用户分析概述

此外，针对筛选出的人群，您可以通过人群分析功能进行透视分析和RFM分析，洞察人群的核心特征，为后续营销策略编排提供决策支撑。

用户分析类型包括：

• 多维分析：基于数据来源导入表数据的统计分析，并在分组、筛选等条件下进行下钻分析。帮助企业了解用户使用产品的情况，进一步挖掘影响指标变化的主要因素。

• 透视分析：基于用户标签（含用户属性、自定义标签），洞察消费者的标签特征分布。

• RFM分析：RFM模型是衡量用户价值和用户创利能力的重要手段，通过一个用户的近期交易行为、交易总体频率、交易金额三项指标，描述该用户的价值状态。依据这三类指标划分八类用户：高价值用户、重点保持用户、重点发展用户、重点挽留用户、一般价值用户、一般保持用户、一般发展用户、潜在用户。通过洞察不同用户类型的分布及消费行为特征，掌握他们的价值特征，为营销决策提供支持。

• AIPL用户分析：AIPL模型将用户分为认知、兴趣、购买、忠诚四个阶段，洞察各类用户的人数和相应的变化趋势，实现品牌用户资产定量化、链路化运营。

• AIPL流转分析：分析指定时间段内AIPL模型中各类用户的转化、流失情况，精准把握各阶段用户分布，实现链路高效转化。

下面将分章节进行介绍。