互联网用户行为分析方法论
电子商务平台中的用户评论分析
电子商务平台中的用户评论分析随着互联网技术的不断发展，电子商务平台的用户数量也在不断增加。
在这样一个庞大的社交网络系统中，用户评论已经成为了电子商务的重要组成部分。
用户评论不仅能够反映商品的质量和服务的好坏，同时也能够提高商家的声誉和增加销售量。
本文将探讨电子商务平台中的用户评论分析，主要包括评论情感分析、主题模型分析和用户行为分析。
1. 评论情感分析评论情感分析是指对用户评论的情感进行判断和分类。
情感是人类情感体验的外在表现，通过电子商务平台，评论情感可以表现为用户对商品、服务、商家等的满意度或不满意度。
评论情感分析将评论分为积极的、中性的和消极的三类，对电子商务平台的管理和商家的营销具有十分重要的指导意义。
在评论情感分析的过程中，主要通过自然语言处理技术来实现情感分类。
自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，目的是让计算机能够理解和处理人们所使用的自然语言。
在情感分类中，自然语言处理技术主要包括文本预处理、分词、特征提取、情感分类等过程。
其中，情感分类技术可以采用机器学习、深度学习、方法论等多种方法进行处理。
通过情感分类技术，商家可以快速了解产品的优点和不足，为生产和销售做出指导；而电子商务平台的管理者可以及时发现不良评论，对评论进行审核和删除，维护良好的网络环境。
2. 主题模型分析商品品类繁多，用户购买需求各异。
在一个商品领域内，不同的用户往往有着不同的购买需求，需要在商品的众多属性中进行选择。
主题模型分析可以帮助用户快速找到需要的商品，实现个性化购物。
主题模型是一种用于处理文本数据的概率模型，通过对文本数据进行处理，识别出文本中隐藏的主题，从而为用户提供更好的检索和推荐结果。
在电子商务平台中，主题模型分析可以帮助用户发现商品的特定属性、市场趋势等，帮助商家进行产品研发和促销活动的推广。
在主题模型分析中，需要使用概率图模型进行处理，例如隐含狄利克雷分配（LDA）模型，通过对商品和评论的文本进行分析，识别出隐藏的主题。
互联网运营的策略与实施方法论
互联网运营的策略与实施方法论随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始重视互联网运营的重要性。
互联网运营是指通过互联网平台，运用各种策略和方法，实现企业的市场推广、品牌建设、用户增长等目标。
本文将探讨互联网运营的策略与实施方法论。
一、策略的制定1.明确目标：在制定互联网运营策略之前，企业需要明确自己的目标。
目标可以是市场份额的增长、用户数量的提升、品牌知名度的提高等。
明确目标有助于企业更好地制定运营策略。
2.了解目标用户：企业需要深入了解目标用户的需求、喜好、行为习惯等。
通过市场调研、用户调研等方式，获取用户的信息，为后续的运营策略制定提供依据。
3.竞争分析：了解竞争对手的运营策略和市场表现，找出自身的优势和劣势。
通过竞争分析，可以为企业制定差异化的运营策略提供参考。
4.选择合适的渠道：根据目标用户的特点和行为习惯，选择合适的互联网渠道进行运营。
可以选择社交媒体平台、搜索引擎、电商平台等进行推广和宣传。
5.制定运营计划：根据目标和渠道选择，制定详细的运营计划。
包括内容创作、推广活动、用户增长等方面的具体措施和时间安排。
二、实施方法论1.内容营销：内容是互联网运营的核心。
企业需要通过优质的内容吸引用户的关注和参与。
可以通过撰写博客、发布视频、制作图片等形式，提供有价值的内容给用户。
2.社交媒体运营：社交媒体是互联网运营的重要渠道之一。
企业可以通过建立社交媒体账号，与用户进行互动和沟通。
可以发布产品信息、举办活动、回答用户问题等，增加用户的参与度和忠诚度。
3.搜索引擎优化：搜索引擎是用户获取信息的重要途径。
企业可以通过优化网站结构、关键词选择、内容更新等方式，提高网站在搜索引擎中的排名，增加用户的访问量和转化率。
4.电商平台运营：对于电商企业来说，电商平台是重要的销售渠道。
企业可以通过优化产品页面、提供优惠活动、增加用户评价等方式，提高产品在电商平台上的销售量。
5.数据分析与优化：互联网运营需要不断进行数据分析和优化。
网络舆情分析的方法与实践
网络舆情分析的方法与实践随着互联网技术的不断发展，人们越来越容易接触到大量的信息和新闻。
而这些信息和新闻，也往往涉及到各种社会热点和民生问题，引起社会舆论的关注和讨论。
网络舆情分析就是对网络上的舆情进行研究和分析，从而能够更好地了解社会舆论的动态和趋势，进而对社会政治、经济和文化等方面产生影响。
那么，网络舆情分析的方法和实践又该如何进行呢？一、网络舆情分析的方法网络舆情分析的方法，主要包括如下几个方面。
1. 数据收集和整理网络舆情分析的第一步，是进行数据收集和整理。
这里涉及到的技术手段，可以包括网络爬虫、信息挖掘等。
通过这些技术手段，我们可以快速地收集到大量的网络信息和数据，并对其进行初步的整理和筛选。
2. 数据分析和处理收集到大量的数据之后，就需要进行数据分析和处理。
在这个过程中，我们可以利用一些统计学和数据挖掘的方法，将数据进行分类、分析和归纳。
这样可以更好地了解舆情事件的来源、发展和影响。
3. 舆情监测和预警在网络舆情分析过程中，我们需要时时刻刻地关注舆情的动态，及时地对舆情进行监测和预警。
这样不仅可以及时了解舆情信息，还可以掌握舆情发展的趋势和方向，为后续的决策提供支持。
4. 舆情评估和反馈分析网络舆情之后，我们需要对舆情事件进行评估和反馈。
这个过程中，我们可以对舆情事件的影响和效果进行评价，评估出相应的得失和影响。
同时，我们还可以针对舆情事件的不足之处，提出相应的反馈意见和建议，为舆情的进一步发展提供支持。
二、网络舆情分析的实践网络舆情分析的实践，主要包括如下几个方面。
1. 摸清舆情背景在进行网络舆情分析之前，我们需要了解舆情发生的背景和原因，掌握事件的时间、地点、人物和影响等方面的信息。
只有全面了解事件的各种情况，才能更好地进行分析研究。
2. 确定分析重点在对舆情事件进行分析和研究时，我们需要确定分析重点。
这个分析重点，可以涵盖舆情事件的各个方面，比如事件的影响和后果、事件的人物和背景、事件的解决方案等等。
用户活跃方法论
用户活跃方法论
1. 提供有价值的内容：确保你的产品或服务能够为用户提供有价值的内容，满足他们的需求和兴趣。
不断更新和改进你的内容，以保持用户的兴趣。
2. 优化用户体验：确保用户在使用你的产品或服务时有良好的体验。
简化界面、提高性能、修复漏洞，并提供方便的导航和操作流程。
3. 个性化互动：根据用户的偏好和行为，提供个性化的内容和推荐。
这可以增加用户对你的产品或服务的参与度，并提高他们的满意度。
4. 社交互动：鼓励用户之间的社交互动，例如评论、点赞、分享等。
这可以增加用户的参与感和忠诚度。
5. 定期沟通：与用户保持定期的沟通，例如通过电子邮件、短信或社交媒体等渠道。
提供有关新功能、优惠活动或重要更新的信息。
6. 奖励和激励：设置奖励机制或激励措施，鼓励用户更积极地参与。
这可以包括积分、勋章、折扣券或特殊待遇等。
7. 用户反馈和参与：积极征求用户的反馈意见，并在适当的时候进行改进。
让用户感受到他们的声音被重视，可以增加他们的参与度和忠诚度。
8. 活动和促销：组织有趣的活动和促销，吸引用户参与并增加他们的活跃度。
9. 移动优化：确保你的产品或服务在移动设备上具有良好的兼容性和用户体验。
随着移动设备的普及，这对于提高用户活跃度至关重要。
10. 数据分析和优化：利用数据分析工具，了解用户行为和偏好。
根据数据进行优化和改进，以提高用户的活跃度和留存率。
用户行为分析解决方案
用户行为分析解决方案目录一.简介................. 错误！未定义书签。
1.特点 (4)2.功能简介 (4)二.Webtrends网站运营分析解决方案 (6)1.分析方法论 (6)1.1.网站运营分析的核心 (6)1.2.传统网站运营分析的不足 (6)1.3.Webtrends网站经营分析方法论 (7)2.基础数据 (8)2.1.Web server日志 (8)2.2.嵌入代码采集日志 (8)2.3.基础数据建议 (9)3.基本分析功能 (10)3.1.网站综合访问情况分析 (10)3.2.网站频道、栏目和页面分析 (12)3.3.广告及市场营销活动分析 (14)3.4.搜索引擎分析 (16)3.5.产品及服务分析 (18)3.6.访问来源追踪及地理分析 (19)3.7.访客行为分析 (20)3.8.用户群细分 (23)3.9.流媒体及WAP分析 (24)3.10.网站效能分析 (25)3.11.网站技术分析 (26)4.SmartView：在线展示网站访问情况 (26)5.自定义报告及第三方数据关联 (27)6.访客历史分析 (27)7.二次开发接口 (28)8.其他功能 (28)三.总体技术方案 (31)1.webtrends体系结构 (31)1.1.体系结构图 (31)1.2.系统运行机制 (32)1.3.与网站的接口 (33)2.B/S结构设计 (34)3.安全管理 (34)4.审计管理 (35)5.回滚分析 (35)6.备份及恢复 (35)7.自动运行，无需人工干预 (35)8.分布式体系 (35)9.支持多种日志文件 (36)10................................................................. 分析性能37四.Webtrends竞争优势 (38)1.基础数据精度 (38)2.基础数据安全性 (38)3.分析精度 (38)4.行为分析模型 (39)5.访客历史跟踪 (40)6.可扩展的分析报告体系 (41)7.分布式计算能力 (41)五.关于webtrends (42)1.webtrends公司 (42)2.WebTrends的客户 (42)2.1.国外客户列表 (42)2.2.国内客户列表 (43)3.获奖情况与业界评价 (43)一. 概述1.webtrends特点作为网站分析行业全球市场占有率最高的同时最值得信赖的网站分析工具，全球数以千计的企业级用户，包括半数以上的财富和全球500强企业，正在依靠WebTrends评估并且优化他们的网站运营表现。
消费者行为数据分析方法论
消费者行为数据分析方法论随着互联网和数据技术的发展，越来越多的企业开始关注消费者行为数据，希望通过分析这些数据来更好地了解消费者需求、优化营销策略，并在竞争激烈的市场中获取更多的机会。
但是，如何进行有效的消费者行为数据分析，成为了企业面临的一个重要问题。
本文将介绍几种常用的消费者行为数据分析方法，供读者参考。
1.基于统计学方法的分析统计学方法是消费者行为数据分析领域中最常用的方法之一。
比如，假设一家电商发现用户流失率较高，可以通过统计学方法来找出造成流失的原因。
首先，通过数据挖掘和聚类分析找到流失用户的共性特征，比如对某一类商品的关注度较低或者购买后的评价和意见等。
然后，企业可以针对这些共性特征，进行一系列的优化措施。
除了聚类和数据挖掘之外，线性回归等统计学方法也可以用于消费者行为数据分析。
这些方法的好处在于数据分析结果具有可量化性和可解释性。
2.数据挖掘方法的应用数据挖掘是一种自动发现模式、关系、异常或知识的过程。
与传统的统计学方法不同，数据挖掘可以自动发现数据之间的非线性关系。
如果你经常使用淘宝或京东等电商平台，就会发现这些平台在商品推荐方面非常之高效，这就是因为这些平台采用了数据挖掘的方法。
通过对消费者的行为数据进行分析，得出消费者的需求和购买行为规律，帮助企业进行商品推荐和精细化营销。
其中，关联规则挖掘是数据挖掘中最常见的方法之一。
举个例子，如果一家超市发现顾客在购买啤酒的同时会购买花生，企业可以通过对相关数据的分析和关联规则挖掘发现到这种关系，然后根据这种关系来对商品进行分类展示和进行促销活动。
3.文本挖掘方法的应用文本挖掘是一种用于抽取主题、情感、实体和信息的技术。
比如，企业可以通过分析社交媒体上用户的评论和评价，来对其产品和服务进行改进和优化。
同时，文本挖掘还可以用于对市场趋势和舆情的分析。
除此之外，语义分析、情感分析也是文本挖掘中很重要的方法。
通过对用户发表的评论和留言进行分析，企业可以了解消费者的需求和气氛，进一步提高产品和服务的质量。
产品研发中的用户分析方法论是什么
产品研发中的用户分析方法论是什么在当今竞争激烈的市场环境中，产品研发成功的关键之一在于深入了解用户。
而要做到这一点，一套科学有效的用户分析方法论至关重要。
那么，产品研发中的用户分析方法论究竟是什么呢？首先，用户分析方法论的基础是明确分析的目标。
这看似简单，实则关键。
是为了改进现有产品的功能？还是为了开发全新的产品以满足未被满足的需求？不同的目标将引导我们采用不同的分析方法和重点关注不同的用户群体。
在确定目标后，我们要广泛收集用户数据。
这包括用户的基本信息，如年龄、性别、地域、职业等；用户的行为数据，比如他们在产品上的操作流程、停留时间、点击频率等；以及用户的反馈数据，例如用户的评价、投诉、建议等。
这些数据来源多样，可以通过网站分析工具、调查问卷、用户访谈、社交媒体监测等方式获取。
接下来是对收集到的数据进行整理和分类。
这一步就像是把一堆杂乱无章的拼图碎片按照一定的规则摆放整齐，以便我们能够更清晰地看到整个画面。
我们可以根据用户的特征、行为模式或者需求将他们分为不同的群组。
比如，按照使用频率可以分为高频用户和低频用户；按照使用目的可以分为工作用途用户和娱乐用途用户。
在完成数据整理后，深入挖掘数据背后的洞察是核心环节。
这不是简单地看表面的数据，而是要思考为什么用户会有这样的行为，他们的需求和痛点究竟是什么。
比如，如果发现大量用户在某个操作环节频繁出错，那可能意味着这个环节的设计不够直观或者存在误导。
用户画像的构建也是用户分析方法论中的重要一环。
通过综合用户的各种特征和行为数据，为典型的用户创建一个具体、生动的画像。
这个画像不仅包括基本信息，还包括他们的生活方式、偏好、使用场景等。
例如，对于一款健身 APP，我们可以构建一个名为“小李”的用户画像，他是一位 28 岁的上班族，工作压力大，希望通过健身保持健康和减压，但平时时间有限，喜欢在晚上下班后在家进行短时间的高效锻炼。
这样的用户画像能够帮助研发团队更直观地理解用户，仿佛他们就在眼前。
互联网方法论范文
互联网方法论范文互联网方法论是指在互联网时代背景下，探索互联网发展规律、理论和实践，以指导互联网企业和个人在互联网环境中的决策和行动。
互联网方法论的核心是积极主动地适应和利用互联网的特点和优势，以提升自身的竞争力和创新能力。
在互联网方法论中，可以涉及多个方面和层面，包括战略、产品、推广、运营和管理等方面。
一、战略层面1.基于用户需求：互联网企业应着眼于用户需求，通过市场调研、数据分析等方式深入了解用户需求和行为，精准定位目标用户，为他们提供有价值的产品和服务。
2.平台思维：互联网企业应具备平台思维，构建开放的生态系统，吸引更多的用户、合作伙伴和开发者参与，通过平台效应推动企业的发展和创新。
3.技术驱动：互联网企业应将技术作为核心驱动力，不断改进和创新技术，提供更好的用户体验和服务。
4.创新和变革：由于互联网行业变化迅速，互联网企业应积极主动地进行创新和变革，持续提升自身的竞争力和适应能力。
二、产品层面1.用户体验：互联网产品需要注重用户体验，简单易用、界面友好、功能齐全，从用户的角度出发，提供优质的服务并不断改进。
2.敏捷开发：互联网企业应采用敏捷开发方法，即快速迭代、小步快跑，及时响应用户的需求和反馈，降低项目风险和成本。
3.数据驱动：互联网企业应通过数据分析和挖掘，了解用户行为和趋势，为产品优化和决策提供可靠的依据。
4.用户参与：互联网产品可以通过用户参与的方式，获得更多的反馈和想法，提供用户能够参与和创造的平台。
三、推广层面1.用户增长：互联网企业需要制定用户增长策略，通过营销、推广和用户引导等手段，扩大用户规模。
2.社交传播：互联网产品可以通过社交媒体等渠道进行传播和宣传，利用用户自发的分享和口碑效应扩大影响力。
3.搜素引擎优化：互联网企业应注重引擎优化，通过关键词优化、网站架构和内容优化等方式，提升网站在引擎中的排名和曝光度。
4.数据分析和监测：互联网企业应定期进行数据分析和监测，了解推广效果、用户转化和ROI等指标，及时调整和优化推广策略。
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增量用户通过老用户带动新用户
【流量经营】精细化存量用户
▪ 与地市公司深度合作，从异动客户识别和维系、客户稳定性分析和营销过程改进 三个方面为地市公司提供运营分析服务。
异动客户识别
客户稳定性分析
营销过程改进
工作内容 • 开发日、月异动模型 • 实现自助化按周、月提供名单 • 完成BOSS运营位营销短信配置
价值指数的实现：采用AHP专家打分法，从收入、成本、影响力、忠诚度四因素进行考虑，可 以将客户分成高价值、中高价值、中价值和低价值四类
• 从忠诚度的角度来衡量客户 的潜在价值，例如网龄、评 价等指标
忠诚度
收入
价值指数
• 较大影响力客户存在着潜在的价值 • 通过交往圈来评估客户的影响力，
如交往圈的广度、交往圈的客户价 值等相关指标
• 如ARPU波动情况、长途费用波动 情况等指标
• 如开通异网呼转、新业务取消 等指标
浙江某地市移动客户离网情况
平均离网率
6%
上例中，无异动客户三个月后的总体离 网率为4.6%，有异动客户的离网率达 28.7%，可以看出，有异动客户的维系 紧急程度高，无异动客户维系紧急程度 低
打造三三原则，精准定位附着用户
客户行为
客户属性
查询行为
图
表
网购行为
示
意
通话行为
个人属性 业务属性 数 性别 付费类型 据 年龄 套餐资费 挖 收入 业务使用量 掘
支付行为 ……
学历 合约期限 结
喜好 增值服务 果
终端类型 用户捆绑
……
……
提 取
1 客户行为与属性数据的采集准备
2 数据挖掘
1 客户分析信息
客户行为偏好
数据挖掘
分
客户业务喜好 客户渠道喜好
合约捆绑类型 流失比例 用户占比
实物类 终端类 靓号预缴类 话费类 其他类 无捆绑 总计
2.50% 7.08% 12.65% 14.48% 3.43% 19.40% 16.36%
7.69% 9.71% 0.26% 9.40% 0.44% 72.50% 100.00%
现有捆绑体系：无捆绑 用户占比72.5%，流失率 19.4%。 稳定度模型：识别的低 稳定用户占比只有21%， 但是流失率达到50.3%。
工作成果
• 实现了对全网用户的稳定度 等级划分
• 与异动模型结合强化了对存 量客户细分
工作成果
• 外呼过程中客户接通率和意 向率都有6个百分点的提升
【流量经营】用户异动模型分析预警
异动模型与双降模型比较分析
56%
53%
25%
33%
31%
0.900%0.01
2.02 1.64
1.96 1.56
9月
10月
维系 圈分析
销场景
基础 功能
应用层面
内容 标签 URL 终端 资源 偏好
库
库
库
库
信息 信息
投诉 信息
功能层面
分析规则模型
标签模型
数据 信息
ELT 网络爬虫
源数据
结构化 数据
半结构 化数据
非结构 化数据
其他数 据
流处理 语义解析
数据封装
网关 接口
业务 办理
信息 交互
1
构建用户价值评估体系
客户价值评估的目的：准确衡量客户贡献度，识别存量客户重要性，实现资源与客户的良好匹 配，提升公司的综合效益。
工作内容 • 构建稳定度模型 • 提供低稳定用户名单进行维系
保有
工作内容 • 构建外呼时间段偏好及短号接
听偏好模型，提升接触率 • 外呼脚本优化与二次推荐优化
工作成果
• 截止11月累计外呼异动用户约 51万，接通用户20.6万，意向 用户7.7万，成功用户6.9万
• 截止11月触发17.5万运营位短 信，成功办理2868户
用户价值分析
2000
1500
异
1000
网
500
客
0
户
价
-500
值 1 预 购买 -1000
1 价值分析
析
体 系 建
4 构建用户价值场景 完善用户价值体系 提升用户感知能力
4 价值评估 价值体系
立
工作流闭环
数据仓库 2 规则分析
3 规则执行 数据集市
4 结果反馈
营销活动 业务办理
查询订购
红包分享
3 针对性产品
用户互联网运动轨迹 用户互联网行为鱼骨图 用户周边热点区域 价值小区挖掘
3 构建用户数据集市 识别用户业务 用户消费行为
影响力
• 客户当前贡献收入 • 客户历史收入贡献，如客户前三月
ARPU、前三季度ARPU等指标
成本
• 公司对客户的成本投入情 况，如送终端、送话费/实 物等相关信息
• 高ARPU的客户可能伴随 着高成本的投入
构建用户附着粘性评估架构
客户附着粘性评估的目的：是衡量公司对客户创造的价值，从而识别存量客户的稳定程度。 附着粘性指数的实现：利用决策树模型，从客户基本粘性、虚拟网粘性、新业务粘性、捆绑粘
构建用户异动评估体系
客户异动评估的目的：衡量客户异动情况，识别存量客户维系的紧急性程度 移动指数的实现：利用决策树模型，从客户状态异动、费用异动、消费行为异动和异网异动四
大类指标综合评估客户异动情况，最终将客户分成有异动和无异动两类。
异网异动 行为异动
费用异动 状态移动
• 如呼转异网主叫网外时长和次数占比波 动情况等指标 • 如主叫时长和次数占比波动、手机上 网业务量波动等指标
存量用户附着，增量用户发展
来不及:
预警时客户往往已真 实离网，无法进行挽 留
快 实时数据分析，参照异动模型
提前发现流失用户
看不清: 只得到具体名单，难
以准确洞悉全局情况
全 稳定度模型实现全网用户分层分
级，为全网用户保有奠定基础
行不力
知道客户流失可能性 高，现有的接触渠道 和营销策略覆盖不全
存量用户提升网络体验，挖掘用
• 外呼成效：截至12月，累计外呼量约63.4 万户；接通用户25.3万户，接通率40%； 意向用户9.56万，意向率37.66%；成功用 户8.7万，成功率34%。
【流量经营】稳定度模型改变以捆绑论稳定模式，实现全量保有
• 与现有捆绑体系来判断用户稳定性相比，通过稳定度模型区分用户稳 定性，比例结构更合理。
交往圈 粘性
5. 如各种交往圈的广 度、交往圈的客户价 值等相关指标
粘性指数判定因素
浙江某地市粘性客户离网情况
粘性模型客户三个月后在网状态
15% 13.4%
离网率
10%
平均离网率
5%
5.4%
6%
0% 低粘性
中粘性
0.6% 高粘性
上例中，低粘性客户三个月后的总体离网率 最高（13.4%），中粘性客户次之（5.4%） ，高粘性客户最低（0.6%），可以看出，粘 性指数模型能够比较准确地反应客户的稳定 程度
分析流程 用户行为获取
用户行为分析
用户偏好分析
用户推荐
示例
页面行为（网站抓取）
用户来 源信息
网站访 问频次
网站使 用基本 情况
业务操
作行为
用 户
用户消 费行为
行 为 捕
网站访 捉
问轨迹
用户行为分析 数据分析模型
用户画像模型
用户基本信息
用户基 业务使 数 本属性 用情况 据
同 用户消 用户行 步 费习惯 为分析
业务维度筛选
价值维
价
价
价
值1
值2
值3
偏好维
偏
偏
偏
好1
好2
好3
业务维
业
业
业
务1
务2
务3
辅助矩阵生成
目标客户矩阵
目标客户分群1 目标客户分群2
…… 目标客户分群n
营销政策矩阵
营销政策1 营销政策2
…… 营销政策n
行为矩阵生成
精确 匹配
用户行为矩阵优势
管理全面化：将所有政
策纳入矩阵管理，覆盖 所有存量价值客户，实 现“不少一个政策，不 漏一个客户”的精细化、 体系化管理
8月
9月
10月
11月
12月
164,478 175,853
88,462
85,020
36,075
27,742
13,181
6,957
120,526
64,820
77,665
47,595
26,808
29,684 19,000
8月
9月
10月
11月
12月
外呼用户数
接通用户数
意向用户数
• 外呼策略：10086和10088主动外呼，推荐 充50得240和充30得120两类政策
0.51% 1.18% 4.80% 12.45% 29.72% 75.95% 8.33%
捆绑用户:平 均流失率 8.33%，但是 其中低稳定用 户流失率超过 30%。
稳定度级别 流失用户 总计 流失比例
极高稳定 高稳定 中高稳定 中低稳定 低稳定 极低稳定 总计
2668 189777 13416 440009 70425 1074304 231431 1944280 263676 785579 371895 480046 953511 4913995
异动模型提升倍数
异动模型覆盖率
11月
双降提升倍数
双降覆盖率
584,692
每月提供异动外呼名单数
559,317
536,866