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用户特征分析的应用场景
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用户特征分析的应用场景（一）寻找目标用户是产品存在的开始
首先是寻找目标用户，拿抖音为例，抖音刚开始上线以后，很重要的一点就是要去分析我们的用户是谁，比如是什么样的年龄、性别、地域、学历等等，这可以很快帮助产品去发现现在的主流的用户群体是不是产品最开始的定位，如果完全不一样了，那就是产品哪里的设计有问题偏离了方向。
等上线一段时间，我们就可以对用户进行不同活跃的等级的划分，比如同样都是玩抖音，有天天玩的，也有偶尔玩的，有一次可以刷很久的，也有刷刷就走了的用户，频次、时长成了用户这时候最大的特征差异， 那么不同频次，不同时长的用户他们的年龄、性别、地域有什么差异，这些都是特征的进一步洞察。
再过一段时间，有用户留存有用户流失， 需要去分析留存和流失的用户在行为特征上的差异是否有什么特别不一样的。
用户特征分析的应用场景（二）运营抓手离不开用户特征
除了寻找目标用户，当我们分析出了我们的主流的用户的特征以后，比如 18-24岁 3线城市，我们就可以对这一部分群体进行拉新，提高我们的新增用户，当我们发现我们的活跃的用户， 都是在最开始刷的五分钟内收藏了至少一次，那么我们就可以针对这些收藏的视频的特点，通过运营的方式给用户挑选跟这些视频类似的视频进行人工运营。
当我们需要通过运营的手段对流失的用户进行干预的话，我们就需要知道比如我们流失的用户是因为流失之前看的视频数少，视频时长小，那就可以通过运营活跃比如看视频领红包，这也是微视的打法。
用户特征分析的应用场景（三）用户分层和用户特征息息相关
就像生活中人有长相、 性格、学历、财富的差别一样，同样都是用抖音的用户他们肯定拥有不同的粉丝数、不同的点赞数、不同的评论、不同的观看的时长偏好、那么对于每一类群体， 我们都需要去告诉产品，每一种的类别的占比。
同样的，都是在抖音上变现的用户，也会有变现的频次和变现的收入水平的差异，只有对这些的用户进行收入相关的特征分析，才可以对每一种用户群体的到底有多少给出回答，我想抖音应该不需要有很强的马太效应，最好的是短视频时代人人都可以变现。
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