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                                                                  365体育app

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                                                                  【營銷案例】個推:用戶畫像本質是數據能力的體現

                                                                  • 關鍵詞:【,營銷,案例,】,個推,用戶,畫像,本質,是,數據
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                                                                  (網經社訊)“以用戶爲核心”的概念在互聯網時代深入人心  ,然而要真正瞭解用戶懂得用戶,就不得不提到“用戶畫像”。 隨着大數據技術的深入研究與應用,藉助用戶畫像,企業或APP可以深入挖掘用戶需求,從而實現精細化運營以及爲精準營銷打下堅實基礎 。本文將重點介紹何爲用戶畫像,用戶畫像的構建流程以及應用場景。

                                                                  用戶畫像,本質是數據能力的體現

                                                                  用戶畫像,即用戶信息的標籤化,而從本質上來說,用戶畫像是數據的標籤化 。常見的用戶畫像體系有三種:結構化體系、非結構化體系和半結構化體系。非結構化體系沒有明顯的層級,較爲獨立 。半結構化層次有一定的層級概念,但是沒有過於嚴格的依賴關係。結構化體系有較強的層級結構 。以一個簡單的三級結構化標籤爲例 ,一級標籤有基本屬性和興趣偏好 ,並且由此可以延伸至二級標籤和三級標籤 ,具體到不同的屬性和興趣愛好。

                                                                  在互聯網、電商領域 ,用戶畫像常用來作爲精準營銷、推薦系統的基礎性工作 ,其作用總體包括:

                                                                  (1)精準營銷:根據歷史用戶特徵 ,運營人員可以分析產品的潛在用戶和用戶的潛在需求,繼而通過相應的手段 ,針對特定羣體進行營銷。

                                                                  (2)用戶分析:根據用戶的屬性、行爲特徵對用戶進行分類後,可以統計不同特徵下的用戶數量、分佈 ,分析不同用戶畫像羣體的分佈特徵 。

                                                                  (3)數據挖掘:以用戶畫像爲基礎 ,開發人員可以構建推薦系統、搜索引擎、廣告投放系統  ,提升服務精準度。

                                                                  (4)服務產品:描繪產品的用戶畫像,對產品進行受衆分析,更透徹地理解用戶使用產品的心理動機和行爲習慣,完善產品運營,提升服務質量。

                                                                  (5)行業報告&用戶研究:通過用戶畫像分析可以使運營人員更加了解行業動態,比如人羣消費習慣、消費偏好分析、不同地域品類消費差異分析等 。

                                                                  個推用戶畫像的實踐

                                                                  個推依託多年推送服務的積累和強大的大數據分析能力 ,推出了個推畫像SDK(個像),爲APP開發者提供豐富的用戶畫像數據以及實時的場景識別能力 。

                                                                  個推獨有的冷、熱、溫數據標籤,可以有效分析用戶的線上線下行爲,深入挖掘用戶特徵,助力APP運營者全面瞭解用戶屬性。其中 ,“冷數據”是指用戶的基礎屬性 ,改變的概率較小,如性別、年齡層次等 ;“溫數據”則可以回溯用戶近期活躍的應用和場景,具有一定的時效性;“熱數據”是指用戶當下的場景及實時的用戶行爲,幫助APP運營者抓住稍縱即逝的營銷機會。

                                                                  個推不僅擁有豐富的通用標籤體系,還可以根據客戶特定的需求聯合建模,輸出定製化的標籤 ,以滿足APP在不同場景需求下的運營。

                                                                  規範畫像構建流程

                                                                  用戶畫像的構建需要技術和業務人員的共同參與  ,以避免形式化的用戶畫像 。個推也有一些做法可供開發者們進行參考。

                                                                  (1)標籤體系設計。開發者需要先了解自身的數據,確定需要設計的標籤形式 。

                                                                  (2)基礎數據收集、多數據源數據融合 。個推在構建用戶畫像時,會整合個推以及該APP自身的數據 。

                                                                  (3)實現用戶統一標識。多數情況下,APP的衆多用戶分佈於不同的賬號體系中 ,個推會將其統一標識 。

                                                                  (4)用戶畫像特徵層構建 。即將每一個數據進行特徵化 。

                                                                  (5)畫像標籤規則+算法建模。兩者缺一不可  ,在實際的應用中 ,算法難以解決的問題,利用簡單的規則也可以達到很好的效果。

                                                                  (6)利用算法對所有用戶打標籤。

                                                                  (7)畫像質量監控 。在實際的應用中 ,用戶畫像會產生一定的波動,爲了解決這個問題 ,個推搭建了相應的監控系統,對畫像的質量進行監控。

                                                                  個推用戶畫像構建的整體流程 ,可以分爲三個部分,第一,基礎數據處理 。基礎數據包括用戶設備信息、用戶的線上APP偏好以及線下場景數據等 。

                                                                  第二  ,畫像中間數據處理 。處理結果包括線上APP偏好特徵和線下場景特徵等  。

                                                                  第三,畫像信息表 。表中應有四種信息:設備基礎屬性 ;用戶基礎畫像,包括用戶的性別、年齡層次、相關消費水平等;用戶興趣畫像 ,即用戶更有興趣的方向,如用戶更偏好比價類APP還是海淘類APP ;用戶其它畫像等 。

                                                                  在個推用戶畫像構建的過程中 ,機器學習佔據了較爲重要的位置。機器學習主要是海量數據持續更新、數據清洗、數據存儲的過程 。個推更多地利用機器學習平臺進行相應的預測分析、模型輸出等。

                                                                  畫像質量的關注有兩個重點 ,第一,如何優化質量。個推會對用戶畫像的模型定期地進行修改和優化。第二 ,關注畫像質量波動情況,對異常變化及時預警。

                                                                  個推用戶畫像應用

                                                                  個推畫像SDK的集成,可以豐富APP的用戶分析維度,其主要應用體現在兩方面:第一,精準推薦 ,APP的運營者可以通過個像提供的性別、年齡層次、興趣愛好、場景等豐富標籤  ,爲不同的用戶推薦不同的內容 ,以達到更加精細化的運營 ,並提升用戶活躍度和留存率。

                                                                  第二,用戶聚類  ,個推可以幫助APP處理用戶數據,補全用戶畫像 ,建立用戶的聚類模型 。同時,通過用戶特徵分析,個推還能夠將APP的老用戶映射到某一聚類,以此產出APP的目標聚類,最終助力APP運營者針對不同用戶羣體制定更加精準的運營策略。

                                                                  “千萬人撩你,不如一人懂你” ,當互聯網逐漸步入大數據時代 ,APP只有真正地瞭解用戶,才能得到用戶並留住用戶 。基於個推完備的大數據計算架構  ,個推畫像SDK的接入,不僅可以幫助開發人員提高開發決策的效率,也可以幫助APP運營人員開展精細化運營 ,從而提升企業的營銷效率和市場競爭力。(來源:百家號 文/個推大數據 編選:網經社-

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