精品案例基于用户特征画像的五高用户分析文档格式.docx
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通过用户特征画像统计不同场景各类用户习惯,省去用户调研,为前端市场推广提供数据支撑,同时定位出各类异常小区和异常用户,提高网络优化效率。
图1-1用户特征画像建立流程图
用户特征画像:
依托用户感知平台建立用户特征画像,初步分析结果:
南通全网用户数维持在110万左右,流量一天200T,激活用户数占80%,约88万人。
定位出高价值小区285个,已对这些小区形成的高价值区域进行监控跟踪处理,进而保障全网指标。
终端除苹果外,华为、Oppo、VIVO属于热销品牌,腾讯网页和视频业务使用用户数最多,建议市场部将热销机型纳入电信手机商城通过捆绑套餐销售进,在腾讯上面投放电信广告来吸引用户。
图1-2“五高用户”诊断分析流程图
1.1、时间维度
图1-3全网天级流量分布图
全网用户流量一周起伏波动,呈现双休日上升,工作日回落趋势,用户平均每人每天流量在170M以上。
图1-4全网小时级流量与用户数分布图
全网流量高峰出现在午休和晚上下班后,凌晨出现波谷,用户数高峰出现在下午下班时间。
1.2、区域维度
图1-5各场景流量与用户数分布图
农村、住宅小区、校园、工业园区为top4高流量场景,流量总占比79%,校园场景用户少但使用流量多,工业园区场景用户多使用流量少。
图1-6各场景流量与小区数分布图
校园场景单小区平均使用流量最多,平均每个校园小区一天承载流量145G,一天驻留人次380人。
从用户感知平台上面提取最近7天的小区流量指标进行分析,统计出高流量小区和高用户数小区,如下所示:
图1-7南通全网天级小区流量分布图
根据统计出的高次数分布图,初步确定南通高流量小区提取门限如下所示:
高流量小区:
200G/天+一周出现4次及以上
根据此判决门限共抓取高流量小区275个,占比1.5%。
分析高流量小区对全网感知指标的影响,发现剔除高流量小区后对全网感知存在2.8%左右的提升。
图1-8高流量/高用户小区与全网感知对比图
高流量小区对全网感知影响较大,同时这部分小区所在区域为价值区域,需要对这些小区进行重点分析。
图1-9全网各场景高流量小区分布
除校园、高速、高铁重点区域外,还存在将近一半的高流量小区,这些小区所覆盖区域为业务上的高价值区域,需要对这些小区进行重点分析,及时处理,以保障提升全网感知。
1.3、终端维度
图1-10全网top10终端与用户数分布图
全网top10终端品牌如上图所示,苹果用户占主流,步步高用户平均使用流量最多,针对除苹果外的热门机型如步步高X9、Oppo9系等建议与厂家进行合作,把这些机型纳入电信手机商城捆绑特定套餐销售进而吸引用户。
1.4、业务使用
图1-11全网top10视频业务与用户数分布图
视频业务流量和用户数分布比较集中,主流视频网站流量总占比98.1%,用户数总占比94.6%,腾讯视频用户数最多,爱奇艺和快手平均用户使用流量多,建议对腾讯视频、爱奇艺、快手投放电信广告来吸引用户。
图1-12全网top10网页业务与用户数分布图
网页业务相较于视频业务分布比较分散,top8网站流量总占比38.01%,用户数总占比34.34%,腾讯相关网页服务(腾讯新闻和大申社区)占大头。
1.5、总结
用户特征画像流程图如下所示:
图1-13用户特征画像流程图
通过建立的用户特征画像对南通全网用户进行行为分析发现,全网用户数维持在110万左右,流量一天200T,激活用户数占80%,约88万人。
定位出高流量小区285个,对这些小区形成的高价值区域进行监控跟踪处理,保障全网指标。
终端除苹果外,步步高X9、Oppo9属于热销机型,建议纳入电信手机商城通过捆绑套餐销售进而吸引用户。
腾讯网页和视频业务使用用户数最多,建议在腾讯上面投放电信广告效果最佳。
通过建立的用户特征画像对“五高用户”进行分析。
2、五高用户抓取及行为分析
2.1、高流量用户
高流量用户属于高价值用户,在全网对这些用户进行单独抓取和行为分析,用于保障用户感知,提升用户满意度。
2.1.1高流量用户提取门限
高流量用户的提取门限值设定参考从用户感知平台上面提取的最近7天的用户流量指标,与对应指标全网均值相比较,如下所示:
图2-1全网用户流量分布曲线图
根据提取的全网用户流量指标发现平均每天用户消耗流量在120MB左右,通过数据获取高流量门限为4.5G,结合电信营业厅推出的主流套餐业务,初步确定南通高流量用户提取门限如下所示:
日均消耗LTE流量超过5G+一周出现4次及以上
根据此判决门限共抓取南通高流量用户1529个,全网用户数占比0.25%,对抓取到的高流量用户进行相关数据提取和行为分析。
2.1.2高流量用户行为分析
南通抓取高流量用户1529个,初步分析结果如下所示:
图2-2高流量用户终端分布图
高流量用户TOP终端类型为苹果/步步高/华为/Oppo,总占比61%。
图2-3高流量用户细分场景占比图
高流量用户主要集中在校园/农村/住宅小区场景,总体占比74%。
图2-4高流量用户小时级流量分布
高流量用户全天各时段流量使用呈现起伏波动,在凌晨5点出现波谷,晚上22点出现波峰,围绕波峰波谷起伏。
图2-5高流量用户视频业务占比
高流量用户主要使用的视频业务为腾讯和优酷,分别占比41%和33%,其次为快手,占比14%。
视频业务比较集中,top3视频业务占比89%。
图2-6高流量用户不限流量用户占比
南通高流量用户中办理不限流量套餐的用户占比77%,其它高流量非此类套餐的用户占比23%。
小区
site_name
高流量用户数
46011074555698
NTL2NTB新城_中天大厦_2
29
46011074654769
NTLBNUB开发_新航校_1
22
46011075419185
NTL2NMD海门_移动东灶港闸西_1
46011074477846
NTLANOB崇川_职业大学育才6号楼800M_9
21
46011074477873
NTLANOA崇川_职业大学行知楼_1
20
46011074518785
NTLBNOB新城_铁塔大学城21号楼_4
46011074546226
NTL2NTC新城_紫琅花园_2
46011225479217
NTL2NTD开发_航运学校宿舍楼E楼南区1楼弱电间_1
46011225479985
NTL3NTD开发_航运学校宿舍楼E楼北区1楼弱电间_1
46011225821491
NTL2NOC如皋_江防久隆_3
表2-1高流量用户top10主服小区统计表
高流量用户活动区域比较集中,统计此类用户作为主服最多的top10小区,top10小区用户数占整体用户数10%,其中校园小区占比50%。
2.1.3高流量用户对全网指标影响
对抓取到的用户感知指标与全网感知指标进行对比,发现高流量用户对全网感知指标影响较大,这部分用户数平均占整体用户数的0.15%,其优良率的高低对全网感知指标有±
0.5%的影响,如下图所示:
图2-7高流量用户对全网感知指标影响
2.1.4超高流量用户行为分析
上述统计分析可知,高流量用户对全网感知影响较大,由于按照现有流量门限提取的高流量用户数过多。
为更直观的统计出高流量用户的影响,定位“超高流量用户”:
月消耗流量超过100G,对这部分用户进行行为分析,更进一步的分析高流量用户对全网感知的影响。
按照提取门限,南通抓取超高流量用户682个,初步分析结果如下:
图2-8超高流量用户top10终端分布
苹果手机用户数占比26.8%,top10终端用户数总占比46.33%,用户终端分布比较集中。
图2-9超高流量用户细分场景占比图
超高流量用户主要集中在校园,校园用户占比51%。
图2-10超高流量用户小时级流量统计图
超高流量用户全天各时段流量使用呈现起伏波动,在凌晨4点出现波谷,晚上24点出现波峰,围绕波峰波谷起伏。
图2-11超高流量用户业务使用流量分布图
超高流量用户视频业务占大头,与高流量用户不同的是使用快手业务流量最多,主要使用视频业务为快手、腾讯、爱奇艺,各自占总业务使用量的12.1%、10.8%、9.8%。
46011074480178
TESTNTL2NTA崇川_南通建筑职工中等专业学校_2
14
46011074576947
NTL2NOB新城_铁塔苏东大厦_3
11
46011075419186
NTL2NMD海门_移动东灶港闸西_2
46011225479218
NTL2NTD开发_航运学校宿舍楼F楼南区1楼弱电间_2
46011225479221
NTL2NTD开发_航运学校宿舍楼F楼南区1楼弱电间2_5
10
46011225966337
NTL1NOB崇川_职业大学行知楼2.1G_1
46011074555905
NTLBNOC新城_铁塔大学城26号楼_4
9
46011225479986
NTL3NTD开发_航运学校宿舍楼G楼北区1楼弱电间_2
8
46011074546433
NTLBNTB崇川_公安局_4
7
46011074558769
NTL3NTB新城_南通电大外环西路校区教学楼东北楼梯1楼_1
6
表2-2超高流量用户top10主服小区统计表
超高流量用户活动区域比较集中,统计此类用户作为主服最多的top10小区,top10小区用户数占整体用户数20%,其中校园小区占比80%。
2.1.5超高流量用户对全网指标影响
对抓取到的用户感知指标与全网感知指标进行对比,超高流量用户数平均占整体用户数的0.08%,其优良率的高低对全网感知指标有±
0.2%的影响,如下图所示:
图2-12超高流量用户对全网感知指标影响
2.1.6高流量用户处理
高流量用户主要集中在校园,对高流量用户进行日常感知监控,有27%用户为持续质差用户,