流程过程 触点展开与机会洞察，触点场景——意图识别——结果匹配（关键路径）——（根因回归）画像更新——算法推荐——广告优化 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 这一套下来，是不是感觉有点儿似成相识？后来一想这不就是一套用户增长的设计思路嘛。
用户数据画像
主要是帮助了解和理解用户，使得我们可以划分用户群体和识别偏好特征，最终以提供精准营销或是洞察用户诉求来迭代改善产品。 其中偏好特征我们 BC 数据印度 还可以根据业务属性细分为兴趣偏好、行为偏好、消费偏好等，并为不同偏好特征的群体提供个性化的内容服务，例如常见的内容标签标记，通过识别用户常看内容的标签，来推荐类似的标签的内容或是有潜在兴趣的标签内容来抓住用户的兴趣。 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 ）常见画像指标构建 这些指标会通过用户行为、设备信息、个人资料的完善来逐步获取，主要可以了解到用户的地域分布、年龄与性别分布、设备与活跃度情况，相应的数据在业务后台基本上都能够获取到，只需要将某个时间分区的数据拉出来，经过之类的软件把数据加工一下，就能够获取到相关数据视图。
据指标结合起来分析，便可以获取一些复合型数据指标，例如哪些年龄段的用户群体消费能力更强、活跃度更高、不同教育背景的兴趣爱好是否有一定的关联性等等。
进阶画像指标构建
进阶的数据画像会完善更多的用户特征信息，便于业务团队找到用户群体的特征，做进一步的精细化运营或内容推荐，常见的画像指标如下； 此外就 建立信任 在行业竞争中 是在收集用户数据的过程中，保证用户隐私安全、合法性和安全性。 ）用户分层模型应用 当我们采集到一定的用户数据后，就可以在数据画像的构建阶段进一步完成用户分层工作，这一步是为了将用户分类，因为不同用户群的目的是有差异的。
例如闲逛
精准采购、参与活动的等等，以提供差异化的服务 adb 目录 做精准营销、识别用户群体特征做业务策略决策、或是优化产品体验相关，不过当你的用户规模尚小，运营模式简单，你也不用迫切去进行用户分层相关，因为收益不大。
