日前，银行客户标签分群的话题受人关注，并且与之相关的银行客户标签分群方案同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。
导读目录：
业务数据分析十大思路？
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。
02 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
时间对比有三种：同比，环比，定基比。
例如：本周和上周进行对比就是环比；本月之一周和上月之一周对比就是同比；所有数据同今年的之一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：
在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。
在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
04 同期群分析
同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。
以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。
例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。
比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。
用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。
10 表单分析
填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。
用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
*** 直播号怎么变更营业执照？
*** 直播号变更营业执照的具体方法如下。
1、先登录【客户运营平台】—【客户管理】—【客户分群】然后找到您需要进行编辑的人群，右侧点击“编辑”按钮。删除标签：进入编辑页面后，左上角选择需要删除的标签，点击“X”按钮删除。
2、修改标签：选择右侧的属性，取消勾选或者新增勾选进行修改，点击保存。
构建用户画像的主要步骤包括哪些及每个部分主要完成的工作是什么？
营销实验室Convertlab为企业“连接用户多触点、用户旅程监控、数据分析与管理、增强数字利润闭环”所提供的整合解决方案。透过数据分析，细分用户画像，市场与销售相结合。营销人员在运用技术分析的同时也应制定策划执行方案，平衡好两者之间的关系，制定高效的营销策划。往往消费者的潜意识行为是很难通过人工来进行追踪的，所以大数据是辅助营销人员最清晰可见图纸。
1、360°全域画像：每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。
2、全渠道数据自动汇总：同一个客户在不同渠道留下的数据有很大不同，无论是数据内容、数据量还是数据中包含的身份信息都存在很大差异。DM Hub内建身份信息自动识别和自动化合并功能，可以有效把同一客户的全渠道数据自动汇总到客户全域档案，过程中无需人工步骤。
3、人群细分：在完成每个客户的个体画像之后，就可以进行客群的分层分群（Segmentation），人群细分是所有分析洞察和精准营销的重要基础工作之一。DM Hub的人群细分能力极其强大和灵活，可以选择任意筛选进行多级组合，刷新维度包括所有在DM Hub管理的数据，包括客户基础属性、画像数据、行为数据、交易记录、会员档案、营销数据等。
4、行为特征分析：包括由客户真实购特卖行为组成的消费行为行为分析，以及用户与企业交互过程的产生的非消费行为数据分析。通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯、商品或服务的偏好；结合特定的数据挖掘模型，基于历史消费行为，还能够预测未来消费的可能性。非消费行为数据则可以通过分类、加工和分析，形成客户洞察，引导消费转化，或比较相同类别人群的消费和非消费特征，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。
5、标签管理：“标签”是客户画像最核心的部分，DM Hub具备完整的标签管理模块，包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等。DM Hub支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式。此外，DM Hub还提供各个行业的标签模板库，有效缩短从头建立整体标签库的时间。
6、开放接口：DM Hub具备成熟完备的开放接口，既可以接收来自外部的原始数据，又可以把加工过的画像数据输出到外部系统，还可以灵活的将人群包和其他系统进行数据交换。通过开放的数据接口和灵活的扩展性，CDP可作为企业客户数据管理的中台，进行不断的数据汇集和交换，产生更大化的数据价值。
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