数据驱动的高校图书馆用户留存研究

摘要

数据驱动的用户留存分析能为高校图书馆深化个性化服务提供精准化的决策支持。文章以高校图书馆业务战略目标为出发点,探索构建用户留存分析框架和方法体系。选取具备全量数据特征的文献提供服务平台为实证对象,对接业务系统后台采集、清洗和存储用户留存行为全量数据,从用户生命周期分析、服务复用周期特征挖掘、结合NES理论的同期群分析获取用户留存区间特征分布及其留存率,重构RFM模型形成用户留存行为标签体系RFCLS,继而通过KMeans聚类获取和描述用户拉新群、选择留存群、忠诚用户群和易流失用户群等分群的用户画像,并据此提出相适宜的精准化营销服务策略。