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1700501722 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497659]

1700501723 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 11.5　用户特征分析案例

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1700501725 用户特征分析是数据分析挖掘商业应用中最常见的分析类型之一，而且该类分析有着多种不同的分析技术、思路可分别进行应对，本书中有许多用户特征分析的案例。比如，6.9节里将经过模型打分后判断为最可能流失的用户群进一步细分为6个群体，并分别进行个性化运营；9.7节实际上也就是通过聚类技术进行了用户特征分析；10.6节在基本摸底阶段发现了一些基本的用户特征等，这些都是用户特征分析案例。因此，本章将不再举例讲解有关用户特征分析的案例。

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1700501727 从上述案例中可以进一步体会到，用户特征分析可以显性或隐性地贯穿于数据化运营的很多项目实践中，用户特征分析有时候是专题分析的目标，更多的时候是各种分析课题的基础，其为最终分析目标的有效实现提供了重要的方向和依据。

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1700501729 用户特征分析是数据分析师的基本功，平常、平凡，但是绝不平庸。

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1700501735 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用第12章　运营效果分析的典型应用和技术小窍门

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1700501737 实践是检验真理的唯一标准。

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1700501739 12.1　为什么要做运营效果分析

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1700501741 12.2　统计技术在数据化运营中最重要最常见的应用

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1700501743 数据化运营是需要在落地应用中得到检验和发展的，一个再好的预测模型，一份再完美的用户特征分析报告，如果不能在业务落地应用中得到检验，也只能是一个无用的模型或PPT。

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1700501745 谈到在业务落地应用中得到检验，严格意义上说有两层意思，也就是有两类检验。首先，模型本身（分析结论本身）是否稳定（在新数据中得到的验证结果是否跟模型拟合时的表现相一致），这是要通过实践的业务数据来检验的；其次，运营效果的分析。好的模型、好的分析报告，能否在业务实践中通过业务团队的工作有效转化成为生产力，有效转化提升企业的商业效益，这同样也是要通过实践的业务数据来检验的。

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1700501747 关于模型本身的稳定性评估，在本书第7.4.5节里有详细的介绍，这里不再赘述了。

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1700501749 本章的重点是关于运营效果分析的应用介绍。

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1700501755 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 12.1　为什么要做运营效果分析

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1700501757 为什么要做运营效果分析？其主要目的在于衡量运营的效率和效果，指导运营技巧的优胜劣汰，提升运营团队的专业能力，增强运营工作的商业价值，具体内容如下：

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1700501759 ❑衡量运营工作的效率和效果。任何工作都是需要评价和衡量的，除非这个工作是没有意义的。数据化运营的效果也是需要评价和衡量的，这种评价和衡量既可以针对运营团队，又可以针对具体的运营操盘手。作为衡量运营工作的效率和效果的主要目的之一，运营效果分析需要回答的问题为：运营工作到底有没有带来业务提升的效果？业务提升的效果是否显著？运营工作的效率如何？换成具体的业务实践场景，那就是本次运营活动对于商业目标，比如提升活跃客户数量有没有效果？效果多大？相比不做运营活动来说，本次运营活动的转化率多大？提升多少？

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1700501761 ❑指导运营技巧的优胜劣汰。在本书第4章可以看到运营方案的具体实施效果会涉及诸多的因素和环节，包括文案的差异、目标受众的差异、运营渠道的差异、运营噱头（优惠激励措施）的差异、执行频率的差异等，通过比较这些因素差异带来的最终效果，可以为今后优化运营方案，提升运营效率提供可靠的依据和建议。

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1700501763 ❑提升运营团队的专业能力。优秀的运营团队，一定是善于学习的运营团队，要从书本中学习，更要善于从实践中学习。通过对具体实施后的运营效果分析，可以发现运营工作中的好思路、好做法，也可以发现运营工作中的失误和差强人意的地方。运营团队在充分的运营效果分析基础上，可以扬长避短，不断进步，这就是运营团队和个人的专业能力的进步。

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1700501765 ❑增强运营工作的商业价值。数据化运营的最终目的是增强企业的市场竞争力，给企业带来越来越大的商业价值和利益。通过运营效果分析，不仅能回答运营效果如何的问题，更可以总结出运营工作中的经验和教训，从而在以后的运营中扬长避短，百尺竿头更进一步，最终不断提升企业的商业价值和商业利益，这也是运营效果分析的终极目标，是运营效果分析的最大价值所在。

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