最主要的10个模型细则客户分析模型有哪些 _生活知识

一个成功的数据挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择
1目标客户的特征分析
目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营
在目标客户的典型特征分析中，有两种业务场景：

试运营前的虚拟特征探索
试运营后的真实数据探索

试运营前：没有真实的业务环境，没有真实的用户数据，需要寻找类似的业务场景中的历史数据来进行模拟和推断。根据产品设计理念、产品定位、经验推测等因素来输出期望的目标客户典型特征，后续根据试运营后的真实数据再作调整。
试运营后：基于真实的业务场景中的用户数据进行数据分析，提取出的目标用户特征更准确更可行，也更贴近业务。最终输出该产品的核心目标用户特征分析报告，为运营团队的精准营销提供支撑。
2目标客户的预测（相应、分类）模型
包括：

流失预警模型
付费预测模型
续费预测模型
运营活动相应模型
…

目的：预测个体相应的概率，展示变量之间的关系
例：建立预测响应模型，判断特定时间段发生交易的概率
输入变量：近一个月曝光，店铺评分， …
输出变量：是否在线交易
最终发现近一个月曝光，店铺评分两个变量和输出变量最大正相关，则有理由相信，提高曝光，提高评分可以促进交易量。
3运营群体活跃度定义
活跃度的定义没有统一标准，一般是根据特定的业务场景和运营需求来量身定做的。其中定义活跃度最常见的两个基本点是：

活跃度组成指标应该是该业务场景中最核心的行为因素
衡量活跃度的定义合适与否的重要判断依据是其能否有效回答业务需求的终极目标

例：某产品可以向卖家提供与买家洽谈功能，免费版提供基本功能，付费版提供所有功能。现在需要为该产品定义一个用户活跃度，来促进用户从免费版转化为付费版。
关键指标：用户登陆次数，用户使用核心功能次数
评判该定义是否合适，需要看按照该定义出来的活跃用户中，覆盖了多少实际付费的用户。覆盖率越高，则该定义越好。也可以理解为该定义是否有效的分离了免费用户和付费用户。
4用户路径分析
主要分析用户在网页/app上流转的规律和特点，发现频繁访问的路径模式，这些路径的发现可以有很多业务用途，包括提炼特定用户群体的主流路径、网页设计的优化和改版、特定群体的浏览特征等。
路径分析的目的：

监控运营活动（或目标客户）的典型路径，通过分析调整运营策略，最终提升用户点击页面的效率
发现并提炼新的有价值的频繁路径模式，提升运营效率和特定效果3

5交叉销售模型
理论依据：客户付费后，企业会想办法保留或延长客户对企业的生命周期和利润贡献
两个运营方向：

延缓客户流失
提高顾客消费

第一个方向，通常是客户流失预警模型发挥作用，利用流失预警模型，提前锁定可能会流失的有价值客户，通过各种手段挽留客户，降低流失率
第二个方向，通过数据挖掘，找出客户的潜在消费需求，从而更好引导、满足、迎合客户需求，最终促使客户更多的消费。其中主要用到交叉销售模型
交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘，找出有明显关联性质的商品组合，然后用不同的建模方法，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定组合商品的可能性。
4种思路：