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从0到1,如何构建用户画像体系?--九分科技

时间:2020-06-18   分类:运营知识    作者:网络   来源:网络整理   点击:152

从0到1,如何构建用户画像体系?

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文章从数据产品层面出发,对如何从0到1建设用户画像体系进行了梳理分析,主要是4个步骤:业务需求分析、建设标签体系、建设画像系统和画像应用,供大家一同参考和学习。

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从PC到移动互联网,一批搭乘流量红利快车的互联网产品,曾极速崛起。而如今,流量红利消失,一个疯狂的、传奇般的流量时代,已然结束。增量乏力,存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营,结合大数据,对用户进行分群,针对不同群体的用户采用不同的营销策略。 内容采集来自9fen.net

兵法云:“知己知彼,百战不殆”,在整个精细化运营过程中,用户画像体系的搭建起到不可或缺的作用。前面草帽小子介绍了埋点数据采集、指标体系搭建、数仓和OLAP分析等数据基础层建设,接下来我们来研究如何从0-1搭建用户画像体系,以及用户画像的应用场景

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初识用户画像

用户画像的概念,最早由交互设计之父Alan Cooper提出,是对产品或服务的目标人群做出的特征刻画。

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在早期,用户数据的来源渠道比较少,数据量也相对比较小的时期,用户画像的研究主要基于统计分析层面,通过用户调研来构建用户画像标签。 www.9fen.net

后来,加利福尼亚大学的Syskill和Webert,通过手动收集网站用户对页面的满意度,然后通过统计分析逐渐构建出用户兴趣模型。

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再随着互联网及信息采集技术的发展,加州管理大学开发了Web Watcher,可以通过数据采集器,记录互联网上用户产生的各种浏览行为以及用户的兴趣偏好,实现对用户兴趣模型的构建,并随着数据的不断累积,扩大更新系统模型,用户画像标签也更加丰富。

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近年来,随着互联网海量数据的爆炸式增长,众多企业的用户画像研究有了新的机遇,基于用户的属性、行为、兴趣爱好等数据标签,运用算法对特征进行分析建模,从而抽象出用户的全貌,成为了产品人员的关注重点。

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例如对于路飞而言,其用户画像可简单描述为18-25岁中二少年,15亿身价,爱吃肉,爱炫酷机器人,冲动性消费人群,若某电商网站提前得知了该用户信息,就可以根据其偏好特征,给其推送肉类以及高科技商品,促进路飞在平台上完成购买。 九分网络

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这个过程中,用于描绘用户画像的关键性因素就是标签,通常不同应用场景下,标签分类不同。 copyright 9fen.net

例如腾讯广告对标签的分类,可分为:

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人口学标签:性别、年龄、居住地、学历、婚恋、资产及工作状态等。

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兴趣类标签:商业兴趣、泛娱乐兴趣、语义兴趣等。 内容采集来自9fen.net

设备类标签:设备品牌、运营商、 联网方式、型号、操作系统等。 www.9fen.net

行为类标签:人群上班地、出游频率、使用电商购物、O2O、游戏等应用特定行为、互动行为、支付行为等。

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按阿里电商对标签的分类,可分为: 内容采集来自9fen.net

用户属性类标签:性别、年龄、地域、注册日期、手机品牌、手机系统、联系方式、历史购买状态、用户活跃度、RFM价值度。

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用户行为类标签:近30日访问次数、近30日客单价、近30日活跃天数、近30日访问时长、平均访问深度、充值用户等。 本文来自九分网络

消费类标签:收入状况、购买力水平、已购商品、购买渠道偏好、最后购买时间、购买频次。 九分网络

商品品类标签:高跟鞋、靴子、衬衫、法式连衣裙、肉脯、牛肉干、扫地机器人、智能音响等。 内容采集来自9fen.net

社交类标签:经常活跃的时间段、活跃地点、单身、评价次数、好评度等。 本文来自九分网络

整个画像体系包含标签建模、画像系统、画像应用,那从数据产品层面来看,如何0-1建立用户画像体系呢?接下来我们按照如下结构进行展开: 本文来自九分网络

业务需求分析 内容采集来自9fen.net

建设标签体系 内容采集来自9fen.net

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画像应用 内容采集来自9fen.net

第一步:业务需求分析

用户画像体系的建设不能凭空捏造,需要以经济建设为中心,根据实际的业务需求,考量画像系统能为业务带来的价值,所以我们第一步要做的是分析业务需求。 本文来自九分网络

标签: 用户画像

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