用户分群功能介绍 APP开发接入百度移动统计能力

用户分群

一、功能定义

用户分群是通过特定的纬度条件对APP用户进行群体细分。

在百度移动统计中，目前支持按照：时间、用户属性（如用户类型、渠道等）、设备属性（如品牌型号、操作系统等）、使用行为（如点击事件、访问页面等）四大纬度，共计16个条件对用户进行细分，并支持在已有的事件分析、实时分析和漏斗分析报告中，将运行成功的分群应用为筛选项，查看仅该人群的报表数据。

二、为什么要使用用户分群

与以往只支持查看全部用户指标，或仅能通过常规的时间、渠道和版本对报告呈现结果进行筛选相比，

用户分群是个自由度更大的筛查机制。如果说用户是上帝，那用户分群则是开启了“上帝视角”，让数据的统计和分析能够从“具有某类系统特征的人群”的角度展开。

可以通过用户分群解决一些典型的商业问题，例如（将在案例部分详述分析流程）：

• 线上、线下运营活动效果持续精准追踪：如了解近一周的线上推广运营活动带来的顾客，后续一个月的粘性、复购
• 按用户生命周期不同阶段细分人群，考察不同阶段人群的app内行为特点。了解每天从A城市B渠道来的新客，在事件行为和漏斗转化上有什么特征?

三、基础使用流程

1. 点击顶部用户管理tab

2. 在【分群管理页】中，点击“新建分群”，进入【新建分群页】

新建入口

3. 在【新建分群页】，依次完成不同纬度条件的选择

3.1选择时间

3.1.1 绝对时间：近14天某个固定的时间段。选择绝对时间，分群用户的时间范围设定后不会变化。

3.1.2 相对时间：含昨日、近3日、近7日、近14日。选择相对时间，分群用户的时间范围在每天计算分群时都会变化。如1月3日，以近3日方式创建分群，则第一次分群结果对应的范围为1月1日-1月3日的符合条件的用户；而第二日分群结果对应的范围为1月2日-1月4日的符合条件的用户。

3.2选择纬度条件

在“用户属性”“设备属性”和“使用行为”中，选择代表用户特征的纬度。需要注意的是：

3.2.1 可选纬度限制：含时间在内的可供选择16个纬度中，最多同时选择10个纬度。在界面右侧的“已选分群条件”一栏中，会实时展示当前已选择的纬度数量。当选择纬度数量达10个上限时，其它纬度将置灰不可选。

3.2.2 单纬度可选指标限制：渠道、版本等是纬度，而每个纬度都有特定的指标值，如版本有1.0、1.1、1.2…1.9、2.0共11个指标值。在分群创建过程过程中，纬度的上线是10个，而每个纬度能同时选择的指标也有限制。除了事件和页面的指标限制5个意外，其它指标的上限均是6个。

4. 在“已选分群条件”中预览所有已选分群条件

5. 预估符合条件的人群模块

6. 输入分群名称（与已有名称不可重复）

7. 点击保存，成功创建关闭【新建分群页】

8. 在【分群管理页】中，可见已成功创建的分群，并确保分群状态为“运行中”**。同时运行分群上限为5个，可创建分群上限为20个。

9. 分群结果查看与应用。

9.1 分群计算结果通常在创建分群的次日早上产出。即1月1日创建的分群，需要在1月2日才能看到1月1日的分群结果。

9.2 分群成功计算后，目前可在【实时分析】、【事件分析】、【漏斗分析】中将分群作为筛选项，查看报表。**后续将陆续支持 查看分群的人群画像，其它报告基础指标，以及分群中每个个体用户的行为日志详情等。

四、分群的使用案例

抛砖引玉，以下将通过“某电商APP双十一线上活动的效果追踪”的典型商业问题，介绍如何使用用户分群功能。

案例场景

某电商APP在11月1日-11月14日开展了为期两周的双十一活动，在其APP首页中设置醒目的主会场入口banner。活动结束后，希望追踪参与双十一活动的用户在后续1个月内的app使用情况，包括启动情况、商品浏览情况、参与社区活跃度变化等。

分析过程：

1、提前准备： 1.1 使用可视化圈选埋点，轻松实现双十一主体banner以及落地页的核心转化控件的事件埋点，分别命名为“进入会场事件”与“完成转化事件”。

1.2 对希望监测的后续行为的事件和页面进行埋点（一般来说，常规监控内容应该之前就已经完成了）

2、创建分群：

在11月14日活动介绍后，进入新建分群页，新建双十一活动人群创建，创建流程如下：

2.1 时间选择：绝对时间11月1日-11月14日

2.2 用户类型选择：活跃用户

2.3 使用行为：选择触发事件“进入会场”且“完成转化”

2.4 输入分群名称：参与双十一用户人群

2.5 点击保持分群。并确保分群开始运行。

3、开始分析

从11月15日开始，可以从多个纬度考察，该人群在后续的APP内行为。

3.1 考察人群后续启动情况： 进入【实时分析】报告，创建分日启动用户数的数据表，并在用户分群中选择“参与双十一用户人群”，即可看到该人群每日的启动用户数

3.2 考察人群后续商品浏览粘性变化：进入【实时分析】报告，创建 不同商品详情页的访问时长 数据表，用户分群选择“参与双十一用户人群”，即可看到该人群在特定商品详情页浏览时长差异，同时可以加入时间的指标，查看访问时长的分日变化趋势，还可以拿目标分群用户与整体用户做比较。

3.3 考察人群后续的社区参与活动：社区参与中的点赞、评论、分享指标均有对应监控事件。进入【事件分析】报告，选择点赞、评论、分享对应的事件，并选择人群为“参与双十一用户人群”，即可分析该人群在活动后每个事件的触发情况，确认其活跃度的变化。

类似的分析思路还有很多，此外已有的报告支持的渠道和版本的筛选，也是可以与用户分群进行交叉的。也就是说可以进一步查看该人群的某些渠道或版本的用户在目标事件上的数据表现。

五、近期用户分群功能升级

【升级一】自定义数据：支持开发者通过上传自定义用户名单方面创建分群，从用户维度实现了APP数据与业务数据打通。

与“APP内数据新建分群”相比，“自定义名单新建分群”指向某一确定的用户群体，并可通过“用户标签”的方式赋予圈选的这一特定人群业务上的特殊含义，例如：某电商平台上传一批VIP客户名单，并给每个用户标注其对应的会员等级。如此就可以在mtj平台上分析不同等级的VIP客户在APP内行为的特征差异。用户标签除了会员等级外，还可标注诸如消费能力、电话号码、性别等任何在业务上有分析价值的字段

【升级二】群体分析：即“人群透视”功能，客户用户群体的人群画像，以及宏观层面APP内核心数据表现。

人群画像模块，展示该人群的：性别、学历、年龄、行业、地域、兴趣偏好分布；

核心数据指标模块，则包括人群用户数趋势变化、人群在使用时长、间隔等粘性指标的分布特征、人群TOP5渠道、TOP5版本、TOP5品牌和TOP5设备型号分布。此外，还支持与全部用户对比，快速分析该人群在这些指标上的差异。

【升级三】个体洞察：按行为时序流，展示该人群每个用户近7日的每一次启动详情，用于该人群用户的行为模式识别，归纳路径模型，追踪典型客户等。