一、用戶屬性

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二、用戶行為屬性

三、用戶消費屬性

四、用戶風控屬性

五、RMF用戶價值

指標：近一年的交易量、交易額

劃分規則

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結論：RFM理論支撐，通過用戶最近一次交易時間、累計交易訂單量、累計交易額三個維度交叉分析用戶價值。

六、流失與活躍

定義流失：

口徑：選取20170101-20180101期間登錄過app的用戶，計算這批用戶最后一次訪問與倒數第二次訪問的時間間隔

結論：對于平臺用戶來說，其最后一次訪問與倒數第二次訪問日期間隔30日以上時，用戶占比不足5%，可劃定30天為流失期限

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高、中、低、活躍

劃分原則：用戶活躍在用戶流失期內進行劃分，劃分高 中 低比例為0.2、0.16、0.64（整體二八劃分后，在八的部分中再按二八劃分）

結論：（登錄用戶）、<=2日的為低活躍用戶，3-4日為中活躍用戶，>=5日的為高活躍用戶（近30日活躍天數）

口徑：選取近一年中，以每個月為統計周期，取各月統計值的均值

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其它定義流失的口徑：

用戶流失周期口徑：截取某日首次登錄的一批用戶，觀察這批用戶在n日后有再次登錄行為的用戶量及占比（即用戶回訪率）

總結

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