通过BIO模型对用户进行画像及人群细分

BIO用户数据分析理论，是敢为团队经过多年的用户运营经验总结出的用于人群细分和画像的重要方法

在一个典型的用户增长项目中，对于潜在用户的BIO数据分析，并借助数据对用户进行细分和画像可以更准确的定位用户让用户增长的效率更高，通过对保有用户BIO数据分析，可以增强用户粘性和互动，降低用户流失率，提升用户活跃度

那么究竟什么是BIO用户数据分析模型呢？

B（BEHAVIOR）用户行为数据：在用户增长的过程中我们需要对用户的行为数据进行收集，比如用户会搜索哪些关键词（用户的搜索行为）用户习惯浏览哪些媒体（用户的媒体使用行为），用户在一天24小时内的时段特点是什么（用户的时间行为）通过对用户的行为数据进行手机可以帮助我们更精准的投放广告，和策划相应的公关活动

I（INTEREST）用户的兴趣数据：在用户运营的过程中手机用户的兴趣数据，可以帮助我们增强社群及用户粘性，让用户更加喜欢我们，基于用户兴趣数据策划的活动可以更好的调动用户的参与和分享积极性让用户更加活跃

O（OPINION）用户的观点和立场数据：用户对具体产品、服务的看法反映了用户真实的立场，这些看法可能是对于产品的评论，可能是社群中的对话数据，也可能是微博公众号的留言，通过对用户观点数据收集通过分词统计词频及情感分析可以让我们更准确的把握用户痛点和需求，提升用户转化方面的效率

综上所述，在传统的用户地理、人口数据基础上加入BIO纬度的数据可以让用户的画像更加鲜明，数据粒度更加细腻，通过不断完善BIO数据可以让我们更加了解用户，将用户运营做的更好