BIO用戶數據分析理論，是敢為團隊經過多年的用戶運營經驗總結出的用于人群細分和畫像的重要方法

在一個典型的用戶增長項目中，對于潛在用戶的BIO數據分析，并借助數據對用戶進行細分和畫像可以更準確的定位用戶讓用戶增長的效率更高，通過對保有用戶BIO數據分析，可以增強用戶粘性和互動，降低用戶流失率，提升用戶活躍度

那么究竟什么是BIO用戶數據分析模型呢？

B（BEHAVIOR）用戶行為數據：在用戶增長的過程中我們需要對用戶的行為數據進行收集，比如用戶會搜索哪些關鍵詞（用戶的搜索行為）用戶習慣瀏覽哪些媒體（用戶的媒體使用行為），用戶在一天24小時內的時段特點是什么（用戶的時間行為）通過對用戶的行為數據進行手機可以幫助我們更精準的投放廣告，和策劃相應的公關活動

I（INTEREST）用戶的興趣數據：在用戶運營的過程中手機用戶的興趣數據，可以幫助我們增強社群及用戶粘性，讓用戶更加喜歡我們，基于用戶興趣數據策劃的活動可以更好的調動用戶的參與和分享積極性讓用戶更加活躍

O（OPINION）用戶的觀點和立場數據：用戶對具體產品、服務的看法反映了用戶真實的立場，這些看法可能是對于產品的評論，可能是社群中的對話數據，也可能是微博公眾號的留言，通過對用戶觀點數據收集通過分詞統計詞頻及情感分析可以讓我們更準確的把握用戶痛點和需求，提升用戶轉化方面的效率

綜上所述，在傳統的用戶地理、人口數據基礎上加入BIO緯度的數據可以讓用戶的畫像更加鮮明，數據粒度更加細膩，通過不斷完善BIO數據可以讓我們更加了解用戶，將用戶運營做的更好