操作的简单组合，就能创建出常见的三维模型。 用户创建的三维模型，可以导出来(STL, OBJ格式)进行3D打印。注册用户也可以在线存储自己的三维设计。 用户可以在线浏览三维公园里的三维设计，注册用户甚至可以在已有的设计基础上进行修改，这就是模板设计，不需要从零开始做设计。
在之前的文章中我们介绍了RFM模型的基本知识，主要是根据消费相关的三个维度通过聚类，对人群进行划分（回顾可戳如何进行用户价值细分？RFM模型！Part 1 基础知识）。 1 维度选择 对人群进行不同类别划分，需要用户的历史消费行为数据。对优惠敏感度划分，需要重点关注优惠相关的维度。 维度：优惠总金额、平均每单优惠金额、优惠交易笔数占所有交易笔数比例 时间窗口：一年 2 python实现 我们根据某电商一年内的用户消费行为数据，对用户进行优惠敏感度划分。 根据计算结果可以发现，类0的值（1.25）远大于类1的值（0.27），说明类0中的用户比类1用户更具有优惠敏感性。 4、聚类结果可视化。 比如电商要通过满减优惠推广一新品牌的麦片，此时可优先选择优惠敏感且对麦片有消费偏好的用户进行精准推送，至于优惠敏感但日常对麦片无偏好的用户可暂时不进行推送或减小推送力度，优惠不敏感且对麦片无偏好的用户可选择不进行推送
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