细分和用户分组是创建有针对性的营销活动和提供个性化客户体验的关键。它涉及根据人口统计、行为或其他特征对用户进行细分，以便根据特定受众定制策略。
细分类型
- 人口统计细分： 根据年龄、性别、收入、教育和职业等因素对用户进行细分。
- 行为细分： 根据用户的购买行为、网站互动和产品使用模式等因素对用户进行细分。
- 心理细分： 根据用户的动机、价值观和生活方式等因素对用户进行细分。
- 地理细分： 根据用户的地理位置、城市、区域或国家等因素对用户进行细分。
用户分组
用户分组是细分过程的下一步。它
常用的数据分析方法有哪些？
常用的列了九种供参考:
一、公式拆解
所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解
二、对比分析
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。 比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。 对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/Btest
A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：
（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了
（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。流程图如下：
四、象限分析
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。 由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。 象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。 比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。 高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。 高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。 低点击率低转化的广告，可以放弃了。 还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。
象限法的优势：（1）找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；
（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。 给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。 给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。
五、帕累托分析
帕累托法则，源于经典的二八法则。 比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。 而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。 往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。 二八法是抓重点分析，适用于任何行业。 找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。 比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。
常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。
百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。 百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。 百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。 以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。
ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。 比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。 假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。
六、漏斗分析
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。 相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。 所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。 比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。 对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。
还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。 这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。
从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。 通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。
七、路径分析
用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？
（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。 （2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。 例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。 （3）进行路径优化分析。 例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。 （4）通过路径识别用户行为特征。 例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。 （5）对用户进行细分。 通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。 如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。 还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。 而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。 与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。 用户行为路径图示例：
八、留存分析
用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。 留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。 正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。 下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：
九、聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。 通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。 聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。 在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。 其中，用户分类是最常见的情况。
常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：
可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。 显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。 当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。
市场细分的标准有哪些
我是炬道品牌策划。
市场细分是将整个市场划分为若干个具有相似需求和特点的子市场，以便企业可以更精确地了解和满足不同消费者群体的需求。市场细分的标准可以分为以下几种：
1. 地理标准：这是最基本的市场细分标准之一，通过地理位置的差异来划分市场。 比如按照国家、地区、城市、乡镇等来进行细分，以满足不同地域上的消费者需求。
2. 心理和行为标准：这类标准将市场细分根据消费者的心理特征、购买行为和偏好进行划分。 比如年龄、性别、教育水平、收入水平、消费习惯等因素都可以作为市场细分的依据。 通过深入了解目标消费者的心理需求，企业可以更有针对性地开发产品和制定营销策略。
3. 产品特性标准：这种细分标准是根据消费者对产品的需求和特定特征进行划分。 比如根据产品价格、质量、功能、用途等因素来划分不同的市场细分，以满足消费者不同的购买意愿和需求。
以上仅是市场细分的一些常见标准和方法，实际上还可以根据不同行业和市场的特点来采用其他的细分标准。
用户标签是什么意思
用户标签指的是对用户行为特征的抽象，用以描述具有某一相同特征的用户群体。 如“大学生”这个标签，其实就是对所有在上大学的学生群体的抽象，通过标签可以找到某一群用户。
一、用户标签是什么意思？
用户标签是对用户行为特征的抽象，用以描述具有某一相同特征的用户群体，如“大学生”这个标签，其实就是对所有在上大学的学生群体的抽象，通过标签可以找到某一群用户。
二、标签是如何产生的？
用户依托于特定的载体，对其在特定的业务场景下行为的特征提取，即为用户标签。
载体：移动终端、PC等可以进行操作交互的平台，同时可以对用户操作行为数据进行沉淀并存储。
场景：基于时间和空间维度，用户产生某个行为的位置以及时间行为：用户在特定场景下，通过载体完成了哪些行为，通过行为的特征提取，才能形成不同维度的标签。
三、淘宝账号标签是什么？
淘宝账号标签分为卖家标签和买家标签。
2、店铺标签
店铺标签就是集合店铺所有商品宝贝标签综合，称作为店铺标签，比如店铺有200个商品宝贝。
那么，每个宝贝都有6个标签，囊额这个店铺的总标签就是1200个标签了，当然也是有重复标签，若是重复标签越多，重复标签越多就是店铺权重高标签。
3、买家标签，就是淘宝平台给对买家打的标签。 通常是是具体分为基础标签和行为标签。
然而买家行为标签，就是买家有过这些行为的所有商品给买家打上标签。
标签： 按人口统计 细分和用户分组 行为或其他特征对用户进行细分 以便针对特定人群定制策略
