最近更新时间:2023.03.31 17:09:57
首次发布时间:2021.02.23 10:41:56
用户分群是企业进行数据分析、精细化运营的关键一步。用户分群即用户信息标签化,通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性,将具有相同属性的用户划分为一个群体,并进行后续的分析。
在A/B实验中使用用户分群能力圈定目标用户进行定向实验,有助于开启实验设定目标的有效性。
同一个应用,如果用户在增长分析(DataFinder)产品中创建分群,也支持在「A/B 测试」产品创建实验、创建Feature选择目标受众的时候使用该分群。
分群列表为您展示分群的基本情况,如下图:
可操作内容如下:
搜索 :输入分群名称、创建人可搜索分群;
创建 :点击“+创建分群”,即可选择通过条件、文件创建分群;
操作 :可导出、编辑、刷新、删除分群信息。
入口:用户分群页面,右上角「+用户分群」
支持通过事件筛选、属性筛选等条件创建用户分群,如下图:
规则创建可操作项如下:
输入项 | 截图 | 说明 |
---|---|---|
分群名称 &描述 | 可直接编辑分群名称和描述信息; | |
计算周期 | 手动更新:创建完成后将进行计算,计算完成后不会自动更新。若需要重新计算,请点击‘更新’。 | |
预估人数 | 点击刷新小图标可以立即计算当前分群的人数 | |
时间范围 | 时间范围支持‘相同时间段’&‘不同时间段’
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过滤条件 | 可以选择用户“做过”,“没做”,“依次做过”的某些行为 & “用户是”“用户不是”的属性
| |
|
规则条件 | 规则介绍 | 计算条件 | 取值范围 |
---|---|---|---|
用户做过 | 选择符合业务所需的具体事件 | 总次数:该事件发生的总次数 | 等于,大于,大于等于,小于,小于等于或者区间 |
每日次数:该事件每日发生的总次数 | |||
天数分布:用户触发该事件的天数分布 | |||
连续天数:用户连续触发该事件的天数 | |||
按...求和/求最大值/求最小值/求平均值/求去重数 | |||
用户没做过 | 运营中一个很常见的场景是,希望找到一段时间内没做过某些事情的用户,对他们进行针对性的触达。 | 总次数:该事件发生的总次数 | 等于,大于,大于等于,小于,小于等于或者区间 |
每日次数:该事件每日发生的总次数 | |||
天数分布:用户触发该事件的天数分布 | |||
连续天数:用户连续触发该事件的天数 | |||
按...求和/求最大值/求最小值/求平均值/求去重数 | |||
用户依次做过 | 指定事件行为序列,用户只有按顺序触发这些事件时才会被选中 | - | - |
用户是 | 支持选择用户属性、用户分群、用户标签 (默认选择最新值) | - | 等于、不等于、包含、不包含、为空、不为空、自定义包含、正则匹配 |
用户不是 | 排除特定用户属性、用户分群、用户标签的用户 | - | 等于、不等于、包含、不包含、为空、不为空、自定义包含、正则匹配 |
目前分群是会在每日6点开始进行例行计算,通常在8点前会完成一次计算。
若分群时间条件中包含‘今日’,首次计算&刷新时会触发实时计算;每日例行任务仅计算t-1日数据
可见火山引擎增长分析的分群计算策略确保了无论何时使用者用到分群时,分群中的人群都是最新的。
若您的分群条件中,仅包含静态时间(如2022.1.1-2022.2.1);计算方式仅支持手动更新
若您不需要每日更新分群结果,也可以选择手动更新
支持通过上传user_unique_id列表文件的方式创建用户分群,如下图:
在创建实验和创建Feature设置目标受众的时候,可以选择用户分群。如下图: