用户决策难度越高，则开发价值越大。举例来说，注册的操作步骤较为简单，而实名开通银行存管账户的操作就要难很多，并且要填写自己的身份证号码、银行卡信息这些高度隐私的信息，对于用户来说就有很大的决策难度，再往后就是首充及首投。

　　注册到开户的决策时间，注册或开户到首充首投的决策时间。在没有高精准的反欺诈(用户的马甲小号)功能前，这两类决策时间越短的用户，很大概率是受到营销活动引导、渠道定向CPS活动引导而进行决策操作的。那么相对而言，这两类决策时间越长，则越表明用户一定的真实性、对平台有一定的观察期，慎重考虑过后才进行决策操作的。

　　在CPS推广的渠道上，以一定的奖励回报引导而来的用户，大部分转化用户的首投金额是源于CPS推广渠道的活动门槛的。若该渠道来源用户的首投金额>渠道活动门槛，则表明这些用户相对更加具备开发价值。除此之外，首投金额及期限越高，则越具备开发价值。

　　用户在进入沉淀期之前，有一定的试投体验期。这个期间的决策时间跨度间，未回款复投的用户，要比回款续投的用户更加具备开发价值。除此之外，复投及续投金额及期限越高，则越具备开发价值。

　　用户零待收，且经过公式推算用户的存管账户余额可能也为零的前提下，依旧产生登录、访问行为的用户相对更加具备开发价值。且访问频次及浏览时间越高则用户相对更具备开发价值。

　　那么在从多方面获取到的数据信息里，逐步分析相对更加具备开发价值的用户。从而调整客服部门，推广部门的工作针对群体及策略。

　　2.非活动期间及活动期间，在排除没有其他外部因素影响的前提下，不同投资能力的用户，回款资金到达什么样的预期值才会让用户进行提现或续投的决策操作。

　　如图数据样例所示，用户连续15天回款，每天回款金额平均到达≥759.9元就会进行回款续投操作，最低一次回款续投操作在累计回款达518.17元时执行。因此我们由数据可初步推断该用户的回款续投决策，决策预期值需要回款资金≥518.17元才会执行操作。

　　用户回款中有一笔973.76元的回款资金，同天进行了充值50元的操作，才进行的投资操作。这是一个很奇怪的行为，这个行为就像我们很多人有一个凑整心理。关于凑整心理在一些电商的营销手段里常见，若有对行为心理学有研究朋友欢迎给一些关于“凑整”心理的资料。

　　接下来我们依据数据做出如下假设性的问题，供大家参考。

　　首先看下图：

　　在这里假定用户投资能力层级分别定为5个等级(具体如上)，那么前面举例的用户在投资能力为小的级别上。按照数据模型分析全部用户，我们可能会发现不同级别的用户在进行续投决策时，他们的决策预期值就能够大概推算出来，这个推算出来的数据，是不是就能够更精确的用于客服部门对客户进行跟踪回访呢?

　　同理对于用户在提现行为决策时，对于不同层级的用户来说，回款资金到达什么样的决策预期值，用户会执行提现操作呢?

　　每个用户在平台的投资总额(俗称仓)是否能够通过数据模型，分析用于对平台综合能力的考量，用户对在平台建仓的心理预期在什么样的范围值之内?

　　以上问题就交给数据量较大，且拥有一定技术能力解决数据获取的平台运营朋友去论证吧。

　　引导作用

　　每一个运营环节(即用户分级引导的环节)从内容、交互、视觉方面进行引导，观察引导作用。

　　这个方面的数据，大致为页面访问数据(访问数量、重复访问、访问深度)、信息到达数据、转化数据(激活、唤醒、转化)等。基本上适用于：客服部门、推广部门、运营部门。详细适用于：活动策划岗、文案岗、产品岗、设计岗。

　　多维权衡

　　从每次调整的运营策略里，挖掘多维的深度数据，权衡数据准确度。

　　可能这里的数据需求更多的是在于活动策划岗位及客服岗位吧，比如说活动参与度、用户活跃度、信息到达率、激活转化率、决策行为增加等。

　　变量影响

　　每次运营数据的变量，着重分析数据变量涉及的多维度影响值。

　　这部分内容主要为：用户撤资行为、用户操作异常行为、用户活跃度异常、用户决策习惯异常等。主要作用于风险预警和行为预判，主要数据适用于客服部门、品牌部门、运营部门。详细适用于：客服岗位、负面信息监测岗位、活动策划岗位或交易管理岗位。