目录

• 1. 概述
• • 1.1 以消费者为中心的精细化运营
  • • 1.1.1 消费者主权崛起
    • • 前端与后端
      • KOC与KOL
      • CRM
      • SCRM
      • CDP
      • CEM
    • 1.1.2 存量用户精细化运营
    • • 零和竞争
      • CPA、CPS、CPC、CPM推广
    • 1.1.3 用户全生命周期管理（用户链路运营）
    • • 增长黑客
      • AARRR模型
      • 整合营销&链路营销
      • AIPL模型（阿里）
      • 流量池、私域流量
    • 1.1.4 消费者旅程（CXJ）与消费者时刻（MOT）
    • 1.1.5 用户分级体系（用户标签与用户画像）
  • 1.2 以数据为核心的驱动闭环
  • • 1.2.1 以数据为核心的驱动闭环（PDCA）
    • 1.2.2 以用户数据为核心的CDP
    • • CDP
      • DMP
      • MA
      • ERP
      • 神策数据的CDP结构
      • 与业务结合的核心能力
• 2. 精细化运营之用户认知
• • 神策界面
  • 2.1 核心目标
  • • 埋点、无埋点、全埋点
    • 事件分析
    • 漏斗分析
  • 2.2 指标构建
  • • 2.2.1 使用时长
    • 2.2.2 用户访问深度
    • • Session分析
      • Session的几个概念
    • 2.2.3 收入指标
    • • ARPPU
      • ARPU
      • 复合型指标（自定义指标）
      • 付费率
  • 2.3 渠道追踪的构建方法
  • • 2.3.1 追踪访问某个网页的渠道来源（该网页必须集成神策的 JS SDK并开启全埋点）
    • • UTM参数
    • 2.3.2 追踪打开某个微信小程序的渠道来源
    • 2.3.3 追踪通过某个网页或链接等下载 App 的用户
    • 2.3.4 追踪通过第三方广告商在 App 内投放的广告下载 App 的用户
  • 2.4 应用场景
  • • 2.4.1 渠道评估，优化投放
    • 2.4.2 用户洞察，优化投放（潜客分析）
    • 2.4.3 虚假流量识别与流量分析
    • • 广告投放环节
      • 机器作弊+人为作弊
      • 识别虚假流量的常见维度
• 3. 数据基础
• • 3.1 什么是用户分析
  • 3.2 如何描述用户行为
  • • 3.2.1 Event实体
    • 3.2.2 User 实体
  • 3.2 埋点方案的制定——事件设计
  • • 3.3.1. 采集方案思路
    • 3.3.2. 不同事件设计
    • • 行为颗粒度
      • 被动事件
      • User表注意
• 4. Interest兴趣
• • 4.1 核心目标
  • 4.2 核心指标

1. 概述

1.1 以消费者为中心的精细化运营

1.1.1 消费者主权崛起

前端与后端

前端——面向用户，运营、销售等
后端——成本单元，开发、行政、财务等

数据分析通过对业务的分析，使用数据连接企业前端与后端

KOC与KOL

KOC（Key Opinion Consumer），即关键意见消费者，一般指能影响自己的朋友、粉丝，产生消费行为的消费者。相比于KOL，KOC的粉丝更少，影响力更小，优势是更垂直、更便宜

KOL（Key Opinion Leader），关键意见领袖，是营销学上的概念，通常被定义为：拥有更多、更准确的产品信息，且为相关群体所接受或信任，并对该群体的购买行为有较大影响力的人。

• A（Awareness），品牌认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人；
• I（Interest），品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人；
• P（Purchase），品牌购买人群，指购买过品牌商品的人；
• L（Loyalty），品牌忠诚人群，包括复购、评论、分享的人。

AIPL模型帮助阿里对“品牌人群资产”做到量化统计，把品牌在阿里系的人群资产定量化运营，是支撑它全域营销概念落地的关键一环。
品牌所有AIPL资产数据都可以被存在数据银行（Data Bank）中，靠的是用户在阿里体系那个共通的身份（UNI-ID）。

流量池、私域流量

流量池，出自luckin coffee CMO杨飞所著《流量池》一书。

流量池：流量的蓄积的容器，主要是为了防止有效流量流走而设置的数据库。

私域流量

指从公域（internet）、它域(平台、媒体渠道、合作伙伴等)引流到自己私域（官网、客户名单），以及私域本身产生的流量(访客)。私域流量是可以进行二次以上链接、触达、发售等市场营销活动客户数据。

1.1.4 消费者旅程（CXJ）与消费者时刻（MOT）

• 消费者旅程（Customer Journey或Customer Experience Journey，简称CXJ，也称消费者历程）,将消费者的购物行为描述为从认知到兴趣，再从兴趣转化为购买，以及从购买转化为忠诚的一连串先后发生的过程。
• 消费者时刻（Moment of Truth，简称MOT）是CXJ中的一些关键“里程碑”似的节点。

1.1.5 用户分级体系（用户标签与用户画像）

3. 数据基础

3.1 什么是用户分析

即通过用户的一些表现，反馈出分析师的一些困惑
分析要经历的3个步骤：

提出业务问题

定义问题的分析对象，具体是哪个行为

对行为进行统计和分析

3.2 如何描述用户行为

在神策分析中，我们使用“事件模型（Event 模型）”来描述用户的各种行为，事件模型包括事件（Event）和用户（User）两个核心实体。

3.2.1 Event实体

一个完整的事件（Event），包含如下的几个关键因素：

Who：即参与这个事件的用户是谁。
When：即这个事件发生的实际时间。
Where：即事件发生的地点。
How：即用户从事这个事件的方式。这个概念就比较广了，包括用户使用的设备、使用的浏览器、使用 的 App版本、操作系统版本、进入的渠道、跳转过来时的 referer 等，目前，神策分析预置了如下字段用来描述这类信息，使用者也可以根据自己的需要来增加相应的自定义字段。
What：以字段的方式记录用户所做的事件的具体内容。不同的事件需要记录的信息不同，下面给出一些典型的例子：

$app_version：应用版本$city： 城市$manufacturer： 设备制造商，字符串类型，如"Apple"$model： 设备型号，字符串类型，如"iphone6"$os： 操作系统，字符串类型，如"iOS"$os_version： 操作系统版本，字符串类型，如"8.1.1"$screen_height： 屏幕高度，数字类型，如1920$screen_width： 屏幕宽度，数字类型，如1080$wifi： 是否 WIFI，BOOL类型，如true

神策中自定义查询支持SQL查询数据

3.2.2 User 实体

每个 User 实体对应一个真实的用户，每个用户有各种属性，常见的属性例如：年龄、性别，和业务相关的属性则可能有：会员等级、当前积分、好友数等等。这些描述用户的字段，就是用户属性。

3.2 埋点方案的制定——事件设计

采集用户行为数据，首先需要根据业务分析需求明确采集的目标行为，进一步搞清楚应该在哪些地方埋什么样的点。
这个环节的输出物一般被称之为“埋点需求文档（DRD）”。

在大部分互联网公司，规范的产品迭代流程是，业务侧产品经理在输出“产品需求文档（PRD）”的同时，数据产品经理或分析师等角色需要同步输出 DRD，双方的需求同步进入开发和测试验收。

由于神策的底层数据模型是 Event + User 的事件模型，因此埋点在神策分析里被称之为“事件”，埋点需求文档则被统称为“采集方案设计”，本节的工作需要借助神策方提供的《数据采集方案》模板来完成

3.3.1. 采集方案思路

采集方案设计的核心思路，大体来说分为如下几点：

将用户指标拆解为单个或多个行为动作；

将需要分析的目标动作抽象为“事件”，添加事件维度；

根据业务需求，整体完善采集方案设计；

3.3.2. 不同事件设计

行为颗粒度

对于相似场景，比如，提交门票订单，提交机票订单，在设计事件时是针对每个场景单独设计还是合并成一个事件？有两种设计思路共参考：

A.设计为同一事件，适用场景：各事件所需属性相差不大；平时分析场景多整体分析。
B.设计为不同事件，适用场景：各事件所需属性相差很大；分析场景多分别分析。如果采用本思路，也建议在一些相同属性上用一样的属性名称，便于今后使用“虚拟事件功能”来整体分析。

例 : 简单 的统计三个按钮 A、B、C 的点击情况时，不需要做成 “点击 A 按钮”、“点击 B 按钮”、“点击 C按钮” 三个事件，而是做成 “点击按钮” 事件，将 A、B、C 三个按钮以属性 “按钮名称” 进行传递。

被动事件

被动事件：由于神策分析中的漏斗分析、留存分析等都需要事件的触发主体是同一个人，所以在一些场景下需要给用户触发被动事件，如用户提交认证后，需要审核，审核并不是由用户主动触发，可设置为被动事件。

User表注意

• 单边，双边用户
单双边是针对产品有多个身份使用用户时才会进行区分。单边用户，即仅有一 类用户的产品，如健身产品Keep，聊天工具 QQ 等 ; 双边用户如 O2O 产品，用户可能是普通消费者，也可能是商家用户。需要根据产品的不同，提前对用 户识别和相应属性进行设计。
• 缓慢变化维
如果遇到一些会发生变化的属性，比如用户的 VIP 等级，不能只作为用户属 性传进用户表中，还需在事件表中，记录一个 “当前发生事件 VIP 等级” 这个 属性。因为当前会员等级的统计，和发生事件时用户的会员等级统计是两种情况。

4. Interest兴趣

4.1 核心目标

4.2 核心指标