一、用戶屬性

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二、用戶行為屬性

三、用戶消費(fèi)屬性

四、用戶風(fēng)控屬性

五、RMF用戶價(jià)值

指標(biāo)：近一年的交易量、交易額

劃分規(guī)則

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結(jié)論：RFM理論支撐，通過用戶最近一次交易時(shí)間、累計(jì)交易訂單量、累計(jì)交易額三個(gè)維度交叉分析用戶價(jià)值。

六、流失與活躍

定義流失：

口徑：選取20170101-20180101期間登錄過app的用戶，計(jì)算這批用戶最后一次訪問與倒數(shù)第二次訪問的時(shí)間間隔

結(jié)論：對于平臺(tái)用戶來說，其最后一次訪問與倒數(shù)第二次訪問日期間隔30日以上時(shí)，用戶占比不足5%，可劃定30天為流失期限

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高、中、低、活躍

劃分原則：用戶活躍在用戶流失期內(nèi)進(jìn)行劃分，劃分高 中 低比例為0.2、0.16、0.64（整體二八劃分后，在八的部分中再按二八劃分）

結(jié)論：（登錄用戶）、<=2日的為低活躍用戶，3-4日為中活躍用戶，>=5日的為高活躍用戶（近30日活躍天數(shù)）

口徑：選取近一年中，以每個(gè)月為統(tǒng)計(jì)周期，取各月統(tǒng)計(jì)值的均值

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其它定義流失的口徑：

用戶流失周期口徑：截取某日首次登錄的一批用戶，觀察這批用戶在n日后有再次登錄行為的用戶量及占比（即用戶回訪率）

總結(jié)

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