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易观方舟用户属性设计的方法有哪些

易观方舟是一款精细化运营分析产品。将应用自身数据结合易观第三方数据,全景画像,通过多种模型深度分析用户行为,多种方式细分用户群体,洞察人群差异,辅助运营决策,多通道有效触达用户,进一步数据分析闭环验证效果。帮助企业选择优质渠道、召回用户、用户价值提升等等,最终实现增收、节支、提效、避险。在易观方舟的SDK中,提供上传用户属性的接口,在日常运营中可以依照这些属性做用户分群

 

1、用户ID类

 

包括:用户ID、微信ID、QQ号、支付宝ID、微博ID、邮箱、手机号。

 

APP采集这些ID时,通常要将ID做加密才能传回,但在一方数仓CRM中仍需解码存储,在用户触达时使用。方舟的SDK不采集这些终端用户隐私信息。

 

2、用户个人信息类

 

包括:注册日期、注册渠道、生日、地区、性别、年龄、身份证。

 

APP采集到这些信息时,仍要进一步加工脱敏后,通过接口同步到方舟平台上。例如将生日加工成生日月份、星座,筛选出每月活动的人群,并做推送。

 

特别指出的是地区维度,又可以分为4个层面:身份证地址、收货邮寄地址、手机号归属地和设备GPS位置,其中收货邮寄地址和GPS位置是最常用的地址。

 

3、APP内属性

 

包括:本次使用时长、用户等级、积分、积分过期日期、优惠券数量、最近优惠券到期日期、购物车内商品数量、最后登录是否成单、支付渠道偏好、品牌偏好。

 

4、人物画像及预测性指标

 

包括:消费水平、产品忠诚度、触媒偏好、风险等级、社群影响力、活动敏感度、潜在价值。

 

基于用户行为,结合用户使用其他应用的等外部数据,经过简单的条件判断或复杂的机器学习加工出用户标签。

 

5、设备信息类

 

包括:设备品牌、设备型号、APP版本、偏好设备平台(PC、APP、微信等)方舟SDK可以直接采集这些字段,在用户分群是常用到这些维度做依据。

 

6、RFM类

 

包括:最近登录日期、最近成单日期、最近3个月内成单次数、最近3个月内登录天数、最近3个月内成单金额,历史累计成单金额。

 

上面6大类的用户属性,基本覆盖了主要客户对用户画像的需求。在具体行业中仍有必要做调整,来对接实际业务场景的需要。

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