数据驱动的高校图书馆用户留存研究

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。

区域高校图书馆联盟文献信息服务的用户留存实证研究

[目的/意义]构建数据驱动的用户留存分析框架,赋能区域高校图书馆联盟提升馆藏资源共建共享效益和用户增长,开拓精准化文献信息服务新途径。[方法/过程]以福建省高校数字图书馆文献信息服务为实证对象,融合同期群阶段划分构建用户留存实证分析框架,以业务战略和服务场景为依托自上而下重构联盟高校图书馆的群体用户画像标签体系,继而采集全量用户行为数据描绘文献信息服务的共建共享效益、用户留存特征及其资源需求差异,最后依据次月留存期、选择留存期和平稳留存期等阶段探讨与之相适宜的用户服务策略。[结果/结论]实证结果表明:文献传递时效是用户留存的核心效益指标,开拓用户成长体系、提升用户粘性、沉淀用户储值成本和拓展服务功能势在必行。对处于不同用户留存阶段的用户群体,可以根据服务场景的业务度量指标制定差异化的精准服务策略。