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大数据分析随着互联网的不断发展而被越来越多的企业引入并应用，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，大数据数据分析预测功能用法介绍。
1、预测人群情景化触达，提升运营效率
众所周知，未雨绸缪比亡羊补牢更加高效。同样，在用户运营过程中，通过AI算法提前预测用户在近期一段时间内发生某关键行为的概率，如流失、付费等。以用户潜在意愿为参考制定运营策略，将有效提升运营效率。
2、预测人群差异化运营，挖掘增长动能
当产品进入稳定增长阶段，千人一面的传统运营方式显然难以留住用户，更别提从用户身上挖掘增长付费点。上文提到，预测可以让我们提前了解用户的行为意愿，那么，通过差异化的人群运营，则有利于挖掘更多增长动能。
某休闲益智类手游，以应用内购买和游戏内广告收入为主要盈利方式。随着市场上同类产品的不断涌现，如何合理地在玩家游戏体验和广告点击增加收入两者间寻找平衡点，成了其日常运营的一大难点。
付费预测模型将近一周的活跃用户划分为不同概率的付费群体，运营人员根据用户付费概率的高低，结合远程配置功能对用户闯关失败后的界面做了差异化展示。高概率的付费用户配置复活道具推荐界面，而低概率付费用户则配置广告激励视频。既不影响潜在付费大R用户的游戏体验，又可以一定程度上增加应用内的广告点击。
3、预测人群多样化分析，探索用户行为差异根因
用户从活跃到流失，历经一个非常关键的沉默期，只有把握住这个阶段，深度分析其共性行为特征与属性偏好，找到相关症结点，才能对症下药。
某社交类应用，通过流失预测模型提前圈定了不同概率将在未来一周内流失的用户，在查看高概率流失用户的应用版本分布时，发现几乎都集中在了新版本。
当然，也可以结合用户分群，通过更深层次的用户行为分析，探索高风险流失用户的根因。例如，上述高概率流失用户集中在新版本，可以根据用户属性，将使用新版本的用户创建一个细分受众。创建完成后，再通过受众组合的方式，将预测的高概率流失用户与使用新版本的用户取交集，这样就可以圈定出使用新版本的高概率流失用户。
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2025-02-12
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