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多渠道用户数据分析与优化

第1章多渠道用户数据分析概述4

1.1用户数据采集渠道概览4

1.2多渠道用户数据分析的意义4

1.3数据分析在多渠道营销中的应用4

第2章用户数据采集与预处理5

2.1数据采集法与技术5

2.1.1手动采集5

2.1.2网络爬虫5

2.1.3API接口5

2.1.4设备追踪5

2.2数据清洗与整合5

2.2.1数据清洗5

2.2.2数据整合6

2.3数据预处理关键步骤6

第3章用户画像构建6

3.1用户画像概述6

3.2用户标签体系构建7

3.2.1数据收集与处理7

3.2.2用户标签分类7

3.2.3标签权重赋值7

3.2.4标签关联分析7

3.2.5用户标签更新与维护7

3.3用户画像应用场景7

3.3.1精准营销7

3.3.2产品优化7

3.3.3客户服务7

3.3.4风险控制8

3.3.5数据洞察8

第4章用户行为分析8

4.1用户行为数据概述8

4.1.1用户行为数据的来源8

4.1.2用户行为数据的类型8

4.1.3用户行为数据的特点9

4.2用户行为数据挖掘法9

4.2.1描述性分析9

4.2.2关联规则挖掘9

4.2.3聚类分析9

4.2.4时间序列分析9

4.3用户行为分析模型与应用10

4.3.1用户画像模型10

4.3.2用户行为预测模型10

4.3.3用户价值模型10

4.3.4用户满意度模型10

第5章用户分群与标签化管理10

5.1用户分群策略与法10

5.1.1用户分群的基本原则10

5.1.2用户分群的法11

5.2用户标签化管理与优化11

5.2.1用户标签化管理的重要性11

5.2.2用户标签化管理的法11

5.3用户分群在营销活动中的应用11

5.3.1精准推送11

5.3.2营销活动策划11

5.3.3用户留存与促活12

5.3.4产品优化与迭代12

第6章多渠道用户活跃度分析12

6.1用户活跃度指标体系12

6.1.1总体活跃度指标12

6.1.2柒道活跃度指标12

6.1.3用户行为活跃度指标12

6.2用户活跃度分析模型12

6.2.1用户活跃度聚类模型12

6.2.2用户活跃度预测模型13

6.2.3用户活跃度关联规则模型13

6.3提升用户活跃度的策略与优化13

6.3.1渠道优化策略13

6.3.2用户分群策略13

6.3.3用户激活策略13

6.3.4跨渠道协同策略13

第7章跨渠道用户行为分析13

7.1跨渠道用户行为特征13

7.1.1用户行为跨渠道表现13

7.1.2跨渠道用户行为动因14

7.1.3跨渠道用户行为趋势14

7.2跨渠道用户行为数据挖掘14

7.2.1数据采集与预处理14

7.2.2用户行为数据挖掘技术14

7.2.3挖掘结果可视化14