文内分群

文内分群本质也是用户分群。跟普通分群最大的区别有两点：

• 一是在于交互路径。 你可以直接在高级分析功能-细分筛选模块使用，而不必跳转到用户分群功能中创建分群，然后跳转到分析页面二次选择。

• 二是在于查询方式。 文内分群的结果是跟随每一次查询同时进行的，可以保证查询的灵活性和结果的实时性，而普通分群目前只能做到单次查询或者每日例行查询。

进入高级分析，使用细分筛选，选择用户做过，即可通过行为事件圈选人群。

文内分群常见的使用场景可以归纳为两类：

• 一类是使用静态人群，人群的计算是「固定时间范围」内满足某些条件的人群，查询结果是固定的。

• 一类是使用动态人群，人群的计算可以针对「每个计算区间」实时查询满足某些条件的人群，并与对应时间粒度的事件匹配，从而实现分群结果的动态匹配。以天级别的折线图为例，每一天都是一个查询区间。其中：过去0天-过去0天，表示计算当天数据；过去1天-过去1天，表示计算前一天数据；过去7天-过去1天，表示计算过去7天（不含今天）的数据；其他粒度同理。

针对第一类，一般使用行为圈选。例如：按照下图的配置方式，可以圈中在固定时间范围内（2023.09.07-2023.09.13）开启过应用，且至少访问两次及以上页面的用户：

针对第二类，一般使用动态圈选。例如：按照下图的配置方式，假设查询粒度选择的是天级，则可以实现每天匹配在当天开启过应用，且至少访问两次及以上页面的用户：

如果已在用户分群模块中配置过每日例行的人群计算任务，也可以直接选择引用用户分群已经计算好的历史结果，并根据事件的日期进行匹配。如下图所示，即可实现参与分析的事件匹配后一日在分群中计算出的「高活跃人群」的结果：

如果您仅需要人群的某一日的历史计算结果进行筛选，可以通过属性过滤-用户分群中修改分群计算方式，即可实现按某一日的指定日期全局匹配。

常见场景举例	配置方式
复购用户（日级）： 当天发生了购买行为，同时在过去90天内发生过两次以上购买行为
复购用户（周级）：过去一周发生了购买行为，同时之前的1个月（过去4周）也至少发生过2次购买行为
沉睡用户激活：当天通过App Store渠道发生了购买了行为，但是在过去180天都没有活跃过的用户