1、目標
精準定位目標用戶，提高平臺資源利用效率；
預判用戶構成及規模，分類運營；
推動平臺資源轉化數據、用戶分包跟蹤數據，在idata自動化展示；
2、基本思路
預研究：問卷調研，初步判斷用戶規模
715--813刪檔測試：基于調研分層提取目標用戶，并分包跟蹤測試，用戶規模二次驗證
限號不刪檔：基于實測數據建模，細分用戶，分包跟蹤，用戶規模三次驗證。
3、詳細思路：
①預研究：
根據火影IP和動作格斗兩個維度，通過問卷調查初步判斷目標用戶構成和屬性：定義核心、次核心、潛在和外圍用戶標簽，并根據各類用戶占比，反推目標用戶規模。
②刪檔測試分包驗證
投放策略：根據核心、次核心、潛在和外圍用戶的定義，結合用戶來源，將目標用戶分成X大類X小類，從每個小類中抽取用戶投放；每個小類，各導入5000安卓用戶，投放量根據轉化率調整，若導滿5000則停止該小類用戶投放
詳細提包規則如下：
分包跟蹤：
根據上述分包，對15小類用戶的新進、留存和付費表現進行跟蹤：
驗證是否符合預判：核心>次核心>潛在>外圍；
根據各類用戶新進、留存表現，調整上線后活躍、收入規模的預估；
根據平臺資源轉化數據、用戶分包跟蹤數據，在idata自動化展示落地；
數據建模精準定位：
刪檔測試后，對刪檔測試用戶，按照留存、付費，劃分核心、次核心、潛在、外圍，分別進行特征學習；
根據學習到的用戶特征，計算每個用戶屬于火影目標用戶的概率，概率從高到低，重新劃分核心、次核心、潛在和外圍；
