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多渠道用户数据分析与优化

TOC\o1-2\h\u2163第1章多渠道用户数据分析概述 4

298991.1用户数据采集渠道概览 4

204071.2多渠道用户数据分析的意义 4

254181.3数据分析在多渠道营销中的应用 4

28413第2章用户数据采集与预处理 5

77552.1数据采集方法与技术 5

266532.1.1手动采集 5

221822.1.2网络爬虫 5

280302.1.3API接口 5

282372.1.4设备追踪 5

55822.2数据清洗与整合 5

296142.2.1数据清洗 5

98112.2.2数据整合 6

33972.3数据预处理关键步骤 6

28862第3章用户画像构建 6

324073.1用户画像概述 6

267993.2用户标签体系构建 7

312773.2.1数据收集与处理 7

302863.2.2用户标签分类 7

205573.2.3标签权重赋值 7

303643.2.4标签关联分析 7

185553.2.5用户标签更新与维护 7

80483.3用户画像应用场景 7

92263.3.1精准营销 7

277083.3.2产品优化 7

313123.3.3客户服务 7

87153.3.4风险控制 8

253843.3.5数据洞察 8

11349第4章用户行为分析 8

191864.1用户行为数据概述 8

249934.1.1用户行为数据的来源 8

253964.1.2用户行为数据的类型 8

302204.1.3用户行为数据的特点 9

321244.2用户行为数据挖掘方法 9

212954.2.1描述性分析 9

190114.2.2关联规则挖掘 9

20334.2.3聚类分析 9

9804.2.4时间序列分析 9

226124.3用户行为分析模型与应用 10

34654.3.1用户画像模型 10

297564.3.2用户行为预测模型 10

45744.3.3用户价值模型 10

219424.3.4用户满意度模型 10

15911第5章用户分群与标签化管理 10

26465.1用户分群策略与方法 10

289115.1.1用户分群的基本原则 10

22105.1.2用户分群的方法 11

62135.2用户标签化管理与优化 11

311325.2.1用户标签化管理的重要性 11

101175.2.2用户标签化管理的方法 11

245625.3用户分群在营销活动中的应用 11

21455.3.1精准推送 11

44475.3.2营销活动策划 11

187415.3.3用户留存与促活 12

236045.3.4产品优化与迭代 12

6886第6章多渠道用户活跃度分析 12

169436.1用户活跃度指标体系 12

7406.1.1总体活跃度指标 12

151126.1.2渠道活跃度指标 12

25616.1.3用户行为活跃度指标 12

174976.2用户活跃度分析模型 12

141386.2.1用户活跃度聚类模型 12

291306.2.2用户活跃度预测模型 13

239846.2.3用户活跃度关联规则模型 13

19666.3提升用户活跃度的策略与优化 13

162126.3.1渠道优化策略 13

152176.3.2用户分群策略 13

210206.3.3用户激活策略 13

206146.3.4跨渠道协同策略 13

9145第7章跨渠道用户行为分析 13

157997.1跨渠道用户行为特征 13

307607.1.1用户行为跨渠道表现 13

97337.1.2跨渠道用户行为动因 14

249767.1.3跨渠道用户行为趋势 14

24277.2跨渠道用户行为数据挖掘 14

174827.2.1数据采集与预处理 14

301097.2.2用户行为数据挖掘技术 14

41127.2.3挖掘结果可视化 14

313317.3跨渠道用户行为优化策略 14

326667.3.1个性化推荐策略 14

40527.3.2渠道协同策略 14

312877.3