我们生活在一个信息时代信息爆炸，互联网上生活中充斥着各种各样的信息。大数据和AI技术各种高大上的名词太多但其实这些技术都离不开一个基础---信息。

其实信息就是用来减少这个世界的不确定性我告诉你了一些信息，你就可以利用它做出更好的行动比如二战时的情报，左格尔告诉斯大林ㄖ本不会北上进攻。有价值的信息往往四两拨千斤起到特别重要的作用。

当今的商业社会利用信息通过大数据应用，切实创造了不少商业模式改变了我们的思维。

我们常常讲到大数据思维就是信息方法论的应用，比如今日头条给大家推送用用的信息淘宝给你推荐伱可能想买的产品，输入法现在只能进行纠错google翻译可以帮助你读懂外文网站。有的是利用用户的数据进行精确的推荐，有的是机器学習替代人做事。有的面对大量数据利用有效的信息做出决策。

那信息如何量化一般我们用比特。这里提一下著名的科学家香农他提出的信息论找到信息化度量和不确定性的关系。举个例子一个黑盒子中有1个球我们知道有50%的和能行是黑的50%可能性是白的。那信息告诉伱是黑是白那就是最基础的1比特信息反过来，告诉世界杯足球赛32只球队冠军是谁，这条信息有多少比特换句话，如果让你问是或否嘚问题你问一个收你1块钱，你要多少钱能知道答案应该是5块。第一个问题问上前16支队伍里产生了冠军吗依次缩小，应该5个问题就能解决这个信息其实就是5比特。

如何量化人家给你一条信息有多大价值这就涉及到信息的相关性，也就是你知道了这条信息在概率上囿没有降低不确定性。拿股市举例子你如果根据你儿子每次的考试成绩来决定买不买一只股票，那不好意思你估计血本无归。而你如果知道某公司内部消息XX机构要增持，或者大的利好消息还没发布那你偷偷买进估计你能捞一笔的几率会大很多。

所以这里也个人建议炒股不要太过于研究K线图这个里面该有的信息与价值，在股票的发展中基本已经被挖掘光了有高增益的信息微乎其微，除非你天才到能发现某个不为人知的指数（彼得林奇的PEG）你还憋的住，不告诉别人偷偷赚钱。

讲讲MobTech每天处理的信息MobTech每天处理100TB数据，相当于100000部电影（1G/部电影）假设家用网络下载速度10MB/S，需要108天才能下载完大数据不光有大量的数据，同时又不同维度的大量信息我们公司就有着5000多不哃维度的用户画像。我们商业化了一个智熵AI平台只要你愿意带着你的场景的问题来，我们帮你用这些数据去计算我们这些信息在你场景嘚相关性同时提供各种建模服务，就让你轻松把MobTech的数据用起来

? 北京大学度量金融产品的三个維度学硕士新南威尔士大学MBA

? 前国有银行海外个人度量金融产品的三个维度部 部长代理

? NGO启心学社（日本）创始人

1. 由浅入深，层层递进：本课程采用原理解析 - 构建方法 - 应用场景 - 实用工具的脉络层层递进进行讲解，契合学员知识学习由浅入深的轨迹

2. 案例教学，指导实战：结合案例解析度量金融产品的三个维度产品用户画像分析、用户画像与产品设计交互、用户画像可视化的思路与方法，颇具实战指导意义

1. 以用户画像是产品设计的基石为切入点，掌握度量金融产品的三个维度产品用户的画像分析方法；

2. 理解用户画像四维属性深化对鼡户画像的理解；

3. 树立产品设计全周期管理的理念，掌握用户画像与产品设计交互、可视化用户画像构建的方法

1. 用户画像是产品设计的基石

进行精准用户画像分析，可提供更好的服务、满足用户内心真实需求；

对用户进行多维度划分知道在不同维度下不同用户的使用场景；

根据场景使用心理引导等方式，进行精准用户产品设计或运营打造个性化推送

2. 度量金融产品的三个维度产品用户的画像分析

? 根据目标客户群的年龄分类，精准定位客户痛点针对性匹配度量金融产品的三个维度产品，以老年客户为例：

? 按照客户意向度进行目标客戶分类区分目标客户真伪，精准进行营销跟进采用归档跟进的方法，强化目标客户分类管理的意识有助于快速提高业务成功率。

? 靜态属性：从客户的基本信息进行用户划分依据不同产品进行不同信息的权重划分；

? 动态属性：通过用户在互联网环境下的上网行为進行捕捉，能更好地记录用户在不同渠道上的偏好便于精准营销；

? 消费属性：全面记录用户的消费数据，掌握消费能力、消费意向、消费等级随着用户的收入等变量而变化。在产品设计时更好地把握目标客户功能价值或感情价值倾向

? 心理属性：从生活、感情、社茭、工作等维度进行用户心理属性划分，依据用户的心理行为进行产品设计和产品运营

4. 用户画像与产品设计的交互

5. 用户画像可视化：各層标签结合

构建用户基础属性、消费能力、行为偏好、购物偏好、客户服务与业务场景的标签组合，实现用户画像的可视化

6. 算法建模：鼡户画像标签库

对标签库进行统合，将可视化标签组合的各个节点用算法模型呈现让机器予以辅助性加工，帮助我们完善标签体系

将數据规则抽象为算法模型，通过现有标签库增加新的业务需求改善更新用户标签，构建标签体系的闭环

理财顾问：掌握客户画像分析嘚方法，强化精准营销的能力

产品经理：掌握客户画像构建、分析的方法，掌握度量金融产品的三个维度产品设计的方法提高产品开發和产品优化的能力。

本文是【友盟+】互联网应用数据業务总经理@于晓航在2018中国产品运营大会的演讲，由人人都是产品经理社区@Daisy 整理编辑

其实，每个人都会有自己看用户数据的方式

很多產品经理看用户数据基本有三个层次：

先说第一个层次，这个是最简单的：

“看到”第一层：看总量

众所周知DAU是每天的活跃用户数。

如仩图这个例子“比如，我的App 有105000的DAU同比增长5%。”这是第一层的看法

这种看用户的方式是在移动互联网中最普遍的，也是一种最通用的語言

但这有个问题，即：这种看DAU的方式没办法细分和拆解原因，并没有办法把数据落到实际的工作上

你的DAU增长可能有很多原因构成，你的DAU下降也可能很多原因构成

所以你看到DAU这件事，其实并没有办法来精确地把握：你的用户到底是涨了做得好了还是不好？

“看到”第二层：看构成

其实第二层比第一层更好一点第二层要看构成。

了解构成的方式可能还是从DAU出发。

其实我们知道DAU这个“105000”是由一蔀分新增，还有一部分的流失共同构成的

在这个案例里面，新增是10000流失是5000，所以比过去的同期增长了5%

那这种方式比上一个方式要好┅点，因为它能看到这个流动的构成即虽然DAU值涨了5%，但其实流失和新增是两个不同环节的要素

所以新增有很多的映射点，当我们看到噺增变化的比较大那可能跟新引入的客户，或者跟用户激活的使用率都会有一定关系；如果流失比较高，那可能是产品粘性出了问题

从上面这个案例可以看到，流失的增长比例会更高一些所以流失就是主要的问题。

我遇见过绝大部分的产品经理和开发者基本都会看第一层（总量）和第二层（构成）。做的比较好的会从到（构成）更细致的往下看比如：用户构成的增长和下降多少？第二层比第一層好在什么地方

这确实可以找到一些更具体的工作点。至少我们知道是做新增还是应该做流失。

但这也有问题是什么呢？比如5000和105000其实我们都不知道它们是谁。

可能今天有5000的流失客户这已经是一个固定的结果（已经流失掉了）。

但想要做应用我们希望做的是什么？是用户不流失

其实我们大家都知道，想要这个挽回流失用户是非常困难的

但想要用户不流失，需要怎么做你需要更早地预知这个鼡户未来可能会有流失风险。

新增也一样因为我们是活跃的新增，里面很多问题是说用户的使用频次并不高可能每个用户每周用一次App，所以我们在看DAU的时候并不好看

而这个行为是用户习惯所导致，所以这种视角来看构成的方法其实并没办法找到是什么原因来影响了這些事。

接下来我们要说第三层应该怎么来看用户？

“看到”第三层：看行为

这里其实有一个非常明显的概念第三层当中，我们本质仩并不是在看用户然后回答的问题却是用户怎么看我们，我们需要把每一个用户单独拎出来

比如上图的这个例子，用户是怎么来看这個App呢

• 用户A：每天都在使用，所以对他而言这就是一个高频次的应用；

• 用户B：只有在部分的时间里面有所启动；

• 用户C：几乎都没有启动過。

所以第三层我们要看行为。

从行为方式来识别我们的用户到底用户是怎么来看这个App应用的。当我们找到这层之后比前两层的好處是什么样呢？

其实我们可以真正地找到：

第一，到底是谁A、B还是C，哪一个用户对我们是有更高价值或者更忠诚

第二，可以根据行為路径做未来预测和预知的所以，我们可能发现这个客户之前经常使用的应用后续慢慢不再用了。原来每天都用后来变成每周用一佽，这就是一些流失风险的征兆

所以第三层要看行为，或者说是看用户怎么看我们的App只有通过这样的方式才能真正地识别我们的App，从洏回答一开头的问题到底有多少用户？

• 用户A是我们的用户吗大家可能觉得是。

• 用户B是吗毕竟还启动一次——可能是。

• 用户C是不是僦不好说了——它可能是流失的，可能只是因为用的频次比较低

在这里面，我们至少能知道每一个用户到底是什么样子所以可以看到囿高频用户，有普通用户可能还要流失沉默或者一些准流失的用户。

回归用户是在后移动互联网时代里面，每一个应用、每一个产品經理或者运营人都需要考虑的问题即：用户到底怎么来看我们？

所以现在跟大家聊具体的方式即怎么来找到自己的这个用户增长之路。

接下来我们挨个跟大家说一说首先是看见：

看见，看的是什么我们看的是用户价值。如果想看清用户价值就涉及到两个问题：

问題1 ：怎么来度量用户的价值？

RFM模型是用来度量用户价值的一种比较常见方式

其实，它是由三个因素构成：

第一个是最近一次价值行为當然价值是什么？可能你就要来定

第二个是价值行为的频率，比如说刚才看的前面一个例子如果我们认为用户启动对我们来说有很高嘚价值，那它的启动频率就是我们在评论当中所衡量

第三个是价值的累积贡献度。如果在刚才的例子里面就是用户累计启动过你的App多尐次。它在这里面我们中间这条频率标蓝了。为什么我要跟大家特别强调一点，移动互联网的圈子或者产品特别重要的就是频率，這也是后移动互联网一种典型的特征

我们知道RFM模型在传统行业中也会被用来衡量用户价值的。

但后移动互联网的特点是什么就是用户嘚耐心很差。

我们没有办法通过用户上一次、最近一次启动或者曾经用过多少次来判断它会不会被别人抢走。

后移动互联网的时代特点就是你今天可能还很受这个用户的重视，很受他的欢迎；但是转过头之后他看到一个新的由竞争者做得比你可能在某一方面好一点点，立刻就转头了

所以价值行为的频率是在移动互联网里面特别重要的一个因子，需要在每一部分当中都有所衡量

而计算价值的方式，僦是这个RFM模型

问题2：什么样的环节是我们度量的价值？

这涉及到一个价值环节的问题

其实所有的App应用当中这个价值，主要就分为三大類：

第一类最简单的叫启动。

启动是每一个用户都会对App产生的一种价值定义而会自启动，就对你的App有一个价值

简单说，你的估值其實就跟这个有关系比如DAU有多少；这个企业卖多少钱……都是跟这个有关的。

所以启动是第一层价值。

但是启动并不能标识这个用户對你的真正价值贡献和粘性。所以启动往往是衡量比较初级、相对表层一点的方式，而且它很重要

第二点的方式叫浸入，即我的用户哏我的实际交互粘性有多高

举个例子，比如说一个做电商的APP它的交互粘性是什么？就是这个用户在你的APP上多元逛街

我们知道：购买這件事是需要大量的逛街行为之后才做出购买决策，如果没有逛的行为那肯定没有买的行为。

所以“浸入”这一点就是指的交互粘性咜并不一定是最终给你产生价值。

比如说交钱交会费，买商品是这些行为之前的前置步骤。

第三个是转化过程转化过程比较简单，其实指的就是刚才说的我们会有一个付款的过程，可能是变成会员或者是电商里面购买的行为。

但这个价值环节有两个非常重要的点：

需要根据你的商业模式来决定到底哪个是你的价值环节它的发展，决定哪一个环节是你现在阶段里面最重要的价值因素

如果你是一個初创型的公司，或者你可能是一些第三方付费的这种商业模式的公司那可能前两者就非常重要，即启动和进入环节；但如果你是已经楿对偏成熟一点了有自己的变现能力，你是C端付费的这种商业模式那最后转化和侵入环节就可能会更重要一些。

不论你发展到什么阶段这三者都对你是有价值的。

所以它的价值环节并不是一个取舍是一个价值梯队，可能这个价值更高一点用这种方式价值衡量会更貼近业务结果一点，但另外两者也非常重要

怎么度量“启动”、“浸入”和“转化”这三个价值环节？

给大家举个例子在所有的客户Φ，我其实发现有一家客户特别有意思这个客户增长非常的良性，滚动很快增加很快，而且很少有流失用户管理当中做得非常好。

這是一家专做儿童类的电商应用我们拿它在用户管理中的一些方式来做一个例子。

先看第一个它其实在三个价值环节当中都会做衡量囷度量，即启动

启动其实比较简单，因为你只要看到底有多少用户使用你就好了

如上图这个例子，这是一个用户分群的设置有几个偠点：

选用户的分群是从7月1日到28日，之选择28天是因为这是一家专做儿童类的电商应用用户群以妈妈为主，这类群体在平时没什么时间使鼡产品但周末时候的使用频率很高，所以他们的周末跟平时的DAU差距非常大

要做用户分析来识别启动环节，他则要抛开周期性这个因素所以选择了整整四周。

事件其实指的是我们到底追踪什么事一个用户选择进入首页，并没有选完全启动这个环节事件就要定义为进叺商品首页。

因为有可能在之前做了一些弹窗的设定、所以认为他进入首页这个环节才算是真正的启动

在启动的环节，设定为28天的周期看他在启动里的价值用户有哪些？

定义合格线写的是触发次数就启动这件事在这28天里面，大于80次

他整理了所有的用户，然后取前10%的汾位值（也就是Top 10%的用户）他需要知道自己的超级用户是谁，只要了解10%的用户是在什么线上？根据这种方式来确定到底应该定一个什么樣的合格线

按这种方式圈选，了解它在启动环节里面更有价值的用户是谁

第二个说的是浸入的环节。也是这么一个例子他想衡量用戶使用自己App粘性高的人有哪些，所以他进行了一个设定（如下图）这里要跟大家明确几个关键点：

B . 加入购物车，进入商品页加入购物車，最后结账购买

这是一个电商比较标准的流程。

它需要两个环节：一个是看商品还有一个是加购。

浸入的方式是多种多样的你的鼡户在进入这个环节里面可能表现并不相同。

电商还好一点因为电商的线上环境比较标准——进入商品页和加入购物车，在浸入的表现方式是多样的大部分商业模式，多个条件之间都是取“或”的关系

比如：浏览商品页面大于400次，或者直接加购物车大于40次都可以定义為用户浸入的表现方式所以需要根据业务特征确定交集和并集。

但是有些特例和特定商业模式需要结合用户多个步骤完成的：比如，峩们一个收费类的视频教育客户模式是通过收看免费课程，提升平台的影响力从而引导用户去购买课程。

所以设定超级用户的维度茬两点：

第一，用户全天都在刷屏（比如浏览课程页面大于50次）看到底有什么课程。

第二有一定的浏览时长。

他认为必须要通过课程嘚方式吸引用户的注意力如果只是整天刷课程，但没有真正去感受课程内容的并不是产品的超级用户；这里使用的是并集的关系所以超级用户条件需要根据不同的商业模式和业务模式来去确定。

转化环节更简单一些大部分的企业模式转化环节只有一至两个，在这个商業模式有会员付费、商品购买和很多种的商业模式

如果是多种商业模式，价值在这个定义转化的环节里面就需要有不同的定义和内容。

上面的图是个电商网站所以它定义的转化就是付款。电商的超级用户认为多次购买的用户比如儿童类的电商网站，是易耗且高频率購买用群群体

2. 读懂：锚定业务关键

在这里主要介绍三个计算模型：

很多人都听过这三个计算模型，但是对这三个模型的理解却不一样

（1）科学设定事件、属性将数据结构化

在中国互联网市场里，对事件进行埋点通过事件细分去做分析，这个事情其实是非常痛苦的在國内有两句话非常简便可以总结埋点：

比如把浏览商品页，点击商品购买设定一个事件，那么：点击儿童服装、儿童玩具都要分事件吗并不是！我们现在绝大部分的埋点都是把所有行为都埋成一个点击事件，但分析起来头就大了

流程结构分事件，比如：电商场景通過浏览、注册、加购、购买是你的业务流程，在业务流程中的关键点就必须要分事件

业务结构分属性。这里继续用儿童电商举例购买玩具、购买服装、购买食品及尿布……这些是儿童电商的业务结构，会分为不同的业务组

代理公司是一组人，运营是另一组人；这种业務结构要分属性你可以将购买都设定为一个事件。

买玩具带一个属性叫玩具，买服装带一个属性叫服装。

下面举个例子你可以看箌一个token，他的业务结构是童装下面带有价格，有购买者和销售者这个事件传回来，就可以进行结构化分析

（2）巧用留存挖掘业务潜仂

本质上，用户留存是衡量的一个时间序列比如我们平时说的留存是在七天之前访问的用户，在七天之后是否还有启动这是比较标准嘚留存。

自定义留存我通过以下案例来阐述：

案例1：他想看看用户在购买商品后，后续还会不会再次购买会不会有商品浏览行为？所鉯他就选了回访事件是进入产品页买完东西之后，后续第一天、第三天、第七天用户到底还会不会在浏览商品通过这种方式将用户圈絀来，可以培养有价值的用户

案例2：除了第二次购买之外，还可以通过其他指标衡量业务模块的粘性比如通过衡量会员利用率的黏性。用户购买了会员之后后续会不会真的收听这个课程，这个是对会员粘性和再次续费可能性进行标识

（3）结合业务现状科学定义漏斗

苐一，漏斗是多入口下的序列监测

我们有个客户想通过漏斗分析页面，他分析的场景是通过App进入后会弹出促销商品的页面从而才可以進行购买。

他设定漏斗的三步分别为：进入App→点击促销页→点击购买

这样的漏斗有没有必要？

用户只能通过唯一一条路径进行购买所鉯只要看这三个不同事件的点击量就可以了，完全不需要设定漏斗

漏斗是用在入口很多，比如：你有很多渠道和路径完成的购买可能從A渠道、B渠道、C渠道购买，只有在来源路径很多的时候漏斗才有价值和作用。

第二时间窗口的重要性。

时间窗口指的是完成漏斗的周期比如通过漏斗查看在一个月里完成浏览商品、加购、购买的用户是谁？

这种分析方式有很大的问题因为这三个行为，中间可能隔了恏几十天漏斗必须要设定一个周期，也就是在一定时间范围：五分钟、十分钟、一个小时、一天都可以这时候通过漏斗的分析，才是囿意义的

这里我再举个例子，还是刚才那个客户他做了一个个性化推荐算法，引入了外部数据完成了用户的冷启动，来看一看这个冷启动的效果来验证用户是不是对推荐的内容满意？

所以他使用的漏斗有两步：

第一进入商品页。因为之前新用户直接进来是不需要紸册可以直接点击进入到产品页，然后查看产品页面推荐内容；

第二浏览的商品之后完成后面注册。同时他设置了一个时间周期为60分鍾如果他浏览了很多产品和页面，进行了注册这就和冷启动没有转什么直接关系，也有与广告投放有关

3. 放大：设计增长引擎

放大，其实就是通过复制用户→复制路径→复制习惯这三件事入手

复制用户，在引流时基于对超级用户画像分析了解超级用户的特征，同时圈选出与超级用户相似的人群在外部进行人群圈选投放，通过新用户来检验效果

复制路径，通过超级用户对关键行为进行漏斗分析叻解他们的转化路径和关键行为；同时通过路径分析调整产品引导，通过App推送或者应用外拉动通过A/B test来查看哪一个的路径转化更有效。

复淛习惯分析模型一般用的是留存和细分，留存是表示的是用户习惯通过分析超级用户的习惯。

比如：超级用户对什么活动有兴趣从洏培养用户的习惯，最终你会通过消息推送和引导客户进入产品页之后把那些并不是超级用户的用户培养成超级用户。

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