11 | 用户分类：围绕北极星指标细分人群
刘津
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是刘津。
今天我们来学习在数据分析的基础上细分人群，为进一步差异化洞察做好准备。
不过在开始之前，我们先回顾一下上次的内容。上一讲我们学习了数据分析的思路，但是具体该如何操作呢？
收集并分析数据实践
收集数据的方法有很多。
你可以找专业的数据分析师帮你跑一下后台业务数据，如果只分析“性别”“年龄”“地域”的话，由于字段不多，所以过程并不复杂。没有专业的数据分析师的话，你也可以自学 SQL，并申请数据权限自己分析（模块五）。实在不行你还可以参考百度指数。
如果暂时不方便进行数据分析，你也可以通过发放问卷的方式收集用户信息。
问卷中除了收集用户性别、年龄、地域这三项基础信息之外，你可以根据产品属性，增加任何你认为有意义的信息，比如职业、受教育水平、从什么途径了解到产品等等。你还可以询问产品相关负责人，看看他们有什么想了解的信息，酌情加入到问卷里。
注意，问卷内容不要太多，最好控制在 25 个问题以内；尽量少问开放性问题，避免用户反感。在正式发放问卷之前，你最好先找几个人试填一下，确保不出现大的问题。
准备好问卷内容后，你需要通过问卷工具撰写内容并收集结果。
网上可以搜索到很多免费的问卷工具，之前我们用过腾讯问卷，感觉还不错，可以很方便地查看数据统计并进行交叉分析。当然你也可以去探索其它的问卷工具。
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本文介绍了如何在数据分析的基础上进行用户分类，并围绕北极星指标进行细分人群的方法。作者提到了收集并分析数据的实践方法，包括寻求专业数据分析师的帮助、自学SQL进行数据分析，或者通过问卷调查收集用户信息。传统的用户分类方法存在问题，作者提出了围绕北极星指标进行分类的新思路。文章给出了几个实例，说明了如何根据不同的北极星指标，如低成本高贷款余额、销量、活跃度等，进行用户分类，并根据不同类别的特点确定优先级。整体而言，本文提供了实用的数据分析方法和用户分类思路，对于需要进行用户细分的读者具有一定的参考价值。
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趁早将日常约车”和“商务出行”按场景分类之后，如何能提升gmv，商务出行路途长远，客单价高但是客单数少了吧作者回复: 这里只是寻找分类维度，并不是说只做商务出行。
2019-07-141
王彬成目前在医药电商公司，北极星指标我目前认定是：销售额。而销售额=订单数*客单价。 所以我们目前客户分类按照rfm模型进行分类，即消费频次、最近消费间隔、购买金额，作为区分的维度。 具体可查看我总结的文章 https://mp.weixin.qq.com/s/H2KhjK6dyOpTQk_q6KnHkw作者回复: 很棒的总结👍
2019-11-192
桃园悠然在我所在的行业是外卖行业，试着按照我理解的北极目标对用用户群体分类： 北极星目标：低补贴下的GMV增长=订单数*客单价，由于是高频刚需+价格敏感+二元竞争，客单价提升空间较小 市场教育已经完成，按照使用频次或者人口学属性分类意义不大，按照外卖发展路径从一二线到三四线辐射，结合北极星目标可以按照城市体量（GDP+餐饮规模）维度划分，对于低体量城市可以通过倾斜资源降低抽佣等方式提升订单数；对于高体量城市需要设法拓展业务类型，增加生鲜、商超等订单数。2019-05-06128- 苗小羊摸索在python数据分析的野路子上2019-05-105
深白浅黑通过数据对用户进行聚类，这个思路的实现方法很难，需要熟悉业务和技术的通才，才能担任，或者互相能够站在更高的维度讨论问题。因为从思路来说，这个思路是由数据逆推用户类别，由于用户标签（姑且先这么叫吧）类别多样，角度不同，标准不同，在进行聚类时通常会进行降低复杂度处理。因此只有当样本数据量足够大时，才能够反映出一定的趋势，结果是不精准的。 而后续的围绕北京市指标做分类，其实也有潜在的分类标签，这些标签存在于思想认知中，并没有在数据中存在。 我把两个方向的分类一个称之为业务侧数据用户分类，一个称为用户侧现实用户分类。 结合实际情况，有侧重的对两个分类结果进行参考借鉴。 技术懂业务，跨界思维很重要。2019-08-214
nata用俞军老师喜欢的2个概念词来说，是从交易模型，推出“用户模型”。 区分用户的维度千千万，用户其实是“一个个特定场景下的需求总和”。 文中提到的网约车“客单价”——恰好反映了“特定场景的需求”。2019-06-234
eds来了2019-05-052
老炎北极星指标：服务企业的数量 用户分类：员工、管理、老板2021-08-021
李沛欣掌握数据分析之道： √ 你有一个数据分析师 √你自学SQL √百度指数 √调研问卷 成交量×客单价 可作为一种北极星指标2019-05-151- 何小明看到数据分析师的身影，😄。2019-05-071
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