阿法兔社区营销代刷平台，是基于用户在互联网上留下的种种行为数据，将这些数据主动或被动的收集后，通过数据加工分析，产生的一个个标签。用好阿法兔社区营销代刷平台，能够快速找到目标用户，利于产品设计。本文作者从阿法兔社区营销代刷平台的概念出发，对阿法兔社区营销代刷平台怎么做才能更有价值这个问题进行了分析解答，一起来看看~
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这次想跟大家分享这个主题是基于以下2个原因：
大家都在说阿法兔社区营销代刷平台，于是很多领导也开始要求做阿法兔社区营销代刷平台，但做阿法兔社区营销代刷平台到底为了解决什么问题并不清楚；
搜索阿法兔社区营销代刷平台相关内容时大家都在讲概念、怎么操作，并没有结合实践去讲为什么要这么做。
希望这次分享让有需要的小伙伴们不仅知道阿法兔社区营销代刷平台的概念，还能清晰为什么要做阿法兔社区营销代刷平台，并能基于实际的案例去做相关分析。
一、阿法兔社区营销代刷平台到底是什么？为什么要做阿法兔社区营销代刷平台？
我大学刚毕业时，初到一家互联网公司做数据运营，某天领导突然给我一个任务：做一个APP阿法兔社区营销代刷平台报告。当时我有点懵，一是我以前确实没接触过阿法兔社区营销代刷平台，概念不太清楚；二是接到领导的任务后我只知道要做一个阿法兔社区营销代刷平台，至于这个阿法兔社区营销代刷平台到底用来做什么我并不清楚。
在这个情况下，我查阅各种资料，问同学、问朋友，还找了一些高大上作图工具，最后总算是完成了任务，得到了公司认可。但阿法兔社区营销代刷平台报告到底给公司带来了什么价值、给运营决策起到了什么作用并不清楚，这其实就是典型的为了做而做。
1. 阿法兔社区营销代刷平台到底是什么？
百度词条描述的阿法兔社区营销代刷平台是虚拟的用户模型，基于个人运营经验及搜索相关资料，一般我们提到阿法兔社区营销代刷平台时通常包括两个层面：
其一是虚拟的用户群体画像：是基于目标用户群体特征提炼的，包括基础属性、行为偏好、消费习惯等，基于不同需求提炼不同属性。一般使用场景包括产品设计、活动内容策划、品牌宣导（流量置换）等，如拼多多的阿法兔社区营销代刷平台。
其二是真实的用户个人数据画像：是用户个人信息的标签化，同样包括基础属性、行为偏好、消费特征等。一般使用场景为用户精准运营，如基于用户标签系统做千人千面的内容推荐。因此我们搜索阿法兔社区营销代刷平台时，很多文章都在说如何做用户标签系统。
2. 为什么要做阿法兔社区营销代刷平台？
基于前面提到两类阿法兔社区营销代刷平台的一般使用场景，规整提炼了阿法兔社区营销代刷平台报告的三个主要目的:
1）品牌宣导：用于对外发布报告，让行业了解你的产品，便于合作（比如广告投放、流量置换等）。对于这类目的的阿法兔社区营销代刷平台，不需要太细，基本上是一些用户基本属性的统计，比如用户性别、年龄、地区、教育水平、收入水平等，因对外发布需要，这类画像应该做的高大上，整体来说做的思路比较简单。
2）产品设计、运营决策提供依据：与前一个目的不同，前者相对大而粗，而决策依据的阿法兔社区营销代刷平台不一定覆盖全面，但一定是具体的。对于这类目的的画像，在画像前一定要弄清楚，我们需要解决的问题是什么，且该问题一定是可以被驱动和衡量的。该类目的的画像分析相对复杂，因业务目标的不同分析方法也会不同，但背后的逻辑思路是相通的（本文重点拆解）。
3）用户精准运营：这是目前一个大的趋势，涉及的内容也比较多，包括标签系统、用户分群系统、内容推荐系统，光看到这几个系统就已经觉得很复杂了，确实也很复杂。
二、阿法兔社区营销代刷平台怎么做才能更有价值？
之前负责的一个产品，初期都是免费服务，包括工具服务和内容服务，随着产品成熟引入付费知识服务模块，于是我们进行了一次阿法兔社区营销代刷平台分析，以此实战作为案例从以下四个步骤拆解：
1. 明确业务目标
2. 提取数据
数据提取的关键是：
基于我们目标梳理清楚我们需要哪些数据，然后针对性的捞取数据：
3. 数据分析、提出策略
这一步需要一定的数据分析能力，所以很多时候数据分析都会由专门的数据运营人员来完成。在这里多说几句废话（肺腑之言）：作为运营人员，建议人人都会一些数据分析，最起码excel工具应该熟练掌握，且一般情况excel可以解决90%以上的运营数据分析问题，我自己一般会在数据量太大时才会用到R语言或python。
1）数据处理与分析：像上面捞取的数据，只要我们思路清晰了，其实大部分都可以用excel做统计就可以完成，但内容分析（分词）、路径分析稍微复杂一点，这里作为阿法兔社区营销代刷平台思路的拆解就不对两块内容展开赘述了，如有可能后期我再单独整理这块内容。
（宝宝树内容分析）
2）报告输出：结论先行+数据支持。阿法兔社区营销代刷平台需要输出一份可视化的报告，因看报告的并不清楚数据分析思路，因此在报告呈现时一定要结论先行提高可读性，而不是单纯的摆数据。比如：晚上22-24点触达用户效果最佳（解决when的问题），下面再配上用户活跃时间段分布数据。
3）基于业务目标的策略输出：在输出报告的最后应该给出一套相对完整的策略方案总结。
4. 策略验证与优化
这里特别强调2点：
可衡量：就是在方案落地前我们要先想好通过什么指标来衡量我们的策略，包括目标（如活跃用户付费率）、观察指标（漏斗转化、留存分析、不同用户付费对比分析等）；
可调整：我们很难确保最开始的策略就一定有效的，需要小步快步不断地基于指标调整，在方案落地前就需要想好有哪些可能的调整方向。
经过这四步的拆解，不仅有了一份完整的画像分析报告，还能跟进其在业务目标上的价值，当然需要实践操作才能慢慢熟悉。
到这里这次分享就结束了，下回见~
