用户画像

1、 定义

用户画像,即用户信息标签化,是通过收集与分析用户的社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息数据,抽象出的标签化的目标用户模型。

构建画像的维度可以从以下方面出发:用户自然特征(性别,年龄,地域,教育水平,出生日期,职业,星座)、用户兴趣特征(兴趣爱好,使用APP/网站,浏览/收藏内容,互动内容,品牌偏好,产品偏好)、用户社会特征(婚姻状况,家庭情况,社交/信息渠道偏好)、用户消费特征(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)

2、 作用&&用途

1. 精准营销:找寻产品的潜在用户、特定使用人群,通过短信和邮件的方式达到营销的效果。

2. 用户统计:得到一些比较宏观的数字,如XXX人数的Top10,XXX的指数

3. 数据挖掘:构建智能推荐系统,利用关联算法、聚类算法计算和分析具体的用户数据。

4. 效果评估:通过市场调研、用户调研完善产品运营、提高服务质量

5. 对服务和产品进行私人定制

6. 企业发展战略的制定:业务经营分析、竞争分析

3、 构建流程&方法

1、 流程:数据收集->数据建模->构建画像

2、 数据收集:网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据

3、 行为建模:文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法

4、 构造画像:基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络

4、 示例

1. 场景一,按需设计:改变原有的先设计、再销售的传统模式,在研发新产品前,先基于产品期望定位,在用户画像平台中分析该用户群体的偏好,有针对性的设计产品,从而改变原先新产品高失败率的窘境,增强销售表现。比如,某公司想研发一款智能手表,面向28-35岁的年轻男性,通过在平台中进行分析,发现材质=“金属”、风格=“硬朗”、颜色=“黑色”/"深灰色"、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品的设计提供了非常客观有效的决策依据。

2. 场景二,精准营销:针对已有产品,寻找所偏好的精准人群分类,以及这些人群在信息渠道和购买渠道上的分布比例,来决定广告投放和活动开展的位置、内容等,实现精准营销。

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