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定义用户生命周期中的核心事件作为阶段划分的标识
基于用户标签构建具备偏好描述的画像
通过构建用户迁移矩阵模型预测用户迁移规律
未来每一家公司都将成为一家“服务用户的公司”，因为没有基于用户全生命周期的精细化运营，后果将是企业只能在低维度上与其他已经在精细化运营阶段运作的公司竞争，在用户需求不断细分、互联网流量红利期消失的大环境下，标准化的产品很难从定制化、小型DIY中的产品中脱颖而出。在用户愿意为高价值产品、高质量服务支付溢价的今天，精细化运营十分有必要
设计模型
从业务特色出发设计生命周期模型
特征向量
合理设计模型中的关键特征向量
明确阀值
明确各个特征向量的阈值范围
规范字段
从整体角度描述用户数据的各个字段
统一口径
对于用户数据的统计口径需要统一
示例说明
方便数据字典的持续管理
结构用户群体
基于模型把用户群体分层切块
追踪迁移规律
追踪不同分层用户的周期迁移规律
预测趋势发展
通过算法模型，准确预测用户付费意愿和时机
正向迁移刺激
洞察用户画像特征，对处于周期正向迁移的用户进行有效的激励措施，加快迁移速度
反向迁移干预
主动触达，对反向迁移的用户群体实现更好的召回唤醒运营干预
多边迁移
联动线上线下触点渠道，实现用户在全渠道运营体系的价值持续增长
GrowingIO 帮助我们将仁和App、官网和官微等分散在各处的数据进行整合打通，并完成了指标体系、标签体系的搭建；逐步实现了运营场景落地，实践线上数据化营销活动。
GrowingIO在数据源整合、指标体系规划以及标签系统搭建等方面的能力非常强且经验丰富，帮助我们在短期内建立起高效的数据增长体系。
GrowingIO 作为一家第三方数据采集及分析平台，为我们提供了一整套数据采集、清洗整理、展现分析的一站式解决方案。如今已经无法想象诸多工作如果不通过 GrowingIO 来实现将是多么的复杂。
GrowingIO 帮助安踏官⽅商城完成了包括指标体系规划、渠道监测⽅案、产品优化策略在内的全套数据增⻓解决⽅案，实现了业务流程的数据驱动，⼤幅度提升了消费者的满意度和全⽣命周期价值。
