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潜在用户探寻方法——经验的背后
潜在用户探寻方法——经验的背后
潜在客户中，有一部分用户运营工作者可以根据经验很好的识别。
而那部分通过传统的投放经验很难直接寻找到的用户才是增长潜力所在。
用户组成结构
较难触达
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潜在用户探寻方法——基于种子用户的lookalike方法
通过种子用户的特征在海量用户中筛选相似用户的方法来寻找潜在用户
人口属性
教育水平
购物喜好
身体情况
收入水平
宗教信仰
阅读习惯
游戏偏好
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潜在用户探寻方法——基于应用特性相似的方法
通过用户App使用行为来寻找潜在用户
应用类目相关性分析
信用卡 音乐电台
美容美妆
办公商务
股票投资
记账工具
科技新闻
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潮流时尚
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新闻资讯 P2P贷款 视频播放 文艺社区
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潜在用户探寻方法——基于App行为的LFM方法
基于种子用户标签的lookalike方法：
• 人工定义成分过多
• 标签权重比较难确定
• 多数据源比较难融合
基于App行为的
基于应用特性相似的方法： LFM方法
• 稀疏性问题
• 不利于时间效应的加入
• 不利于用户属性差异性的识别
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