2017-第三方互联网与移动互联网用户行为数据价值挖掘_43页-2mb

第三方互联网与移动互联网用户行为数据的价值挖掘总结

核心内容

本文围绕第三方全域数据服务商【友盟+】在互联网与移动互联网用户行为数据挖掘方面的应用展开，重点介绍了其在金融和营销领域的实际案例与效果。通过多维度的数据采集与分析，【友盟+】能够帮助客户实现更精准的用户行为洞察、人群分群、行为预测以及个性化营销，从而提升广告投放效果与业务转化率。

主要观点

• 用户行为数据的价值：用户行为数据是企业实现精细化运营的核心资源，能够有效支持个性化营销、金融风控、人群管理等业务场景。
• 数据来源与采集方式：
  • 移动互联网（APP）数据：通过SDK采集启动、退出、点击等事件数据及设备信息。
  • 互联网（PC-Web）数据：通过JS SDK采集页面信息、设备信息及用户行为。
• 用户行为标签体系：构建基于事实和预测的标签体系，包括兴趣类标签、人口属性标签等，用于更深入地理解用户需求。
• 跨屏打通“人”：通过多类型ID聚合，实现用户在不同设备间的行为数据整合，提升用户画像的完整性。
• 数据应用系统架构：分为数据采集层、数据处理层、数据服务层和业务应用层，各层承担不同的数据处理与分析功能。
• 金融领域应用：
  • 用户行为数据可用于风险控制，如通过设备ID映射、操作系统、手机品牌、价格、设备质量等维度分析逾期风险。
  • 风控分的稳定性与效果显著，未匹配到的设备逾期风险率高达28%。
• 营销领域应用：
  • 通过TGI（目标群体指数）与特征占比分析，精准识别用户兴趣倾向。
  • 支持Look-alike人群拓展，提升获客效率与点击率。
  • 实际案例显示，使用【友盟+】数据可显著提升广告点击率，如某游戏客户获客量提升40%，CPA下降。

关键信息

用户行为数据来源

• 移动互联网（APP）：通过SDK采集用户行为事件和设备信息。
• 互联网（PC-Web）：通过JS SDK采集页面信息、设备信息及用户行为。
• 其他数据来源：包括WIFI线下数据、合作第三方数据等。

用户行为数据应用

• 人群分群：通过数据清洗、特征抽取等方式，实现用户群体的细分。
• 内容推荐：基于用户兴趣标签与内容分类，提供个性化内容推荐。
• 精准投放：以单个人群为单位进行广告投放，提升点击率和转化率。
• 风险控制：通过用户行为数据预测逾期风险，支持金融风控决策。

分析方法与模型

• 分类方法：
  • 规则分类（优先级最高）
  • LR模型（用于内容分类）
  • LDA模型（用于内容主题标注）
• 标签体系：
  • 基于事实的标签（如使用频率、浏览行为）
  • 基于预测的标签（如人口属性、广告兴趣）
• TGI分析：
  • 用于发现目标人群与对比人群之间的显著差异。
  • 示例中，视频类APP兴趣TGI为117，表示目标人群兴趣更强烈。

应用案例

• 某游戏广告客户：使用【友盟+】定向人群点击率提升22%。
• 某金融广告客户：定向人群点击率提升30%。
• 某理财广告客户：定向人群点击率提升107%。
• 某汽车品牌客户：使用【友盟+】精选人群点击率提升60%。
• 某综合媒体客户：使用【友盟+】数据，新客户拓客量提升40%。

总结

在用户行为数据日益丰富的背景下，【友盟+】通过全域数据采集、标签体系构建、跨屏打通与深度分析，为金融和营销行业提供强有力的决策支持。其数据服务不仅提升了广告投放的精准度，也显著降低了获客成本，增强了业务转化效果。用户行为数据的深度挖掘和应用，已成为企业实现精细化运营和个性化服务的关键手段。