三、基于行为数据构建用户模型的优势1．高效实时 洞察先机在数据世界里，准确性就是一切，速度更是至关重要，分析系统处理和解释这些信息的速度越快，就能更快地且清晰掌握业务状况，帮助企业更早的做出决策判断，比如我们的客户——某共享单车，正是因为发现了实时数据指标中的异常波动：次日留存用户数出现了“断崖式”下跌，经紧急调查发现是竞争对手在低价拉新，因此，运营团队第一时间采取积极应对，从而保住了该城市的市场占有率 。
同样的，市场变幻风起云涌，运营人、决策者都需要实时关注自身数据的波动，因为失败往往都来自一个微小的疏忽 。
2．记录历史而不只是结果行为即标签，过去我们常常通过给用户打标签的方式进行用户洞察 。事实上，行为数据本身已变得越来越有价值，基于用户行为数据的用户模型，记录了每个用户的每一次行为，客观真实的还原了用户与产品的交互过程，与单纯的标记“用户标签”相比，记录下来的用户行为数据更具有多维交叉分析的价值，构建出来的单个用户画像更完整科学 。
3．360°覆盖用户全生命周期的用户档案基于用户行为数据的用户模型是实时动态变化的，随着用户在产品中的成长，从访客到陌生人最后成为高价值用户，用户的每一步成长都通过行为记录下来，基于用户所在生命周期的不同阶段，针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略 。
文章插图
为延长用户的生命周期价值（LTV），就必须采集到用户全生命周期的数据，打通CRM数据、历史数据、业务数据、第三方数据，将用户的属性信息（性别、年龄、国家等）与用户的行为数据关联到一起；打通外部推广平台的数据，解决用户从哪儿来的问题；打通不同产品平台的数据，将用户在app\\小程序\\微站\\官网上的行为实时同步，如此方可实现真正的以用户为中心的统计和分析 。
【什么是用户模型你了解吗】这种借助行为数据和工具快速、迭代的构建用户模型（Persona）的方法更适合今天的互联网团队的工作方式和节奏，基于用户行为数据的用户模型，一方面对传统方式进行了简化，降低了数据分析的门槛；另一方面，让数据分析更科学更高效更全面，更直接地应用于业务增长，指导运营决策 。
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