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模型的最终确定，还需要经过最新的真实数据验证，数据分析师用选好的冠军模型来对最新月度的真实数据进行模拟打分验证，结果表明冠军模型非常稳定，表现非常出色，具体验证结果如图10-11所示。
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图10-11 模型应用到新数据后的捕获率曲线效果图
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497642]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.6.9 基于模型和分析结论基础上的运营方案
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基于模型的效果和主要自变量的业务含义，本项目落地应用方案包括两部分，即卖家基于概率分数的分层，以及在分层基础上的相应运营措施和重点，具体内容讲解如下。
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根据模型打分后的次月初次成交概率的分数高低，对潜在成交卖家进行分层精细化运营。比如，模型打分最高的10%的卖家，是最有可能在次月实现初次成交突破的，运营方对该类群体的运营方针应该是临门一脚式的一击即中，也就是与流量资源团队合作，给这批优质客户群体提供更大的流量，有效提升初次成交转化率。
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对于模型打分的概率分数为10%～30%之间的群体，这类群体没有前10%的卖家在次月实现初次成交的可能性那么高，但也是仅次于前10%卖家的，根据模型中有价值的输入变量的业务含义，运营方应该作出相应的运营策略，即对于基础操作不够的，要通过运营提升相关的基础操作完成率；对于活跃度不够的，要通过相关的运营帮助卖家提升其活跃度等。
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对于模型打分概率在30%之后的群体，尤其是40%之后的群体，由于其在近期实现初次成交的可能性很低，考虑到运营方的运营资源有限，无法面面俱到，所以针对这一群体，不能急功近利，需要有长期培育的心理准备。运营方可以通过线上广而告之的讲座、社区活动等，让这类卖家逐步完善自己的基础建设和深化其参与度，最终完成从量变到质变的转化。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497643]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.6.10 模型落地应用效果跟踪反馈
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初期模型，针对代号为120023的细分产品类目的卖家运营的测试效果不错，在此基础上又对模型进行了调整，因涉及企业商业隐私，具体技术手段在此略去，然后延伸到全站全行业应用，经过数据分析团队、业务运营团队等相关部门的通力合作，模型落地应用效果反馈不错。
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针对Top30%的优质卖家进行重点运营后，在随后两周对运营效果进行验证，发现各个行业运营后的效果提升（初次成交突破的卖家数量）显著，效果对比如图10-12所示。相比未做专门运营的自然增长效果，本次重点运营的活动效果总体平均提升了99%。
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图10-12 基于模型的精细化运营后的效果对比图
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第11章 用户特征分析的典型应用和技术小窍门
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君子知微知彰，知柔知刚。
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——《周易·系辞》（下）
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11.1 用户特征分析所适用的典型业务场景
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11.2 用户特征分析的典型分析思路和分析技术