第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
移动通信技术从 2G 到 5G 历经十数年更新换代，当前国内通信服务市场已趋于饱和，市场发展进入新阶段。运营商面临同行业间（传统三大通信运营商、虚拟运营商）激烈竞争，面临新兴行业（互联网企业）崛起对传统通信运营商核心业务替代，此外提速降费政策管控，企业经营面临新格局，运营商面临巨大的生存挑战和竞争压力。党的第十九届五中全会审议通过的《十四五规划》和《建议》指出明确指出，要科学把握新发展阶段，坚决贯彻新发展理念，服务构建新发展格局。
人民群众日益增长的物质文化需求，要求通信企业创造高质量通信产品和提供更优质的通信服务，传统的通信运营商采用的营销模式大多依靠线下门店的快速扩张和用户触点成交率的提升。这种资源及劳动密集型的营销模式，依赖渠道触点的拓展与基于４Ｐ营销模型的营销活动来提升营销成功率，在移动互联网的时代已经很难适应通信用户对产品销售和服务渠道的需求[1]。一方面，随着线下渠道建设、运营投入费用不断增加，传统模式的经营成本居高不下，与此同时，线下渠道受限于地理位置，单个门店覆盖、辐射用户群体数量有限，依靠存量用户经营和新拓用户经营发展的难度越来越大;另一方面，线下门店所提供的产品和服务介绍受限于海报、传单、展板等厅店内为数不多的宣传触点，同时交易达成受限于营业员个人业务水平、销售能力高低，且大多数通信产品业务规则复杂不易于用户理解，依赖于台席营业员一对一办理讲解，业务办理环节无法让用户获得参与感、体验感。通信企业快速把握互联网快速发展的潮流，瞄准企业数智化转型、实现高质量发展，正在积极寻求转型创新的突破口，而电子渠道低成本、高效的特点，契合企业转型的需要，有利于通信运营商降本增效。
第二节 国内外研究现状及评述
一、国内外研究现状
（一）AARRR 模型
20 世纪传统的客户关系管理的层面和工具是通过报纸广告、电视广告连接商品与用户，再到用户积分奖励计划、线下会员俱乐部等提升用户忠诚度的策略。21 世纪人类进入互联网时代后，客户关系管理，集合了当今最新的信息技术，包括 Internet 和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等[2]。例如客户在小米社区论坛就还未上市的新产品发表意见、预定、下单，再到一周后前往线下门店小米之家体验、取货。
国外研究：美国硅谷，互联网起源地，2007 年，风险投资人 McClure Dave提出，互联网客户关系管理的一种新模式：AARRR 用户增长模型，把客户生命周期中的五个阶段与用户行为运营策略关联[3]。2010 年，Sean Ellis，Morgan Brown，总结了国外互联网企业的 AARRR 用户增长的具体应用案例，并展望了通过低成本数据驱动实现用户爆发性增长的广阔前景[4]。2016 年，美国新一代网络营销专才 Ryan Holiday，总结出行 APP 优步、社交 APP 脸书、推特、工具APP 多宝箱、旅行 APP 爱彼迎的运营经验，得出结论：这些 APP 都不把成本花在传统广告营销推广上，而是通过 AARRR 用户增长策略，省去了大量用户获取资金成本，并提出增长黑客四步营销策略:第一步产品研发，捕捉用户需求，挖掘市场商机，使得产品—市场契合度最大化，第二步培养种子用户，第三步开展病毒式传播，第四步重视数据运营，以实现产品最优化为目标，最后不断循环优化上述步骤 [5]。
国内研究：2013 年国内互联网行业兴起，相关企业陆续引入 AARRR 模型，并成为移动互联网产品运营人员必备的运营模型，也是移动 APP 的用户生命周期管理模型。2013 年，陈威如、余卓轩在《平台战略:正在席卷全球的商业模式革命》一书中强调“价值链和生态圈”，将互联网平台看作用户链接商家，用户连接用户，为他们提供互动交流机制，并满足群体需求，从中获利的商业模式[6]。2015 年，范冰写出了《黑客增长》一书，其核心可以被归纳为 APP 用户增长、产品策略优化，均需要来源于数据驱动，而不是凭借经验、猜测、人为主观判断就盲目投入资金[7]。2018 年，李颖涵将 Airbnb 公司作为案例对其在用户增长方面存在的问题和应对的策略进行分析，并强调因地制宜地去针对用户增长每个阶段特征调整策略[8]。2020 年，陈光辉、冯雪程等人基于 AARRR 模型分析了瑞幸咖啡的营销策略，认为瑞幸的商业模式利用新零售、互联网的思维做咖啡，用数据、社交和 APP 的方式满足用户需求[9]。
第二章 概念介绍与理论基础
第一节 用户画像
一、用户画像概念与界定
用户画像主要可分为两类。一类是 user personal（用户角色），用户角色是从一群用户中抽象出来的某个典型用户，借助虚拟角色，聚拢用户离散的需求。用户角色是用来描述用户需求的工具，适用于产品开发早期目标用户群体的定义和研究，可辅助产品设计具象化、产品策略匹配用户需求，从产品为中心转向以用户为中心。另一类是 user profile（用户属性）。用户属性通过采集用户已有的静态基础数据，动态行为数据，生成描述用户的标签的集合，再加之分析已有数据，再采用定量分析的研究方法描绘出用户分群结果，各群组的人口学数据属性、动态行数据属性，适合产品中后期实体用户的人群划分和聚类分析[21]。用户角色适用于产品和策略设计，针对用户设计产品；用户属性适用于精准营销，针对产品找用户[22]。
笔者讨论的用户画像主要是 user profile（用户属性），在充分挖掘真实数据的基础上得出的用户分群结果。具体的操作方法是，首先采集 2 大类 APP 用户信息，包括用户静态信息（人口学数据）和动态信息（行为、交易数据）；其次对数据进行整合、清洗，稳定数据质量；然后运用 K-means 聚类算法对 APP 用户分群、归类，理想的分群结果是同一用户群内部特征呈现出相似性，用户群之间特征呈现出差异性，最后为 APP 不同用户群输出差异化运营策略提供数据依据，最终实现 APP 用户画像结果 “可视化”。
用户画像的目的在于帮助企业了解用户，通过不用户群组间差异化的特征和同一用户群组中相似的特征，尽可能地去接近用户真实的需求和潜在的需求，提升 APP 产品销售成功率，提高 APP 用户运营管理水平方，为企业由资源驱动向数据驱动转型提供一条探索路径[23]。
第二节 数据挖掘及聚类算法
一、数据挖掘概念及方法
（一）大数据概念
2013 年是大数据的元年，在这个概念兴起前，数据好比秦王用 15 座城换来的和氏璧,一开始却被鉴宝专家误认为是一文不值的大石头。在大数据时代来临之前，企业只是生产和记录数据，数据存储与管理需要消耗企业高昂的成本，数据这块“和氏璧”被当成了一块拖累企业的石头。直到今天，对数据资源的整合并加之合理利用能力依然是考验每个企业的难关。
笔者通过参考专家学者的观点，认为大数据包括三层含义。第一层是指庞大的数据集，第二层是指数据挖掘和数据分析;第三层是指数据分析结果输出来带的价值。因此笔者认为，要想实现通过大数据驱动企业创新，让大数据成为经济发展的引擎，就应该重视大数据的第三层含义，大数据要对企业有价值，企业本身要能够具备数据挖掘、数据分析、数据管理的强大 IT 能力[24]。
（二）数据挖掘方法
数据挖掘起源于知识挖掘，早在上个世纪 90 年代就被首次提出[25]。知识挖掘主要含 7 个步骤：（1）数据清洗、（2）数据集成、（3）数据选择、（4）数据转换、（5）数挖掘、（6）模式评价、（7）知识呈现。
原始的数据集合很少有完整的、清晰的，数据挖掘就是依照一定的目标，从原始数据中找出信息和价值的本领和方法[26]。中国古代先民懂得利用 24 节气指导农业生产，懂得利用 28 星宿来指导军队列阵，这些都是早期人类对大数据最原始的探索。
为便于数据分析，有 2 两种不同数据挖掘方法被广泛运用：第一种是描述性挖掘、第二种是预测性挖掘。
第三章 YN 移动 APP 运营现状介绍 ................................. 19
第一节 YN 移动 APP 发展情况介绍 ..................................... 19
第二节 YN 移动 APP 运营团队简介 ............................ 20
第三节 YN 移动 APP 主要功能介绍 ........................... 20
第四章 K-means 聚类算法对 APP 用户画像分析存在问题 ................................... 26
第一节 数据准备 .................................. 26
一、数据整合 ............................................. 26
二、 数据清洗 ............................................. 26
第五章 YN 移动 APP 运营策略建议 ................................. 43
第一节 APP 获取用户策略建议 .............................. 43
一、存量用
