怎样做好用户/客户分群( 三 )
场景举例：
说明：以互联网金融产品为例，将最近30天内成功支付起投金额为1000元的理财产品大于等于1次，且查看理财产品详情大于等于5次的用户定义为高价值用户，如果最近恰好有某起投金额在1000的理财产品上线，即可通过精准触达这部分用户群持续挖掘用户价值。
用户视角之「新增后」场景举例：
「新增后」这个概念是以用户“路转粉”为起点的时间周期，而不是传统的自然月/自然周为时间周期，因为每个用户的新增时间都不相同，在这种条件下，我们会逐个用户单独计算，确定每一个用户是否在其新增后的 N 天内做过某事。
这个维度的好处，就是以用户视角洞察用户行为，用户新增后*天完成核心转化，用户新增*天使用产品的频次如何？咱们举个例子来说明。
说明：诸葛io支持多条件筛选用户（并且+并且+并且···），比如将首次来源的广告关键词是华为手机和网上购物，首次来源域名是百度，这是对于用户渠道来源的筛选。此外，将新增后1天内就完成注册且查看了“耳机”类商品大于等于3次的用户，定义为“耳机”潜在消费用户，通过新增后1天这一筛选条件，即可快速精准定位出潜在用户群，通过这样的筛选，便可实现有针对性的触达，将耳机品类的专题活动发送给这些潜在用户，引发用户下单的欲望，提升购买转化率。相较于传统意义上的产品视角——以自然月维度来计算的新增来说，更科学，更具有指导意义。
4、新增于
说明：新增于这个维度，同样有2个条件可选择：最近/固定时段，以此精确筛选出新增用户的时间范围，灵活找到特定时间段内的特定用户群中。以电商类产品为例，如果你在8月1日-8月15日发起了一次大规模的市场拉新活动，那么上图的筛选即可找到活动期间新增用户群，进而评估活动效果及后续转化情况。
用户分群是精细化运营的基础用户分群是手段和工具，简单来说，分群分析就是通过聚类的方式，把相似的人群合并，考察同一事件或同一指标在不同人群上的表现，以推断并定位对该事件/指标有明显影响的因子，以此来帮助我们更好地了解用户需求，进行针对性运营。用户分群能帮助企业更加了解用户，分析不同群组的人群属性、行为特点，可以帮助运营人员更好地发掘产品问题的背后的原因，并从中发现产品有效改进优化的方向。
只有将用户精细分群与用户画像结合起来，才能提高精益化运营的深度与精度，那么如何将用户分群与用户画像如何结合使用？
接下来，我们举个例进行说明：某工具类App，购买转化不高怎么办？
这个问题，我们应该如何分析？首先我们通过「用户分群」来针对不同的可能性做实验：对比「没付费的用户」与「购买」的次日留存时会发现：
「所有用户」与「购买用户」在7天里的留存情况对比：
在30天后，「购买用户」的留存率是29.7%，「所有用户」的是12.7%。这可能看起来不是那么显著，但在长期留存上，即便是一个小凸起，对你来说也是意义重大。
通过用户画像，我们将「没付费的用户」与「购买用户」进行分群对比后已经识别出了一个提高留存的因素，现在你可以寻找更多。一个可行的方法是，你现在可以把「购买」不是「注册」设为起点。也就是说，你之前分析的是「注册」之后的留存情况，而下一步，你可以分析「购买」之后的留存情况。这就是在你重新设计了引导流程以促进用户关注他人之后，接下来你应该努力提升什么。
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