Java教程

【九月打卡】第8天 数据分析体系课学习笔记part-8 销售市场与运营数据分析

本文主要是介绍【九月打卡】第8天 数据分析体系课学习笔记part-8 销售市场与运营数据分析,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

课程名称:数据分析体系课
课程章节:构建用户画像
课程讲师: DeltaF
课程目标:用户生命周期管理 核心用户留存
课程内容:基于数据驱动迭代产品设计


结合生命周期的拆分,可以将用户结构细分为以下几个类型:
潜在期用户:周期内打开过产品的用户;
引入期用户:近一个统计周期内第一次开始使用产品的用户;
成长期用户:使用过产品,且使用频次大于上一个统计周期的用户;
成熟期用户:周期内使用过产品,且使用频次大于活跃用户平均频次;
衰退期用户:使用过产品,且使用频次小于上一个统计周期的用户;
流失期用户:周期内未打开过产品的用户;图片描述


RFE模型基于用户的普通行为(非转化或交易行为)产生,它跟RFM类似都是使用三个维度做价值评估。 RFE 模型是根据会员最近一次访问时间R( Recency)、访问频率 F(Frequency)和页面互动度 E(Engagements)计算得出的RFE得分。 其中:

最近一次访问时间 R( Recency): 会员最近一次访问或到达网站的时间。
访问频率 F( Frequency):用户在特定时间周期内访问或到达的频率。
页面互动度 E( Engagements):互动度的定义可以根据不同企业的交互情况而定,例如可以定义为页面 浏览量、下载量、 视频播放数量等。
在RFE模型中, 由于不要求用户发生交易, 因此可以做未发生登录、 注册等匿名用户的行为价值分析, 也可以做 实名用户分析。 该模型常用来做用户活跃分群或价值区分, 可用于内容型(例如论坛、新闻、资讯等)企业的会员 分析。
图片描述
图片描述

图片描述


课程截图

图片描述
课程第一遍已经过完,后续需要梳理核心知识点,补充PY知识和数学算法知识补全,在总结输出。

这篇关于【九月打卡】第8天 数据分析体系课学习笔记part-8 销售市场与运营数据分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!