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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
黃天文將用戶增長分為三大流派，分別是市場營銷派、實驗增長派和技術(shù)派，下面簡單介紹下這三大流派：
1、市場營銷派——做品牌和花錢買流量
市場營銷派做不好，叫流量獲取，這活誰都能干，只要給錢就有量；做的好才叫用戶增長，通過對渠道精細化運營來調(diào)控獲客成本和質(zhì)量。
2、實驗增長派——提出增長假設(shè)，做實驗
即，發(fā)現(xiàn)問題、提出想法、預(yù)期效果、測試、復(fù)盤，這5步稱之為一個增長周期，不斷循環(huán)這5步，致使數(shù)據(jù)達到增長目標。
3、技術(shù)派——就是大家常說的“增長黑客”，運用技術(shù)套利，實現(xiàn)低成本增長。
市場營銷和實驗增長派在之前的文章里已經(jīng)介紹過（詳見本人之前的文章《如何用更少的錢,帶來更優(yōu)質(zhì)的量？| 渠道質(zhì)量評估模型》和《沒有護城河的流量池，用戶來得快，流失更快》），所以今天就來個技術(shù)派跟大家分享一下。
真正做到know your customer（不是反洗錢的KYC哦），要像個“跟蹤狂”一樣，跟蹤用戶的關(guān)鍵行為，這個用戶看了首頁、又看了視頻頁、看了13篇文章、分享了1篇文章、點擊下單按鈕了、最終購買了某件商品。
從第一次啟動APP到購買的整個過程，都是你監(jiān)控的范圍。甚至能通過購買前的一些行為，來預(yù)測用戶的購買概率，從而推動成交量的增長。
其實技術(shù)派的例子也是屢見不鮮：
如網(wǎng)飛（Netflix）通過分析客戶觀看的電影和節(jié)目，發(fā)現(xiàn)凱文史派西參演的電影和政治題材的電視劇都非常受用戶歡迎，所以才有的網(wǎng)飛制作電視劇《紙牌屋》；
商務(wù)智能公司RJMetrics的團隊發(fā)現(xiàn)，在使用其免費產(chǎn)品期間，用過軟件編輯圖表的用戶與沒用過此功能的用戶相比，轉(zhuǎn)化率高出一倍之多，隨后每多使用一次，其購買的可能性就會提高。
通過以上幾個例子，大家可以知道，大體邏輯就是基于用戶的行為，來判斷用戶另外一種行為的概率。紙牌屋的例子是通過用戶的觀看習慣，來推斷新產(chǎn)品是否受歡迎。RJMetrics公司是通過購買前的某些行為，來判斷用戶是否購買產(chǎn)品。
因此，我們就引出今天的主題：技術(shù)派是如何利用邏輯回歸模型實現(xiàn)用戶增長的——這也是增長三部曲的最后一部。
雖然在當下，深度學習模型已經(jīng)成為時尚，但邏輯回歸仍然堅守在第一線，靠的就是其高時效性與高準確度性。許多銀行和金融平臺利用此模型預(yù)測借款人違約的概率，在金融領(lǐng)域都能站住腳，足以看出邏輯回歸的江湖地位。
很多運營同學聽到邏輯回歸模型都會大驚失色，覺得難度系數(shù)過高，所以下文提供了難易兩條路線供大家參考。第一條是“懶人”路線，第二條是“挑戰(zhàn)”路線。
“懶人”路線就是按照下文的步驟，把需求提給技術(shù)，也就是建模的過程交給技術(shù)（別跟我說技術(shù)不會邏輯回歸模型，只可能是你魅力不夠~~），在技術(shù)的輔助下，將模型結(jié)果拿來用就OK，適合所有運營人士；
“挑戰(zhàn)”路線則是自己建模分析，有時候人不逼一下自己怎么能行呢！沒準從此走上了用數(shù)據(jù)說話的道路，告別“數(shù)據(jù)神棍”。另外告訴大家一件事，數(shù)據(jù)運營比運營更來錢，運營的同學還在等什么，趕緊往數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)吧哈哈哈~~
今天來跟大家分享的題目是，如何運用邏輯回歸模型促成交，提高GMV。
在做模型之前，確立自己的目標是什么？那就是讓用戶下單，重點放在沒有下單的用戶身上。如何去做？根據(jù)用戶行為，構(gòu)建模型，找出下單用戶畫像。之后呢？我們要做兩件事。第一，引導(dǎo)沒有下單但已經(jīng)具備下單潛質(zhì)的用戶（預(yù)下單用戶）下單。第二，引導(dǎo)用戶成為預(yù)下單用戶。
選出你認為對下單有影響的變量，然后給到技術(shù)，讓技術(shù)算法大神根據(jù)這些行為list（變量）和最后是否下單（因變量）做一個模型，并告訴你模型的可行性和篩選后剩下的變量。如下圖：
用戶行為list圖
最后告訴你這個模型O不OK就搞定，OK就進入下一環(huán)節(jié)，不OK再繼續(xù)改善模型，直到模型成功為止。
有想挑戰(zhàn)的同學，推薦的建模工具有SPSS和python，如果是初學者的話，建議使用SPSS，操作簡單，不需要編程能力，網(wǎng)上有大量的邏輯回歸模型的教學視頻，快的一周，慢的一個月怎么也玩明白了。
簡單的說，邏輯回歸模型其實就是：將歷史用戶在下單前或者未下單前的行為，放進模型中，模型會模擬出一個方程，之后我們根據(jù)方程套用到新的用戶身上，來判斷哪些用戶下單的概率高，哪些行為對用戶下單影響較大，最后根據(jù)模型來做后續(xù)的策略。
下面我們就來簡述一下建模過程。
（1） 數(shù)據(jù)預(yù)處理
如下圖所示，紅色的“是否下單”這一列是目標值，指的是歷史用戶最終是否下單；藍色的各列是用戶下單前的行為。
下圖可以這樣解讀，每一行就代表著用戶從進入平臺到下單（未下單）的全路徑行為。
樣本數(shù)據(jù)圖
如上圖所示，模型中分為兩種變量，一種是連續(xù)變量，比如“瀏覽頁面數(shù)”，是按照自然數(shù)統(tǒng)計的；另外一種是啞變量，比如“是否下單”，1代表下單，0代表未下單。
到此為止樣本數(shù)據(jù)都已經(jīng)處理完成，接下來就把這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到模型中，模型會給出相應(yīng)的反饋結(jié)果。
（2） 檢驗?zāi)Ｐ?/strong>
不是把數(shù)據(jù)扔進模型后就完事了，還要看一下模型擬合優(yōu)度，說白了就是模型能不能用。如下圖
模型評估
這里只看步驟二紅框里的幾個數(shù)字就可以。
第一個是-2對數(shù)擬然值，這個值越低越好，在100以下就算可以接受，1000以下嘛也將將可以。第二個就是卡方&顯著性（Sig），卡方一般小于100，Sig<=0.05即可，說明模型當中的變量（用戶行為）對下單有顯著影響。
看完這3個數(shù)，就證明模型擬合優(yōu)度OK，可以使用。當然除了統(tǒng)計學外，也可以通過AUC值作為模型的評價標準。
勞煩技術(shù)大神或算法大神把下單用戶的行為告訴你，并且把倍數(shù)關(guān)系告訴你，如下圖：
倍數(shù)關(guān)系圖
上圖的“是否注冊”為2.909，表示注冊的用戶，其下單的概率是未注冊用戶的2.909倍，換而言之，注冊比不注冊下單率高了近3倍。
再看 “生命周期”，生命周期長與生命周期短的比值0.998，說明生命周期越長，下單的概率越小。
至此第二階段就已經(jīng)完成了，開始進入第三階段，模型應(yīng)用篇。
將上面（一）中的數(shù)據(jù)輸入到模型中，待模型通過檢驗后，反饋給我們的數(shù)據(jù)，就是今天的重點。
模型方程變量圖
上圖的B代表邏輯回歸的系數(shù)，SE為標準誤，Wald是Wald卡方值，df為自由度，Sig是顯著程度，Exp（B）代表概率。
模型采用的是向后Wald法，篩選變量，步驟1中，模型發(fā)現(xiàn)是否“完成任務(wù)”對下單影響不顯著，所以在步驟2時，剔除掉此變量，留下的變量都是Sig<0.05的顯著變量。
通過B值構(gòu)建邏輯回歸模型：
1.069是否注冊+0.93瀏覽新聞視頻數(shù)+0.06APP停留時長+0.076主頁停留時長+0.052啟動次數(shù)+0.004瀏覽頁面數(shù)+0.194看過頁面A+0.767看過成交頁-0.02生命周期-3.571
通過Sig我們可以知道：
當Sig<0.05時，該變量十分顯著，經(jīng)過篩選（步驟2），這些變量的Sig全部小于0.05，說明我們選取的行為對下單的影響是非常顯著的。
通過EXP（B）我們可以得到的結(jié)論是：
有過該行為的用戶是沒有該行為用戶下單率的倍數(shù)。以“是否注冊”為例，在其他變量不變的情況下，注冊用戶的下單概率是非注冊用戶的2.909倍。看過頁面A的用戶是沒看過頁面A用戶的1.214倍。
模型結(jié)果解讀后，是不是覺得有很多東西值得我們?nèi)プ龅模Ｐ碗m好但若不能落地等于沒做，還是那句老話，不能將數(shù)據(jù)分析落地執(zhí)行的業(yè)務(wù)需求都是耍流氓，所以我們這就開始講解模型的應(yīng)用場景。
這一步開始“懶人”路線和“挑戰(zhàn)”路線就合并了，我也終于從“精神分裂模式”回歸成一個人了，不論是運營還是數(shù)據(jù)運營都可以完成本章內(nèi)容，這一章可千萬別懶了。
下面列舉幾個應(yīng)用場景，供大家參考。
應(yīng)用場景一 模型觸達用戶
觸達可以分為兩種，全自動觸達和半自動觸達：
（1）全自動觸達：
通過上述回歸模型，在程序內(nèi)可以將每一個用戶的下單概率算出來，篩選出下單概率高的用戶，自動觸發(fā)短信、PUSH或者紅包。
（2）半自動觸達：
半自動指的是我們并不用上述模型計算概率的方法選擇觸達用戶，而是將模型輸出的行為（變量）倍數(shù)關(guān)系作為參考，手動去選擇行為的閾值，這樣做可能會比全自動化計算出來的用戶多一點，在預(yù)算不吃緊的情況下可以用這種方式進行觸達。如下圖紅框所示：
半自動閾值圖
應(yīng)用場景二 產(chǎn)品化即時彈窗
當用戶滿足上面提到的行為時，自動觸發(fā)彈窗，引導(dǎo)用戶下單。
這種方法其實要比場景一的轉(zhuǎn)化率高很多，因為觸達短信屬于后置動作，用戶在收到短信時，可能已經(jīng)錯過最好轉(zhuǎn)化時機。而自動彈窗，會在用戶意愿值最高時，及時提醒并轉(zhuǎn)化。
這種產(chǎn)品化彈窗并不少見，比如騰訊的和平精英游戲，會在你獲得勝利（吃雞）時，彈出窗口，提醒你去應(yīng)用商店給游戲打分。這樣做不僅能夠提高用戶評分率，還能保證好評率，是一種經(jīng)典的產(chǎn)品運營方式。
應(yīng)用場景三 產(chǎn)品化調(diào)整
通過模型我們知道提高下單轉(zhuǎn)化的三個重點指標依次為注冊、看過頁面A和看過成交頁。
那么我們從產(chǎn)品層面，要做一些調(diào)整，比如通過強制注冊或者調(diào)小注冊頁的跳過按鈕來提高注冊率；調(diào)整成交頁的下單按鈕的大小、位置和顏色；改變頁面A的入口深度，讓用戶更容易進入該頁等等；不要小看這些操作，比如下圖，將注冊頁由表單形式改成分布式，注冊率就能提升7%，如下圖所示：
產(chǎn)品改動提升注冊率圖
總而言之，我們通過改動產(chǎn)品，帶動重點指標增長，從而提高下單轉(zhuǎn)化率，是一種“曲線救國”的方法。
模型的拓展主要分為兩個方面，自身優(yōu)化和橫向拓展。自身優(yōu)化主要是針對下單模型如何進一步優(yōu)化，提高準確度；橫向拓展是將模型套用到其他業(yè)務(wù)上，不光下單可以使用該模型，用戶留存、UGC互動行為等都可套用。
至此，整個邏輯回歸模型流程已經(jīng)介紹完畢，后續(xù)還有多種分析方法以及策略，在這里只是拋磚引玉，就不多贅述了。
今天講的邏輯回歸模型可能有些硬核，其實模型原理很簡單，就是根據(jù)用戶的行為，去推斷用戶另一種行為的概率。邏輯回歸模型是一線機器學習工程師最愛模型，并非浪得虛名，熟練掌握此模型會對業(yè)務(wù)有非常大的幫助。
最后，我們就把今天分析的過程捋一捋：
模型流程圖
（1）確定增長目標
（2）用戶行為數(shù)據(jù)準備
（3）模型調(diào)試
（4）模型結(jié)果解讀
（5）模型的應(yīng)用（產(chǎn)品層、技術(shù)層、運營層）
今天給大家介紹的技術(shù)派用戶增長之邏輯回歸模型就到這里了，這也是用戶增長三大流派中最難的一種，但也并非可遇不可求，相信自己，只要努力沒有什么事情是你搞不砸的，玩笑玩笑哈哈~~
寫在后面：希望這篇文章可以幫助廣大的運營人士，也能夠讓用戶了解平臺運營方式，同時歡迎同行與愛好者一起交流學習，提出您寶貴的意見。
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)