本文是一篇MBA毕业论文，论文从 YN 移动 APP 运营的客观实际出发，采用数据挖掘的方法获取 YN移动 APP 运营的第一手用户真实数据资料，并通过数据建模运用 K-means 聚类算法对 YN 移动 APP 样本用户进行聚类画像，对聚类五个用户群组的特征进行定量分析、定性分析，提炼 YN 移动 APP 运营管理中存在的问题。论文以 AARRR 模型为指导，结合 APP 用户画像五个群组特征。
第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
移动通信技术从 2G 到 5G 历经十数年更新换代，当前国内通信服务市场已趋于饱和，市场发展进入新阶段。运营商面临同行业间（传统三大通信运营商、虚拟运营商）激烈竞争，面临新兴行业（互联网企业）崛起对传统通信运营商核心业务替代，此外提速降费政策管控，企业经营面临新格局，运营商面临巨大的生存挑战和竞争压力。党的第十九届五中全会审议通过的《十四五规划》和《建议》指出明确指出，要科学把握新发展阶段，坚决贯彻新发展理念，服务构建新发展格局。
人民群众日益增长的物质文化需求，要求通信企业创造高质量通信产品和提供更优质的通信服务，传统的通信运营商采用的营销模式大多依靠线下门店的快速扩张和用户触点成交率的提升。这种资源及劳动密集型的营销模式，依赖渠道触点的拓展与基于４Ｐ营销模型的营销活动来提升营销成功率，在移动互联网的时代已经很难适应通信用户对产品销售和服务渠道的需求[1]。一方面，随着线下渠道建设、运营投入费用不断增加，传统模式的经营成本居高不下，与此同时，线下渠道受限于地理位置，单个门店覆盖、辐射用户群体数量有限，依靠存量用户经营和新拓用户经营发展的难度越来越大;另一方面，线下门店所提供的产品和服务介绍受限于海报、传单、展板等厅店内为数不多的宣传触点，同时交易达成受限于营业员个人业务水平、销售能力高低，且大多数通信产品业务规则复杂不易于用户理解，依赖于台席营业员一对一办理讲解，业务办理环节无法让用户获得参与感、体验感。通信企业快速把握互联网快速发展的潮流，瞄准企业数智化转型、实现高质量发展，正在积极寻求转型创新的突破口，而电子渠道低成本、高效的特点，契合企业转型的需要，有利于通信运营商降本增效。
第二节 国内外研究现状及评述
一、国内外研究现状
（一）AARRR 模型
20 世纪传统的客户关系管理的层面和工具是通过报纸广告、电视广告连接商品与用户，再到用户积分奖励计划、线下会员俱乐部等提升用户忠诚度的策略。21 世纪人类进入互联网时代后，客户关系管理，集合了当今最新的信息技术，包括 Internet 和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等[2]。例如客户在小米社区论坛就还未上市的新产品发表意见、预定、下单，再到一周后前往线下门店小米之家体验、取货。
国外研究：美国硅谷，互联网起源地，2007 年，风险投资人 McClure Dave提出，互联网客户关系管理的一种新模式：AARRR 用户增长模型，把客户生命周期中的五个阶段与用户行为运营策略关联[3]。2010 年，Sean Ellis，Morgan Brown，总结了国外互联网企业的 AARRR 用户增长的具体应用案例，并展望了通过低成本数据驱动实现用户爆发性增长的广阔前景[4]。2016 年，美国新一代网络营销专才 Ryan Holiday，总结出行 APP 优步、社交 APP 脸书、推特、工具APP 多宝箱、旅行 APP 爱彼迎的运营经验，得出结论：这些 APP 都不把成本花在传统广告营销推广上，而是通过 AARRR 用户增长策略，省去了大量用户获取资金成本，并提出增长黑客四步营销策略:第一步产品研发，捕捉用户需求，挖掘市场商机，使得产品—市场契合度最大化，第二步培养种子用户，第三步开展病毒式传播，第四步重视数据运营，以实现产品最优化为目标，最后不断循环优化上述步骤 [5]。
国内研究：2013 年国内互联网行业兴起，相关企业陆续引入 AARRR 模型，并成为移动互联网产品运营人员必备的运营模型，也是移动 APP 的用户生命周期管理模型。2013 年，陈威如、余卓轩在《平台战略:正在席卷全球的商业模式革命》一书中强调“价值链和生态圈”，将互联网平台看作用户链接商家，用户连接用户，为他们提供互动交流机制，并满足群体需求，从中获利的商业模式[6]。2015 年，范冰写出了《黑客增长》一书，其核心可以被归纳为 APP 用户增长、产品策略优化，均需要来源于数据驱动，而不是凭借经验、猜测、人为主观判断就盲目投入资金[7]。2018 年，李颖涵将 Airbnb 公司作为案例对其在用户增长方面存在的问题和应对的策略进行分析，并强调因地制宜地去针对用户增长每个阶段特征调整策略[8]。2020 年，陈光辉、冯雪程等人基于 AARRR 模型分析了瑞幸咖啡的营销策略，认为瑞幸的商业模式利用新零售、互联网的思维做咖啡，用数据、社交和 APP 的方式满足用户需求[9]。
第二章 概念介绍与理论基础
第一节 用户画像
一、用户画像概念与界定
用户画像主要可分为两类。一类是 user personal（用户角色），用户角色是从一群用户中抽象出来的某个典型用户，借助虚拟角色，聚拢用户离散的需求。用户角色是用来描述用户需求的工具，适用于产品开发早期目标用户群体的定义和研究，可辅助产品设计具象化、产品策略匹配用户需求，从产品为中心转向以用户为中心。另一类是 user profile（用户属性）。用户属性通过采集用户已有的静态基础数据，动态行为数据，生成描述用户的标签的集合，再加之分析已有数据，再采用定量分析的研究方法描绘出用户分群结果，各群组的人口学数据属性、动态行数据属性，适合产品中后期实体用户的人群划分和聚类分析[21]。用户角色适用于产品和策略设计，针对用户设计产品；用户属性适用于精准营销，针对产品找用户[22]。
笔者讨论的用户画像主要是 user profile（用户属性），在充分挖掘真实数据的基础上得出的用户分群结果。具体的操作方法是，首先采集 2 大类 APP 用户信息，包括用户静态信息（人口学数据）和动态信息（行为、交易数据）；其次对数据进行整合、清洗，稳定数据质量；然后运用 K-means 聚类算法对 APP 用户分群、归类，理想的分群结果是同一用户群内部特征呈现出相似性，用户群之间特征呈现出差异性，最后为 APP 不同用户群输出差异化运营策略提供数据依据，最终实现 APP 用户画像结果 “可视化”。
用户画像的目的在于帮助企业了解用户，通过不用户群组间差异化的特征和同一用户群组中相似的特征，尽可能地去接近用户真实的需求和潜在的需求，提升 APP 产品销售成功率，提高 APP 用户运营管理水平方，为企业由资源驱动向数据驱动转型提供一条探索路径[23]。
第二节 数据挖掘及聚类算法
一、数据挖掘概念及方法
（一）大数据概念
2013 年是大数据的元年，在这个概念兴起前，数据好比秦王用 15 座城换来的和氏璧,一开始却被鉴宝专家误认为是一文不值的大石头。在大数据时代来临之前，企业只是生产和记录数据，数据存储与管理需要消耗企业高昂的成本，数据这块“和氏璧”被当成了一块拖累企业的石头。直到今天，对数据资源的整合并加之合理利用能力依然是考验每个企业的难关。
笔者通过参考专家学者的观点，认为大数据包括三层含义。第一层是指庞大的数据集，第二层是指数据挖掘和数据分析;第三层是指数据分析结果输出来带的价值。因此笔者认为，要想实现通过大数据驱动企业创新，让大数据成为经济发展的引擎，就应该重视大数据的第三层含义，大数据要对企业有价值，企业本身要能够具备数据挖掘、数据分析、数据管理的强大 IT 能力[24]。
（二）数据挖掘方法
数据挖掘起源于知识挖掘，早在上个世纪 90 年代就被首次提出[25]。知识挖掘主要含 7 个步骤：（1）数据清洗、（2）数据集成、（3）数据选择、（4）数据转换、（5）数挖掘、（6）模式评价、（7）知识呈现。
原始的数据集合很少有完整的、清晰的，数据挖掘就是依照一定的目标，从原始数据中找出信息和价值的本领和方法[26]。中国古代先民懂得利用 24 节气指导农业生产，懂得利用 28 星宿来指导军队列阵，这些都是早期人类对大数据最原始的探索。
为便于数据分析，有 2 两种不同数据挖掘方法被广泛运用：第一种是描述性挖掘、第二种是预测性挖掘。
第三章 YN 移动 APP 运营现状介绍 ................................. 19
第一节 YN 移动 APP 发展情况介绍 ..................................... 19
第二节 YN 移动 APP 运营团队简介 ............................ 20
第三节 YN 移动 APP 主要功能介绍 ........................... 20
第四章 K-means 聚类算法对 APP 用户画像分析存在问题 ................................... 26
第一节 数据准备 .................................. 26
一、数据整合 ............................................. 26
二、 数据清洗 ............................................. 26
第五章 YN 移动 APP 运营策略建议 ................................. 43
第一节 APP 获取用户策略建议 .............................. 43
一、存量用户迁移精细化运营 ...................................... 43
二、互联网渠道用户获取能力补强 ...................... 44
第五章 YN 移动 APP 运营策略建议
第一节 APP 获取用户策略建议
一、存量用户迁移精细化运营
存量用户是指 YN 移动经过 20 年发展，在此期间积累的手机用户。存量用户与新增用户相对应。存量用户是 YN 移动经营的根基，获取 YN 移动 APP 新用户策略之一就是将 YN 移动存量用户从线下迁移到 YN 移动 APP 的过程。要提高用户获取质量，就要结合不同用户群特征，精细化 YN 移动存量用户迁移运营工作。
（一）传统营销活动线上化迁移引导
YN 移动每到岁末年初都会推出固定传统节目“双节营销刮刮卡”活动，YN移动将该活动视为拉新增、稳存量、提价值的大型促销活动，几乎覆盖 YN 移动所有用户群体，因此大量投放宣传资源，大街小巷、铺天盖地都是该活动宣传的海报、广告牌。此时便是 APP 借助活动实现 YN 移动存量用户向 APP 用户转化的绝佳时机。用户扫描“双节营销刮刮卡”活动宣传物料附带二维码下载 YN 移动APP 即可便捷参与，实现活动快速触达用户，用户省时省力。群组 1 用户定义为“APP 稳定贡献精英”，用户数量庞大，他们熟练掌握 APP 使用技巧，消费能力强，但自身闲暇时间少，每月固定登录 1 次 APP，将 APP 视为偶尔查询账单、一月一次生活缴费类的低频工具类 APP。该运营策略适用群组 1 用户。
（二）存量用户迁移精细化运营
中国移动“全球通”品牌用户拥有专属高价值用户的权益。每月通过服务营销短信定期提醒“全球通”用户下载 YN 移动 APP 领取全球通专属权益。此举措将 APP 下载与服务营销事件结合，将 APP 使用与用户切身利益关联，互联网化领取属于用户的专属权益，效果优于直接批量给用户发送短信通知其下载 YN 移动 APP。群组 2 用户定义为“APP 高价值贡献土豪”，在 YN 移动用户分群体系中，属于“全球通”品牌用户，该运营策略适用群组 2 用户。
第六章 结论与展望
第一节 研究结论
当前国内通信服务市场已趋于饱和，市场发展进入新阶段，运营商面临巨大的生存挑战和竞争压力。企业要想在激烈的竞争中脱颖而出，就要能从传统资源要素驱动向数据创新驱动转型。APP 是连接企业产品服务与用户的新型渠道，是实现数据创新驱动转型的重要阵地。论文研究的对象，YN 移动 APP，作为一个用户规模超千万的 APP，受限于传统通信运营商业务经营管理模式，APP用户运营管理存在问题和困难，面临来自瞬息万变的互联网环境的挑战。
论文从 YN 移动 APP 运营的客观实际出发，采用数据挖掘的方法获取 YN移动 APP 运营的第一手用户真实数据资料，并通过数据建模运用 K-means 聚类算法对 YN 移动 APP 样本用户进行聚类画像，对聚类五个用户群组的特征进行定量分析、定性分析，提炼 YN 移动 APP 运营管理中存在的问题。论文以 AARRR 模型为指导，结合 APP 用户画像五个群组特征，给出了以下 YN 移动 APP 运营策略建议：
1、APP 获取用户运营举措：存量用户精细化运营、互联网渠道用户获取能力补强、种子用户运营，扩大用户获取范围；
2、APP 用户活跃度提升举措：建立用户信任、用户画像分类运营、适当激励诱导用户；
3、APP 用户留存率提升举措：优化 APP 产品性能、建立用户成长体系；
4、APP 变现能力增强举措：RFM 模型促用户价值提升、其他变现策略补充；
5、APP 用户自传播优化举措：建立用户关系，开发 APP 评价功能、建设直播生态，吸引用户驻留。
AARRR 模型自美国硅谷萌芽到被引入国内互联网企业应用已过去十余年。通信运营商为追赶互联网浪潮，纷纷搭建起 APP、微信公众号、小程序等线上服务营销渠道，然而在通信领域线上渠道关于 AARRR 模型的相关研究甚少。
参考文献（略）