用户行为分层模型
参考资料
用户行为分层模型
DMP用户行为分层模型详解
DMP（Data Management Platform）用户行为分层模型 是一种基于数据驱动的用户行为分析框架，主要用于精准营销、个性化推荐和用户画像构建。该模型将用户行为数据划分为不同层次，逐层分析用户动机、偏好及决策模式。
1. 核心分层结构
（1）数据采集层（Data Collection Layer）
作用：收集用户原始行为数据，构建基础数据库。
数据类型：
显性行为数据（主动行为）：
搜索关键词、点击广告、加入购物车、下单购买
填写表单、订阅邮件、参与问卷调查
隐性行为数据（被动行为）：
页面停留时长、滚动深度、鼠标移动轨迹
设备类型（PC/移动端）、访问时间、地理位置
第三方数据（补充数据）：
社交平台互动（点赞、分享、评论）
CRM数据（会员等级、历史订单）
技术实现：
埋点技术（前端/后端埋点）
Cookie/Device ID（跨设备追踪）
数据清洗（去重、异常值处理）
（2）行为分析层（Behavior Analysis Layer）
作用：对用户行为进行分类、聚类，识别行为模式。
分析方法：
频次分析（高频/低频用户）
路径分析（用户旅程：首页→商品页→购物车→支付）
漏斗分析（转化率优化，如注册流程流失点）
RFM模型（Recency-Frequency-Monetary，衡量用户价值）
典型行为分类：
| 行为类型 | 示例 | 分析目标 |
|---|---|---|
| 浏览行为 | 查看商品详情页 | 兴趣识别 |
| 互动行为 | 点赞、评论、分享 | 社交影响力分析 |
| 交易行为 | 下单、支付、退款 | 购买偏好分析 |
| 流失行为 | 长时间未登录、取消订阅 | 用户留存预警 |
（3）动机洞察层（Motivation Insight Layer）
作用：分析用户行为背后的心理动机，预测未来行为。
动机类型：
理性动机（目标明确）：
比价、查看评测、搜索特定商品
感性动机（情绪驱动）：
冲动消费、限时折扣刺激、社交推荐影响
习惯性动机（无意识行为）：
每日打开新闻App、定期复购日用品
分析方法：
A/B测试（不同营销策略的效果对比）
归因分析（用户转化归因：广告/自然搜索/社交推荐）
情感分析（NLP分析评论、客服对话情绪）
（4）偏好预测层（Preference Prediction Layer）
作用：基于历史行为，预测用户未来偏好，实现个性化推荐。
预测方法：
协同过滤（相似用户推荐）
内容推荐（基于商品标签匹配）
深度学习模型（RNN/LSTM预测用户行为序列）
应用场景：
电商推荐（“猜你喜欢”）
广告定向投放（精准匹配用户兴趣）
动态定价（不同用户展示不同价格）
2. 模型特点
✅ 动态更新：实时数据流更新用户画像（如实时竞价广告RTB）
✅ 多维度融合：结合行为数据、社交数据、交易数据
✅ 可解释性：通过分层分析，明确用户决策逻辑
✅ 自动化决策：AI模型自动调整营销策略（如程序化广告投放）
3. 典型应用场景
精准广告投放（DSP+SSP广告系统）
个性化推荐（电商、视频、新闻平台）
用户生命周期管理（新客转化→老客留存→流失召回）
市场细分（高价值用户 vs. 低价值用户）
4. 技术实现流程
数据采集（埋点、日志、API）
数据存储（Hadoop、数据湖、用户行为数据库）
行为分析（Spark/Flink实时计算）
机器学习建模（TensorFlow/PyTorch训练推荐模型）
