數據細分

數據細分

細分是將多個對象（用戶，事務，產品，事件）分為同質組，以進行定位，定性，分析和風險管理。良好的細分提高了利潤率，降低了成本，並使解決方案可以解釋。

1）目標和制作

市場營銷和成長：個性化的離場，接觸頻率，反垃圾郵件政策。
貨幣化：價格歧視，幫派，貴賓服務。
風險和合規性：控制級別，KYC/AML觸發器，可疑模式評分。
產品和經驗：按腳本編排，內容/遊戲推薦，動態限制。
操作：優先支持、限額和配額分配。

構造細分單位（用戶/會議/商人），地平線（7/30/90天），換算率（在線/每日/每周）和目標KPI。

2）片段分類

人口/地理：國家，語言，平臺。
行為：活動，頻率，深度，時間，最喜歡的類別。
價值（基於價值）：ARPU/ARPPU，LTV-quantili，保證金。
階段：爬行，成熟，「睡覺」，返回。
RFM：備份，頻率，帶有瀝青/分量的Monetary。
隊列：按註冊日期/首次付款/來源。
風險段：chargeback-risk, bonus-abuse-risk,異常活動。

生命周期： propensity to churn，propensity to buy, next-best-action.

上下文：設備/頻道/區域規則。

3）數據和準備

點對點正確性：特征被認為來自可用的「過去」。
按窗口分組：7/30/90天金額/頻率/分位數。
正常化：robast滑板（median/MAD），長尾巴的日誌轉換。
類別：單熱門/目標/哈希；控制「稀有」值。
質量：跳過，復制，圖式漂移，時間區域同步。
語義：在ML分段之前，顯式業務規則（例如存款≥1）。

4）分割方法

4.1.規則和閾值（白盒）

簡單條件： 「VIP，如果LTV ≥ X和≥ Y頻率。」

優點：可以理解，作為政策迅速實施。
缺點：漂移時脆弱，規則數量增加時難以支撐。

4.2.聚類（未聚類）

k-means/k-medoids：數字碼頭的快速鎖定。
GMM：軟附件，概率段。
HDBSCAN/DBSCAN：任意形狀的群集+「噪聲」作為異常。
混合類型的光譜/EM：用於復雜的幾何形狀。
功能學習→集群：首先是栓塞（autoencoder/transformer），然後在潛伏空間中聚類。

4.3.超級文件細分（目標驅動）

我們在目標KPI（例如LTV/風險）上訓練模型，並且按預測分量，SHAP配置文件和決策樹構建細分。
優點：細分市場與業務目標「掛鉤」，容易檢查uplift。
缺點：「適合」的風險；需要嚴格的驗證。

4.4.頻率動機和規則

RFM矩陣，關聯規則（支持/升降機），頻繁序列（PrefixSpan）-尤其是用於產品導航和幫派。

4.5.圖形/網絡段

聯系社區（設備，支付方法，轉介）；GNN用於豐富性狀。

5）方法選擇： 快速矩陣

6）細分質量評估

• Silhouette/Davies-Bouldin/Calinski-Harabasz：緊湊性和可分離性。
• 穩定性：重新啟動/啟動之間的Jaccard/ARI。
• 信息性：關鍵人物的區間差異。

• KPI均勻性：段之間的LTV/轉換/風險差異。
• 可操作性：幹預響應不同部分的比例。
• Uplift/A/B：分段瞄準vs一般瞄準的增益。
• 覆蓋範圍：「有效」細分市場中用戶的百分比（不僅僅是「噪音」）。

7）驗證和可持續性

Temporal CV：時間段穩定性檢查（滾動窗口）。
組驗證：不要在train/val之間混合用戶/設備。
復制：在鄰近市場/渠道上運行。
漂移：PSI/JS-div分段和分配；Alerta上的閾值。
穩定坐標/初始化：比較分割版本。

8）可解釋性

片段護照：規則/中心體描述，關鍵字節（top-SHAP/permutation），觀眾肖像，KPI配置文件。
可視化：帶有段顏色的UMAP/t-SNE，每個段的「格子」度量。
激活規則：人為爬行（「High-Value Infrequent」，「Risky Newcomers」）。

9）運營實施

Fichestor：在線/離線特征計算的統一功能。
評分：SLA和頻率（在線登錄時，每天，事件時）。
API/batch導出：用戶ID →段/概率/時間戳。
轉化：「SEG_MODEL_vX」，數據合同，培訓樣本的「凍結」日期。
策略：針對每個細分市場-操作規則（offer/限制/支持優先級）。
Fail-safe：降解時的默認片段（無相框/時空）。

10）實驗和決策

A/B/n分段：在同一分段網格上測試不同的離場/限制。
Uplift評估：定向vs控制效果（Qini/AUUC，uplift@k）。
Budget allocation：按利潤率/風險限制按細分細分預算。
Guardrails：FPR/FNR用於風險片段，接觸頻率和聽眾疲勞。

11）道德，隱私，合規性

數據最小化：使用所需的最低值,別名化。
公平性：比較敏感部分的策略錯誤和「僵化」；從規則中排除受保護的屬性,或者應用公平校正。
解釋權：記錄段分配邏輯。
審計：按細分市場劃分的版本日誌、輸入信息、決策和活動結果。

12）工件模板

段護照

代碼/版本： 「SEG_HVIF_v3」

描述： 「高價值，罕見的活動」

標準/中心： 'LTV_quantile ≥ 0。9`, `Recency_days ∈ [15,45]`, `Frequency_30d ∈ [1,3]`

規模/範圍： 4。8%的用戶（過去30天）

KPI配置文件： ARPPU ↑ 2。4 ×來自中位數，Churn-risk中位數

建議： 柔軟的RE-ENGAGE OFFERS,高級商品交叉插槽,頻率限制1/7 d

風險： 盈余回扣→「上癮」

所有者： CRM/Monetization

日期/有效性： 2025-10-15；每季度修訂一次

分割合同

信息來源： 'fs。user_activity_v5`

時間表： 世界標準時間02：00夜間戰鬥；「購買」事件中的在線更新'

服務： 'segmentor。api/v1/score` (p95 ≤ 120 мс)

Logs： 'seg_scoring_log' （fichi-hash, version, score,片段）

Alerts： 「UNKNOWN」> 2%；關鍵的PSI> 0。2;段不平衡>每天10個百分點

13）發行前的支票清單

• 協調分割影響的目標和KPI
• 確定單位、窗戶和重計費用頻率
• 有bezline（基於規則）和ML變體；uplift比較
• 數據段文檔+成像和人類優勢
• 定制A/B，guardrails和漂移變量
• 驗證,數據合同,runibuki事件
• 每個分區和default-fallback的操作策略

底線

分段不是「一次性聚類」，而是控制輪廓：正確的數據和窗口，透明的片段，與KPI的結合，嚴格的驗證，操作SLO和漂移監視。僅在提供可測量的uplift且仍可為業務和合規性解釋的情況下添加復雜性（embeddings，圖形，超級文件方法）。