从四个场景解决精细化运营管理难点

做工作都有需求在推动着我们，需求都需要强大的技术和分析能力做支撑，工欲善其事，必先利其器。在数据分析的过程中，我们需要针对不同用户的分析需求，去提供不同的分析模块、不同的模型，这些都需要有专业的分析和建模能力才能达到的，也就是说，我们需要根据不同的用户需求来进行精细化运营管理我们可以从以下四个场景出发来解决实际运营难点。

场景一、如何选择优质的渠道

关于刷量识别，互联网上的虚假流量其实是大家都知道的现状。利用数据分析平台的数据基础，用机器学习的方式快速识别设备真伪，包括识别具体是虚机还是虚假流量，通过给任何一个设备打上标签（它的真实流量），就可以识别设备是虚假、疑似还是正常设备，一次有效、快速并实时地知道渠道带来的流量到底是真是假。对于产品来说，它不希望招募的用户是虚假流量，但是渠道鱼龙混杂，掺水成分非常大，精细化运营管理工具能够帮助运营去识别渠道中的刷量行为。

场景二、如何读懂客户的需求

以前，我们可能通过很多工具，对用户基础信息进行分析，包括性别、地域、年龄等特征。但这些还远远不够，我们现在需要的是什么？是在生活中各个场景下的行为偏好特征是什么？这个行为特征，不仅包括用户在我的产品中的行为轨迹和特征，更重要的是包括他在购物、娱乐、社交等场景下的行为特征。用户对哪些领域有偏好，甚至说他对哪些应用会有偏好。其实某一个应用能够代表这个用户的对功能以及需求的偏好。

另外，普通用户、常规用户和核心用户之间的行为差异到底是什么？关于这个特征识别，实际上可以通过识别出核心用户特征之后，反向指导渠道招募和拉新过程中，如何更有效的触达核心用户人群。

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