5大分析方法！抵御「大数据杀熟」

导语

小猴老家“花果山”

要举办一年一度的“蟠桃大会了”，

本想着机票可能会打个4-5折，

但实际呢...

随着日子越临近，

这机票几个始终在8折左右，

没有降下来。

后面呢，

同村的小花也买了机票飞回去，

她的是5折左右，

小猴越想越气，

感觉“系统”在针对自己。

后面小猴找到了猴哥，又来诉苦啦。

方法1：简单粗暴去标签法

运营人员四大工作内容：

拉新、留存、促活、转化，

对于新用户来讲：

拉新给新用户最大的优惠力度，

同样的对于流失用户来讲：

此类用户会给予特殊福利以召回与挽留。

所以卸载行为对应——用户流失，

重装后，

有一定概率被认为是新下载用户

通过以上卸载重装简单行为，

可能

被贴“新用户”或“召回的流失用户”标签

同时给予一些特殊的优待。

方法2: 亲朋好友比对法

背后原理：

精细化运营下，

同一策略命中多人概率很低，

多找几个朋友试试看，

甚至用父母手机

（网络行为不活跃，数据少）

进行搜索对比，

选择最低价下单

方法3: 伪装价格敏感者法

背后原理：

价格敏感用户

指下单意愿强弱受价格高低、

优惠力度影响极大的

用户群体。

在用户运营中，

为了节约预算同时最大化提升转化，

平台会选着

将补贴下发给

最容易受补贴诱导转化消费的

用户。

方法4: 打乱标签法

背后原理：

用户画像的准确性

来自于用户行为数据的收集与分析。

违反自身实际意图的进行一些操作，

留下错误标签，

降低平台收集数据的真实性与准确性，

是用户画像匹配度降低。

需要注意的是，

用户画像是一把双刃剑，

它越了解你越能为你提供贴心的服务，

同时也容易找到你的弱点伤害你。 

因此，

当你的用户画像准确度降低时，

你被伤害的可能性降低了，

同时你所能享受的个性化服务器也降低了。

因此，鱼跟熊掌不能兼得。

方法5: 保护数据法

公共wi-fi链接

或者

某些app请求定位服务器开启

极大可能

收集你的个人数据与信息， 

其原理

通过网络获取你的物理信息（车展现场），

然后分析你所属人群（即将买车的消费者），

然后进行相应精准推送。