本文旨在使用AHP層次分析法棵逊，對UGC社區(qū)內(nèi)的用戶進行綜合評分万矾，為精細化運營打好基礎(chǔ)悼吱。?

業(yè)務(wù)場景：

某短視頻社區(qū)。運營團隊為了提高整體內(nèi)容質(zhì)量良狈，希望能夠鼓勵用戶多發(fā)視頻后添、發(fā)好視頻。所以運營經(jīng)理向產(chǎn)品經(jīng)理提出薪丁，希望“能夠量化用戶行為遇西，將用戶分類，以便于對不用類型的用戶严嗜，使用不同的運營策略”粱檀。 產(chǎn)品經(jīng)理和運營溝通后，確定了使用AHP漫玄，建立UGC社區(qū)用戶綜合評分模型

一茄蚯、層次分析法定義：

層次分析法是將決策問題按總目標、各層子目標睦优、評價準則直至具體的備投方案的順序分解為不同的層次結(jié)構(gòu)渗常，然后用求解判斷矩陣特征向量的辦法，求得每一層次的各元素對上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重汗盘，最后再加權(quán)和的方法遞階歸并各備擇方案對總目標的最終權(quán)重皱碘。

二、分析流程

三隐孽、層次結(jié)構(gòu)模型設(shè)計

根據(jù)業(yè)務(wù)需求癌椿，該模型用于對UGC視頻社區(qū)的用戶家凯，建立綜合評分模型，計算出社區(qū)內(nèi)各用戶綜合價值如失。

社區(qū)中包括內(nèi)容生產(chǎn)者绊诲、內(nèi)容消費者兩種角色。且1個用戶可同時擁有2種角色褪贵。內(nèi)容生產(chǎn)者需要在APP上錄制掂之、編輯、美化視頻脆丁，并最終發(fā)布世舰。發(fā)布后可收到其他用戶的點贊、評論槽卫、關(guān)注跟压。所以對生產(chǎn)者角色，影響因素包括產(chǎn)出能力歼培、KOL影響力震蒋；內(nèi)容消費者可在APP上觀看、點贊躲庄、評論查剖、關(guān)注作者。所以對消費者角色影響因素為活躍度

相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標包括（部分指標）：

瀏覽視頻數(shù)

觀看視頻時長

點贊數(shù)

評論數(shù)

轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)

發(fā)布視頻數(shù)

平均視頻時長

收到的點贊數(shù)

新增粉絲數(shù)

總粉絲數(shù)

總點贊數(shù)

綜上所述噪窘，整體層次結(jié)構(gòu)模型如下：

四笋庄、完善矩陣數(shù)值

權(quán)重標度：

1表示：A和B一樣重要；2表示：A比B重要一些倔监；3表示：A比B重要直砂；4表示：A比B重要的多；5表示：A比B極其重要浩习。這樣静暂，通過兩兩比較給出比較值，對子目標層的矩陣的計算流程如下：

※正式分析流程中瘦锹，為保證數(shù)據(jù)準確嚴謹籍嘹，同樣需要對評價標準層進行計算闪盔。此處省略

五弯院、一致性檢驗

由于n個元素兩兩比較時并沒有固定的參照物，那么人們在進行比較時就有可能做出一些違反常識的判斷泪掀。例如人們判斷A>B(表示A比B重要）,B>C听绳，而C>A（按常識本應(yīng)該是A>C) 。

當這種違背常識的判斷出現(xiàn)時判斷矩陣就不完全一致了异赫，雖然允許不完全一致椅挣，但要求判斷矩陣具有大體的一致性头岔，所以需要進行一致性檢驗。

一般鼠证，如果檢驗系數(shù)CR<0.1 峡竣，則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，否則就不具有一致性量九。

根為3.0154适掰，CI值為0.0077，CR值為0.0149 荠列。CR＜0.1类浪，一致性檢驗通過

計算過程過于復(fù)雜，可使用excel肌似，市面上也有層次分析法專用的一致性檢驗計算工具

六费就、數(shù)據(jù)指標標準化

AHP模型中，由于評價標準層川队，各個指標的數(shù)量值和單位不盡相同力细，所以需要將其采用同一種計量方法，這樣才能進行比較固额。下表為將各評價指標標準化到[0,5]的結(jié)果艳汽、

將數(shù)值指標進行標準化時，需要盡量保持原始數(shù)據(jù)被均勻標準化到[0,5]

七对雪、AHP分析結(jié)果及應(yīng)用

按照上述流程河狐，可得到最終分析結(jié)果，如下表所示

用“瀏覽活躍度”瑟捣，“產(chǎn)出能力”和“KOL影響力”三個維度馋艺，每個維度以中位數(shù)為分界線，得到2*2*2八大類用戶集合迈套。如下表所示捐祠，然后根據(jù)不同子目標層的表現(xiàn)制定不同的業(yè)務(wù)策略。