用户分群是指通过特定的维度条件（用户画像、环境属性、行为标签等）对用户进行群体细分，以达到分析群体用户特征、辅助精细化运营策略制定和特定产品功能的更新的目标。

目前用户分群功能已然成为市面统计分析类产品的标配功能。通过比较不同产品的用户分群创建流程会发现，尽管诸如行为标签等分群条件错综复杂，但对于分群的时间维度各家均是划分为『绝对时间』和『相对时间』两种。

那么，为什么要把时间维度划分为这两种？它们的区别是什么？背后是否代表着不同的分群创建逻辑？创建不同业务场景使用的分群时该如何有针对性的选择时间条件？

今天，小编将与大家聊聊，从两种时间条件设置角度对应的人群洞察典型分析场景。

绝对时间条件

选择绝对时间创建分群，其实质是：考察固定人群的持续行为特征。

上图是百度移动统计的分群创建页面，点击时间控件后，选择“自定义绝对时间”，随后在时间表中选择3月1日-5日（可选近14日的任意时间段）。

这一时间条件的确定，意味着：

1. 该分群的最大用户范围为3月1日-5日的全部活跃用户

2. 该分群的其它条件（如触发了M事件的新用户）生效前提是必须发生在3月1日-5日之内

从这两个范围的限制，确定了该条件下的用户分群结果一旦产出后，就是确定且不变的人群。而分群的应用价值在于分析这一固定人群的群体特征，追踪这一人群在APP内的后续行为，以验证对该人群的相关猜想。

典型的业务应用场景：追踪某段时间参与线上/线下活动的新用户在活动结束后的APP内行为变化、衍生业务需求产生附加价值等。

与以往直接总结活动当时效果数据的方式相比，通过绝对时间用户分群评估活动效果更加科学、客观、完整。

相对时间条件

选择相对时间创建分群，其实质是：锁定相同特征的持续变化人群。

上图是百度移动统计的分群创建页面，点击时间控件后，可以选择“昨日、近3日、近7日、近14日”四种相对时间条件值。以图中选择的“近3日”为例， 每一次计算该分群时，其他条件的限定（如触发了某个事件的新用户）均以计算当时的最近3日时间为条件，具体的时间戳是变化的。

如该分群3月5日的计数结果是：3月3日、4日、5日期间触发了事件A的新用户；而该分群3月6日的计数结果是：3月4日、5日、6日期间触发了事件A的新用户。因此，相对时间条件创建分群是不断圈定符合相同特征的变化人群。

相比绝对时间分群，相对时间分群在“智能化、自动化营销”盛行的当下有更广泛的应用价值。

典型的业务应用场景如：在新客智能营销中，设定条件每日获取“当日领取了新客礼包，且首单客单价大于X元的新用户”，将该用户list列入高价值新客，并自动推送至对应新客条件的“璀璨新星”身份领取页面。

此外，相较于绝对时间分群在验证性分析中的广泛应用，相对时间分群更适合于探索性分析。比如结合个体洞察，探索近14日购买频次大于均值的客户是否存在地域分布、终端分布的差异化特征？是否在某些关键APP内行为有差异化的表现？如此对其购买频率高的结果做归因分析。

小结

『绝对时间分群』是考察确定时间段固定人群的持续行为特征；而『相对时间分群』是考察动态时间确定行为特征条件下的变化人群。两者适用的典型商业分析场景不同，大家可以在实际使用过程中灵活应用。