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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
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11.3 特征提炼后的评价体系
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11.4 用户特征分析与用户预测模型的区别和联系
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11.5 用户特征分析案例
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用户特征分析不仅仅是数据化运营的基础，即使是在传统行业，只要企业足够关注用户（消费者），也一定会进行用户特征分析，这是以用户为中心的企业赖以生存及发展的基本要件，甚至是市场经济体制下任何公司盈利的第一步。所以说，在互联网时代之前，传统行业对用户特征分析已经有了适合自身的成熟方法，但是进入互联网时代、到了大数据来临的时代后，针对用户特征分析又有了新的需求，也有了更多的维度、更多的分析技术可供选择，可以找到更快速的解决方案。
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本章围绕用户特征分析的实战应用，结合传统行业的成熟方法和现代企业的数据化运营新场景，总结、提炼了多种行之有效的分析思路和技术应用，希望能对数据化运营中的相关读者提供点滴借鉴和参考。
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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 11.1 用户特征分析所适用的典型业务场景
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无论是传统行业的客户关系管理，还是现代企业的数据化运营管理，之所以有用户特征分析的需求，无一例外都是希望通过深入了解用户（客户），找出用户细分群体的特点，从而采取精细化个性化的服务（产品）来更好地满足用户需求，进而增强用户与企业之间的感情，最终保障并提升企业的盈利水平。
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具体来说，用户特征分析主要可以满足以下几种不同典型业务场景的需要。