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文内分群
最近更新时间:2024.05.29 16:12:44首次发布时间:2022.04.15 17:18:25

1.名词解释

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。

2.使用方式

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。
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3.当前支持的分析模型范围

高级分析模型

支持情况

事件分析

✔️

留存分析

✔️

转化分析

✔️

分布分析

✔️

成分分析

✔️

用户路径

✔️

归因分析

✔️

用户生命周期

✔️

热力图分析

LTV分析

✔️

业务对象分析

4.功能详解

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:
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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:
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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:
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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。
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5.使用案例举例

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

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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

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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

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