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　　在產(chǎn)品的增長(zhǎng)分析當(dāng)中，想關(guān)注符合某些條件的一部分用戶，不僅想知道這些人的整體行為（訪問次數(shù)，訪問時(shí)長(zhǎng)等），還希望知道其中差異較大的細(xì)分群體。用戶分群方法，能幫助我們對(duì)差異較大的群體分別進(jìn)行深入分析，從而探究指標(biāo)數(shù)字背后的原因，探索實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)的途徑。

　　一、用戶分群的應(yīng)用場(chǎng)景

　　在日常的數(shù)據(jù)工作中，我們經(jīng)常接到這樣的需求：想關(guān)注符合某些條件的一部分用戶，不僅想知道這些人的整體行為（訪問次數(shù)，訪問時(shí)長(zhǎng)等），還希望知道具體是哪些人符合這些條件。然后查看這些人的數(shù)據(jù)導(dǎo)出用戶名單，針對(duì)性的發(fā)送tips消息。有時(shí)還想進(jìn)一步查看某些人在使用某功能上的具體操作行為。用戶分群，就是用來滿足這類需求的工具方法，它能幫助我們對(duì)差異較大的群體分別進(jìn)行深入分析，從而探究指標(biāo)數(shù)字背后的原因，探索實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)的途徑。

　　如用戶畫像分群，核心價(jià)值在于精細(xì)化的定位人群特征，挖掘潛在的用戶群體。使網(wǎng)站、廣告主、企業(yè)及廣告公司充分認(rèn)知群體用戶的差異化特征，根據(jù)群體的差異化特征，幫助客戶找到營(yíng)銷機(jī)會(huì)、運(yùn)營(yíng)方向，全面提高客戶的核心影響力。

　　二、用戶分群

　　圖1：用戶分群的5個(gè)類型

　　類型一：不分群，如全量活躍用戶投放，群發(fā)短信等，缺點(diǎn)是沒有針對(duì)性，容易引起用戶反感。

　　類型二：用戶基本信息分群，如根據(jù)用戶注冊(cè)的信息分群。相比不分群，這種方法已具備一定的針對(duì)性， 但是由于對(duì)用戶不是真正了解，產(chǎn)生不了很好的結(jié)果預(yù)期。

　　類型三：用戶畫像分群，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，畫像建設(shè)的焦點(diǎn)是為用戶群打“標(biāo)簽”，一個(gè)標(biāo)簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)，最后將用戶分群的標(biāo)簽綜合，即可勾勒出該用戶群的立體“畫像”。畫像分群讓我們真正了解了用戶的某些特征，對(duì)業(yè)務(wù)推廣幫助很大。

　　類型四：根據(jù)用戶行為進(jìn)行分群，此階段會(huì)在畫像分群的基礎(chǔ)上關(guān)注用戶的行為特征, 如根據(jù)用戶的注冊(cè)渠道和活躍習(xí)慣，制定不同的營(yíng)銷推廣策略。

　　類型五：聚類和預(yù)測(cè)建模分群，聚類建模可以根據(jù)用戶的綜合特征指標(biāo)，將用戶分為不同的群體，如將用戶劃分為娛樂型、掛機(jī)型、社交型、辦公型等；預(yù)測(cè)建模即嘗試去猜測(cè)用戶下一步的態(tài)度與行為（例如想知道什么，想做什么）。正因如此，它對(duì)將復(fù)雜的行為過程變?yōu)闋I(yíng)銷自動(dòng)化，是十分有幫助的。

　　三、常見的用戶分群維度

　　1. 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：年齡，性別，地域2. 付費(fèi)狀態(tài)：免費(fèi)，試用，付費(fèi)用戶3. 購(gòu)買歷史：未付費(fèi)用戶，一次付費(fèi)用戶，多次付費(fèi)用戶4. 訪問位置：用戶使用產(chǎn)品的區(qū)域位置5. 使用頻率：用戶使用產(chǎn)品的頻率6. 使用深度：輕度，中度，重度用戶7. 廣告點(diǎn)擊：用戶點(diǎn)擊了廣告 vs 未點(diǎn)擊廣告

　　四、常用的聚類分群方法介紹

　　上面介紹了一些關(guān)于分群的方法和思路， 接下來重點(diǎn)講解一下用戶聚類分群，聚類分群可分為層次聚類（合并法，分解法，樹狀圖）和非層次聚類（劃分聚類，譜聚類等），而較常用的互聯(lián)網(wǎng)用戶聚類方法為K-means聚類方法和兩步聚類法（均為劃分聚類） 。

　　聚類分析的特征：

　　簡(jiǎn)單、直觀； 主要應(yīng)用于探索性的研究，其分析的結(jié)果可以提供多個(gè)可能的解，選擇最終的解需要研究者 的主觀判斷和后續(xù)的分析；不管實(shí)際數(shù)據(jù)中是否真正存在不同的類別，利用聚類分析都能得到若干類別的解；聚類分析的解完全依賴于研究者所選擇的聚類變量，增加或刪除一些變量對(duì)最終的解都可能產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響。研究者在使用聚類分析時(shí)應(yīng)特別注意可能影響結(jié)果的各個(gè)因素。異常值和特殊的變量對(duì)聚類有較大影響當(dāng)分類變量的測(cè)量尺度不一致時(shí)，需要事先做標(biāo)準(zhǔn)化處理。聚類分析的弱點(diǎn)：

　　聚類是一種無監(jiān)督類分析方法，無法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)應(yīng)該分成多少個(gè)類；期望能很清楚的找到大致相等的類或細(xì)分市場(chǎng)是不現(xiàn)實(shí)的；樣本聚類，變量之間的關(guān)系需要研究者決定；不會(huì)自動(dòng)給出一個(gè)最佳聚類結(jié)果。聚類分析的應(yīng)用過程：

　?。?）選擇聚類變量

　　在選取特征的時(shí)候，我們會(huì)根據(jù)一定的假設(shè)，盡可能選取對(duì)產(chǎn)品使用行為有影響的變量，這些變量一般包含與產(chǎn)品密切相關(guān)的用戶態(tài)度、觀點(diǎn)、行為。但是，聚類分析過程對(duì)用于聚類的變量還有一定的要求： 1.這些變量在不同研究對(duì)象上的值具有明顯差異；2.這些變量之間不能存在高度相關(guān)。

　　首先，用于聚類的變量數(shù)目不是越多越好，沒有明顯差異的變量對(duì)聚類沒有起到實(shí)質(zhì)意義，而且可能使結(jié)果產(chǎn)生偏差；其次，高度相關(guān)的變量相當(dāng)于給這些變量進(jìn)行了加權(quán)，等于放大了某方面因素對(duì)用戶分類的作用。 識(shí)別合適的聚類變量的方法：1.對(duì)變量做聚類分析，從聚得的各類中挑選出一個(gè)有代表性的變量；2.做主成份分析或因子分析，產(chǎn)生新的變量作為聚類變量。

　?。?）聚類分析

　　相對(duì)于聚類前的準(zhǔn)備工作，真正的執(zhí)行過程顯得異常簡(jiǎn)單。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后，導(dǎo)入到統(tǒng)計(jì)工具中跑一下，結(jié)果就出來了。這里面遇到的一個(gè)問題是，把用戶分成多少類合適？通常，可以結(jié)合幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)綜合判斷： 1.看拐點(diǎn)（層次聚類會(huì)出來聚合系數(shù)圖，一般選擇拐點(diǎn)附近的幾個(gè)類別）；2.憑經(jīng)驗(yàn)或產(chǎn)品特性判斷（不同產(chǎn)品的用戶差異性也不同）；3.在邏輯上能夠清楚地解釋。

　　圖2：聚合系數(shù)圖

　?。?）找出各類用戶的重要特征

　　確定一種分類方案之后，接下來，我們需要返回觀察各類別用戶在各個(gè)變量上的表現(xiàn)。根據(jù)差異檢驗(yàn)的結(jié)果，我們以顏色區(qū)分出不同類用戶在這項(xiàng)指標(biāo)上的水平高低。其他變量以此類推。最后，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)不同類別用戶有別于其他類別用戶的重要特征。

　?。?）聚類解釋和命名

　　在理解和解釋用戶分類時(shí)，最好可以結(jié)合更多的數(shù)據(jù)，例如，人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)、功能偏好數(shù)據(jù)等等。然后，選取每一類別最明顯的幾個(gè)特征為其命名，大功告成。

　　五、K-means聚類在用戶分群中的應(yīng)用案例

　　在本案例中，我們首先來看最常用的K-Means聚類法（也叫快速聚類法），這是非層次聚類法當(dāng)中最常用的一種。因其簡(jiǎn)單直觀的計(jì)算方法和比較快的速度（相對(duì)層次聚類法而言），進(jìn)行探索性分析時(shí)，K-Means往往是第一個(gè)采用的算法。并且，由于其廣泛被采用，在協(xié)作溝通時(shí)也節(jié)省了不少用于解釋的時(shí)間成本。

　　1. K-means的算法原理：

　　隨機(jī)取k個(gè)元素，作為k個(gè)簇各自的中心。計(jì)算剩下的元素到k個(gè)簇中心的相似度，將這些元素分別劃歸到相似度最高的簇。根據(jù)聚類結(jié)果，重新計(jì)算k個(gè)簇各自的中心，計(jì)算方法是取簇中所有元素各自維度的算術(shù)平均數(shù)。將全部元素按照新的中心重新聚類。重復(fù)第4步，直到聚類結(jié)果不再變化，然后結(jié)果輸出。假設(shè)我們提取到原始數(shù)據(jù)的集合為(X1, X2, …, Xn)，并且每個(gè)Xi為d維的向量， K-means聚類的目的就是，在給定分類組數(shù)k（k ≤ n）值的條件下，將原始數(shù)據(jù)分成k類，S = {S1, S2, …, Sk}，在數(shù)值模型上，即對(duì)以下表達(dá)式求最小值（μi 表示分類Si 的平均值）：

　　2. 用戶分群背景和目標(biāo):

　　某產(chǎn)品覆蓋社會(huì)各種群體（不同年齡、不同行業(yè)、不同興趣等），需要將大盤用戶進(jìn)行一定細(xì)分，然后針對(duì)性的開展運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

　　3. 聚類變量選取:

　　用戶畫像特征、用戶狀態(tài)特征、用戶活躍特征

　　4. 聚類分析和結(jié)果：

　　通過相關(guān)性分析和變量重要性分析，剔除部分效果差的變量，然后對(duì)剩余11個(gè)變量進(jìn)行多次訓(xùn)練（目標(biāo)聚類個(gè)數(shù)，參與的變量，組內(nèi)個(gè)體差異容忍度），最終得出聚類結(jié)果

　　圖3：用戶分群K-means聚類效果

　　5. 結(jié)果解讀和命名：

　　聚類1：低端低齡群體聚類2：學(xué)生活躍群體聚類3：職場(chǎng)高粘性群體聚類4：職場(chǎng)低粘性群體聚類5：高齡低活躍群體

　　表2：用戶分群K-mean聚類結(jié)果

　　六、兩步聚類和k-means聚類的效果對(duì)比

　　前面談到的K-Means聚類法有簡(jiǎn)單、直觀和快速的優(yōu)點(diǎn)。但是其缺點(diǎn)是只能采用數(shù)值型變量，不能包含類別變量，并且對(duì)異常值非常敏感，離群值很容易嚴(yán)重影響聚類結(jié)果。并且，當(dāng)數(shù)據(jù)集比較大（在騰訊，這種情況很常見），不能把所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都裝進(jìn)內(nèi)存的時(shí)候，K-Means就無法在單機(jī)上運(yùn)行。而兩步聚類法則克服了以上缺點(diǎn)，可以包含類別變量和數(shù)值型變量，并且當(dāng)硬件條件不足或數(shù)據(jù)集非常大時(shí)，都能順利運(yùn)行。這種兩步聚類法可以看成是改進(jìn)版BIRCH聚類算法和層次聚類法的結(jié)合，先用BIRCH算法中的“聚類特征樹”做預(yù)聚類，形成子類，然后把子類作為輸入，做層次聚類。

　　1. 兩步聚類的原理：

　　第一步：預(yù)聚類過程：

　　構(gòu)建聚類特征樹（CFT），分成很多子類。

　　開始時(shí)，把某個(gè)觀測(cè)量放在樹的根節(jié)點(diǎn)處，它記錄有該觀測(cè)量的變量信息，然后根據(jù)指定的距離測(cè)度作為相似性依據(jù)，使每個(gè)后續(xù)觀測(cè)量根據(jù)它與已有節(jié)點(diǎn)的相似性，放到最相似的節(jié)點(diǎn)中，如果沒有找到某個(gè)相似性的節(jié)點(diǎn)，就為它形成一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)。在這一步當(dāng)中，離群點(diǎn)將會(huì)被識(shí)別并剔除，不會(huì)像在K-Means當(dāng)中那么容易地影響結(jié)果。

　　第二步：正式聚類：

　　將第一步完成的預(yù)聚類作為輸入，對(duì)之使用分層聚類的方法進(jìn)行再聚類（以對(duì)數(shù)似然函數(shù)作為距離的度量）。每一個(gè)階段，利用施瓦茲貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）評(píng)價(jià)現(xiàn)有分類是否適合現(xiàn)有數(shù)據(jù)，

　　并在最后給出符合準(zhǔn)則的分類方案。

　　2. 兩步聚類的優(yōu)點(diǎn)：

　　1.海量數(shù)據(jù)處理； 2.自動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)； 3.能夠處理分類變量和連續(xù)變量的混合數(shù)據(jù)； 4.可自動(dòng)丟棄異常值或者將異常值歸入最近的類。 5.可自動(dòng)確定或者根據(jù)業(yè)務(wù)需要人工指定分類數(shù)目；

　　3. 兩步聚類的效果對(duì)比：

　　對(duì)第六點(diǎn)同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行兩步聚類，得到模型最優(yōu)結(jié)果如下

　　圖4：用戶分群兩步聚類效果

　　4. 兩步聚類結(jié)果解讀：

　　聚類1：低端低齡群體聚類2：學(xué)生或新入職場(chǎng)高活躍群體聚類3：青年低活躍群體聚類4：青年掛機(jī)群體聚類5：職場(chǎng)辦公群體聚類6：高齡低活躍群體

　　表3：用戶分群兩步聚類結(jié)果

　　七、業(yè)務(wù)案例 – 通過K-Means聚類，挖掘特殊行為模式的客戶群

　　1. 業(yè)務(wù)需求

　　在本案中，產(chǎn)品經(jīng)理希望了解登錄不活躍用戶的行為模式，并且能針對(duì)不同的行為組合，對(duì)龐大的用戶群體進(jìn)行細(xì)分，從而關(guān)注不同群體的不同需求，甚至挖掘垂直領(lǐng)域需求，從而在產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)側(cè)采取措施，拉活沉默用戶，提高DAU。

　　2. 分析目標(biāo)

　　發(fā)現(xiàn)使用行為模式異于大盤典型用戶的細(xì)分群體粗估每個(gè)細(xì)分群體的用戶數(shù)量了解每個(gè)細(xì)分群體的行為特征和用戶畫像基于上述結(jié)果，在拉活方面，提出產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)建議或明確進(jìn)一步探索的方向3. 分析過程

　　a) 特征提取

　　分析聚焦于用戶的點(diǎn)擊行為。在本例中，考慮到用戶行為的典型性，選取了4個(gè)完整的周，共28天的數(shù)據(jù)，并且時(shí)間窗當(dāng)中無任何節(jié)日。另外，考慮到計(jì)算性能和探索性分析需要反復(fù)迭代的場(chǎng)景，只從大盤當(dāng)中隨機(jī)抽取千份之一的用戶作為代表。

　　b) 特征篩選

　　在特征提取階段一共提取了接近200個(gè)功能點(diǎn)的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)。但是這些特征當(dāng)中，有些覆蓋面非常低，只有百份之一的用戶在28天當(dāng)中曾經(jīng)使用，這些低覆蓋的特征會(huì)首先被去除。

　　另外，前面談到高度相關(guān)的變量也會(huì)干擾聚類過程，這里對(duì)所有特征對(duì)兩兩進(jìn)行計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，對(duì)高相關(guān)特征（相關(guān)系數(shù)大于0.5）則只保留其中保留覆蓋面最廣的特征，以便最大限度地體現(xiàn)用戶差異。

　　c) 特征改造-探索

　　經(jīng)過上面兩步后，筆者曾進(jìn)行過多次聚類探索，但無一例外，聚類結(jié)果都呈現(xiàn)出一個(gè)超級(jí)大類搭配數(shù)十個(gè)非常小的小類（幾個(gè)或十幾個(gè)用戶）。這樣的結(jié)果，顯然與我們的分析目標(biāo)是想違背的。其一，這里挖掘出的小群體體積太小，從業(yè)務(wù)角度來說沒有價(jià)值；其二，超級(jí)大類基本等同與大盤用戶，沒有能找出其中的用戶差異。

　　為什么會(huì)有這樣的結(jié)果呢，主要是因?yàn)辄c(diǎn)擊行為基本上遵循的是冪率分布，大量用戶集中在低頻次區(qū)間，而極少量用戶卻會(huì)有極高的頻次，這樣在典型的聚類算法中，高頻次用戶都會(huì)被聚集成人數(shù)極少的小類，而大量的低頻詞用戶就會(huì)被聚集成一個(gè)超級(jí)大類。

　　圖5：點(diǎn)擊行為分布

　　圖6：點(diǎn)擊行為數(shù)K-Means聚類示意圖

　　對(duì)于這種情況，典型的解決方法是對(duì)頻次取對(duì)數(shù)，使冪率分布轉(zhuǎn)化為近似的正態(tài)分布再進(jìn)行聚類，在本次研究中，取自然對(duì)數(shù)后，聚類效果僅有少量改善，但仍然停留在一個(gè)超級(jí)大類加上若干人數(shù)極少的小類的情況。背后原因，是點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)的特點(diǎn)之一：核心功能和熱門項(xiàng)目點(diǎn)擊人數(shù)極多，而相對(duì)冷門的功能則有大量的0值。這樣的情況下，取對(duì)數(shù)是沒有改善的。

　　圖7：打開次數(shù)分布

　　圖8：打開次數(shù)分布(自然對(duì)數(shù)變換)

　　回到本次分析的目標(biāo)當(dāng)中，我們需要“發(fā)現(xiàn)使用行為模式異于大盤典型用戶的細(xì)分群體”，如果丟棄這些冷門功能只看熱門選項(xiàng)，則無法找出一些相對(duì)小眾的行為模式達(dá)成分析目標(biāo)。而這種數(shù)值稀疏的情況則讓筆者想起了文本分類。在文本分類的詞袋模型當(dāng)中，每個(gè)“文檔“的詞向量同樣存在大量的0值，詞袋模型的解決方法是對(duì)詞向量用TF-IDF方法進(jìn)行加權(quán)。下面簡(jiǎn)單介紹這種方法

　　d) 特征改造-TF-IDF

　　在文本分類的詞袋模型當(dāng)中，需要將一篇篇“文檔”（Document）（例如一篇新聞，一條微博，一條說說）按照其討論的主題聚合在一起，而一篇文檔里面有很多詞（Term）。TF（Term Frequency 詞頻率）就是指一個(gè)詞在一篇文檔里的出現(xiàn)次數(shù)在整篇文檔總詞數(shù)當(dāng)中的占比，這樣簡(jiǎn)單的計(jì)算就知道一篇文檔中什么詞更多，而不會(huì)受到文檔本身長(zhǎng)度的影響。

　　另一方面，有些詞是是什么文章都會(huì)用的“大眾”詞，這些詞對(duì)于文章主題的分辨是沒什么幫助的（例如新聞當(dāng)中的“報(bào)道”“記者”等等）。對(duì)于這樣的“大眾”詞，就要降低他的權(quán)重，所以可以通過（文檔總數(shù)/含有某個(gè)詞的文檔數(shù)）這樣的計(jì)算達(dá)到目的，每篇文章都有的詞權(quán)重會(huì)取0，包含的文檔數(shù)越少，數(shù)值越大。這計(jì)算就是IDF（Inverse Document Frequency 逆文檔頻率）。

　　按照上面的討論，讀者可能已經(jīng)想到了，如果把“文檔”的概念變?yōu)椤坝脩簟?，把“詞的出現(xiàn)次數(shù)”替換為“功能的點(diǎn)擊次數(shù)“，就正好可以用來把用戶行為的類型進(jìn)行分類。首先是低頻率用戶的功能偏好會(huì)通過TF的計(jì)算得到反映，不會(huì)因?yàn)榭傮w上用得少在與高頻用戶的對(duì)比當(dāng)中被籠統(tǒng)歸為一個(gè)低頻用戶的類。同時(shí)IDF也讓一些小眾功能有更大的權(quán)重，更容易在聚類中突出小眾偏好。

　　e) 聚類結(jié)果

　　通過這樣的特征改造，再用K-Means算法進(jìn)行聚類，得出的結(jié)果就比較符合分析目標(biāo)了，從大盤數(shù)據(jù)中，我們找到了各種具有鮮明行為特色的群體，并且初略估計(jì)出了各個(gè)群體的大小，行為特征和背景特征。并在此基礎(chǔ)上結(jié)合用戶研究數(shù)據(jù)去探索產(chǎn)品改進(jìn)的建議。

　　八、小結(jié)

　　用戶分群對(duì)于用戶數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域最大的改變，在于打破數(shù)據(jù)孤島并真實(shí)了解用戶。分析某個(gè)指標(biāo)數(shù)字背后的用戶具備哪些特征（他們的人群屬性、行為特點(diǎn)等），進(jìn)而發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題背后的原因，并從中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品有效改進(jìn)提升的機(jī)會(huì)或方向。

　　在進(jìn)行聚類分析時(shí)，特征的選擇和準(zhǔn)備非常重要：1. 合適的變量在各個(gè)樣本之類需要有明顯差異；2.變量之間不能有強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，否則需要用PCA等方法先進(jìn)行降維；3.需要根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)特性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換（如標(biāo)準(zhǔn)化，取對(duì)數(shù)等）；

　　而聚類算法的選擇則需要結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)（是否有變量，離群值，數(shù)據(jù)量，是否成簇狀），以及計(jì)算速度（探索性分析往往需要較快的計(jì)算速度），精確度（能否精確識(shí)別出群落）等方面去選擇合適的算法。對(duì)算法中的參數(shù)，例如K-Means當(dāng)中的類別數(shù)K，則需要結(jié)合技術(shù)指標(biāo)和業(yè)務(wù)背景，選取邏輯上說得通的分類方案。

　　聚類算法有非常多，各有其特點(diǎn)和擅長(zhǎng)的地方，本文僅舉其中兩個(gè)較常用的方法為例，拋磚引玉，希望對(duì)讀者有所啟發(fā)。