📦数据分析

- 增加 BCG 矩阵分析和 AIPL 模型的介绍
- 添加 RFM 模型和人生阶段分析方法
- 引入客户生命周期管理（CLM）策略
- 扩展用户增长和行为分析相关内容

doc/数据技术/数据分析.md

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 - 过于关注视觉与交互
 - 无结论：单纯描述表面现象，没有分析优点缺点，哪里值得学习改进
 
+## 市场营销分析
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+### BCG 矩阵分析
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+将产品按照市场增长率和市场占有率这两个关键指标划分为四个象限，每个象限代表不同的产品特性和战略方向：
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+- 明星产品（Stars）：市场占有率高，市场增长快的产品。通常需要大量投资以维持其竞争地位，并进一步扩大市场份额。由于其高增长潜力，这些产品未来可能成为金牛产品。
+- 金牛产品（Cash Cows）：市场占有率高，但市场增长率低的成熟产品。虽然市场增长缓慢，但这些产品通常产生稳定的现金流，是企业盈利的重要来源。此类产品需要进行成本优化以保持高利润。
+- 问题产品（Question Marks）：市场增长率高，但市场占有率低的产品。这些产品处于“困境”状态，可能需要进一步的资源投入才能提升市场占有率，或者可能会被放弃。管理者需要慎重决定是继续投入还是果断放弃。
+- 瘦狗产品（Dogs）：市场占有率低，市场增长率低的产品。通常是企业需要放弃的产品，不再投入资源，或者进行产品淘汰
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+### AIPL 模型
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+- A - Attention（注意）：该阶段指的是消费者通过广告、推广等方式首次接触到品牌，产生对品牌的认知。通常是被动的曝光，品牌通过广告吸引消费者的注意力。
+- I - Interest（兴趣）：消费者在感知到品牌后，可能会主动寻求更多信息或进行相关的品牌搜索，表现出对品牌的兴趣。此时，消费者可能点击广告或在网上搜索品牌相关内容。
+- P - Purchase（购买）：这是消费者转化的关键阶段，表示他们已经从兴趣转向实际购买产品或服务。品牌需要通过优化购物体验来促进转化。
+- L - Loyalty（忠诚）：在此阶段，消费者不仅购买品牌产品，而且可能成为回头客，并推荐品牌给他人。忠诚的消费者会反复购买并与品牌建立长期的关系。
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 ## 用户增长分析
 
 做用户增长分析的目的是，提升用户的数量，用较少成本提升数量，同时进行精细化运营，提升用户价值，实现高质量发展
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 用户行为分析是从各个维度去看用户对于产品在某些指标上的反馈，通过对用户行为的分析是实现数据驱动产品、商业决策的重要依据
 
+### RFM模型
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+RFM 基于以下三个维度来对客户进行分层，从高价值到低价值客户，针对不同的客户，进行差异化决策
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+- Recency（最近购买时间）：客户上次购买与当前时间的间隔。较近的购买表明客户仍然活跃，较容易被重新激活。
+- Frequency（购买频率）：客户在一定时间内的购买次数。购买频繁的客户通常忠诚度更高，对品牌的粘性也更强。
+- Monetary（购买金额）：客户的消费总金额。金额高的客户通常贡献了更多的收入，属于高价值客户
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+### 人生阶段分析
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+用户的人生阶段通常与他们的生活事件、家庭状况和经济需求密切相关。例如，常见的阶段包括：单身、恋爱期、准备结婚期、已婚未育、育婴期、已婚已育、孝敬期等。每个阶段都涉及不同的社会角色和生活责任，因此需求也不同
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 ### 行为事件分析
 
 行为事件分析方法主要用于研究某行为事件的发生对产品的影响以及影响程度
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 基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警
 
+### 客户生命周期管理
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+**客户生命周期管理（CLM）**是通过分析和管理客户在不同生命周期阶段的需求、行为和价值，帮助企业优化用户运营和提升客户价值的策略。它关注客户从获取到流失的整个过程，并根据不同阶段的特点制定相应的营销策略
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+- 获客阶段：包括低潜期（潜在用户）和高潜期（近期开始关注品类的潜在用户）。
+- 升值阶段：包括引入期（新客户），成长期（持续购买但不稳定复购），成熟期（稳定复购），衰退期（购买量逐渐下降）。
+- 挽回阶段：包括流失期（曾购买但近期未活跃的客户）。
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+客户生命周期可以被划分为L型、U型和E型三种用户结构，每种结构对应不同的运营重点：
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+- L型：用户大部分在站外，重点进行站外拉新。
+- U型：站外用户多，但站内流失率高，重点关注流失挽回。
+- E型：用户大多已在平台，重点提升现有用户的价值（ARPU）
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 ## 用户标签体系
 
 用户标签体系是构建用户画像的一个重要手段