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5大分析方法!抵御「大数据杀熟」

数据管道 | 48 2020-11-25 00:42 0 0 0

导语


小猴老家“花果山”

要举办一年一度的“蟠桃大会了”,

本想着机票可能会打个4-5折,


但实际呢...

随着日子越临近,

这机票几个始终在8折左右

没有降下来。


后面呢,

同村的小花也买了机票飞回去,

她的是5折左右,


小猴越想越气,

感觉“系统”在针对自己。

后面小猴找到了猴哥,又来诉苦啦。


方法1:简单粗暴去标签法

运营人员四大工作内容:

拉新、留存、促活、转化


对于新用户来讲:

拉新给新用户最大的优惠力度,


同样的对于流失用户来讲:

此类用户会给予特殊福利以召回与挽留。


所以卸载行为对应——用户流失,


重装后,

有一定概率被认为是新下载用户


通过以上卸载重装简单行为,

可能

贴“新用户”或“召回的流失用户”标签

同时给予一些特殊的优待。


方法2: 亲朋好友比对法

背后原理:

精细化运营下,

同一策略命中多人概率很低


多找几个朋友试试看,

甚至用父母手机

(网络行为不活跃,数据少)

进行搜索对比,

选择最低价下单

方法3: 伪装价格敏感者法

背后原理:

价格敏感用户

指下单意愿强弱受价格高低

优惠力度影响极大的

用户群体。


在用户运营中,

为了节约预算同时最大化提升转化,

平台会选着

将补贴下发给

容易受补贴诱导转化消费

用户。

方法4: 打乱标签法

背后原理:

用户画像的准确性

来自于用户行为数据的收集与分析。

违反自身实际意图的进行一些操作,

留下错误标签

降低平台收集数据的真实性与准确性,

是用户画像匹配度降低。


需要注意的是,

用户画像是一把双刃剑,

它越了解你越能为你提供贴心的服务,

同时也容易找到你的弱点伤害你。 


因此,

当你的用户画像准确度降低时

你被伤害的可能性降低了,

同时你所能享受的个性化服务器也降低了

因此,鱼跟熊掌不能兼得。


方法5: 保护数据法

背后原理:

公共wi-fi链接

或者

某些app请求定位服务器开启

极大可能

收集你的个人数据与信息, 

其原理

通过网络获取你的物理信息(车展现场),

然后分析你所属人群(即将买车的消费者),

然后进行相应精准推送



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