在每一個分群下，我們可以簡化地對比某個因素對關(guān)鍵路徑或者關(guān)鍵指標(biāo)的影響因素。分群是手段，是工具，簡單來說，分群分析就是通過聚類的方式，把相似的人群合并，考察同一事件或同一指標(biāo)在不同人群上的表現(xiàn)，以推斷并定位對該事件/指標(biāo)有明顯影響的因子。
我們將用戶精細分群與用戶畫像結(jié)合起來，助力精益化運營的深度與精度。
那么，用戶分群與用戶畫像如何結(jié)合使用？接下來，我們舉個App案例進行說明：
某電商App，現(xiàn)在面臨的問題是用戶成交量較低，與投放推廣的成本相比，ROI較低。這個問題，我們應(yīng)該如何分析？ 首先，我們想看看成交的這部分用戶與大盤用戶之間有什么區(qū)別。我們在用戶中選出成交的用戶，建立用戶群對比大盤用戶。 這里，我們需要使用MTA自定義事件。設(shè)置“付款成功”為一個自定義事件，然后使用MTA中的用戶分群功能，將自定義事件中滿足“付款成功”的用戶群篩選出來，命名為“成交用戶”；我們還可以設(shè)置一個叫做“高價值用戶”的用戶群，將“付款成功”且付款金額>=100的用戶篩選出來。
此處定義高價值用戶為成交單價>100元的用戶。
1、用戶分群分析
得到了三個用戶群之后，我們使用數(shù)據(jù)分析工具，比如騰訊移動分析MTA，對比這三個用戶群特點間的區(qū)別。以下為三個用戶群特征的對比：
從圖中我們可以發(fā)現(xiàn)，大盤用戶中男性較多，但實際成單與高價值用戶中，都是女性偏多，且此部分用戶對購物類App、金融類App的興趣要明顯高于大盤用戶，表現(xiàn)出了較強的消費能力。
現(xiàn)在我們的問題是投放回報率較低，ROI不符合預(yù)期。
那么，我們可以初步判斷，可以優(yōu)化的有以下兩個方向：
- 用戶引流渠道可能有問題，需要調(diào)整渠道引流策略，包括渠道選擇、人群針對性優(yōu)化等，引入與消費行為匹配的新用戶群，提高銷售量；
- 商品定位的調(diào)整：現(xiàn)有產(chǎn)品對男性的吸引力不足，導(dǎo)致大量大盤用戶并沒促成成單，這也是導(dǎo)致ROI較低的另一方面原因，可能需要調(diào)整的包括商品品類、商品推薦等；
2、渠道優(yōu)化策略
那么，渠道應(yīng)該如何做改善？我們先對單周渠道引入量的數(shù)據(jù)，進行初步評估。
- 成交率數(shù)值應(yīng)用的是漏斗模型的渠道篩選功能
- 此處渠道只列了5支較典型的渠道樣本數(shù)據(jù)，實際渠道分布更多
3、渠道人群畫像驗證
我們對渠道人群A進行畫像分析，女性比例高達62.36%，其用戶群對購物類App的興趣也高于大盤用戶，與我們高價值人群特征匹配度較高。
現(xiàn)在渠道A給我們帶來的流量還比較小，但由于其渠道收益上ROI比例較高，且其群體畫像與我們高價值用戶的畫像吻合度高，表現(xiàn)出了很高的投放潛力。
我們的改善方法是：調(diào)整渠道投放的比例，減少渠道B、渠道C的投放，增強渠道A的投放，以周為單位，迭代優(yōu)化渠道投放效果，并監(jiān)測ROI的變動。
4、渠道投放優(yōu)化效果
在投放一周后，對新增用戶有了增長，我們臨時決議再次加大渠道A的投放比例。這里是一個月的時間周期內(nèi)，我們的新增用戶數(shù)在渠道上的分布有了顯著變化。
優(yōu)化投放渠道前后，購買轉(zhuǎn)化漏斗轉(zhuǎn)化率的改變：
由于渠道A的平均客單價約是渠道D的1/2~1/3，我們的投入產(chǎn)出比例得到了優(yōu)化。這主要依賴于通過數(shù)據(jù)分析找到了優(yōu)質(zhì)低價的渠道，降低了獲客成本。
那么這個轉(zhuǎn)化漏斗中，是否還有其他優(yōu)化的空間？我們還能做什么改善？
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