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推荐算法中用户画像构建

2021-01-02 来源:钮旅网
推荐算法中⽤户画像构建

在越来越⽕的⼤数据和机器学习的浪潮中,准确的定位⽤户的⾏为和⽤户未来的习惯预测,才是真正的产品研发⽅向。并⾮市场和运营导向。

消费者越来越个性化,多元化,如何细分⽤户群体?

⾸先产品经理要明⽩产品要服务的对象是谁,然后观察他们的⽇常⾏为、消费习惯、上⽹习惯、,以此来确定产品和服务的开发⽅向。⼀个活跃⽤户的价值是僵⼫粉的百倍,千倍,必须要明确的认识到产品服务的⽬标群体才能准确的提⾼产品的质量。采集⽤户数据我们可以从三个维度⼊⼿:1. ⽤户的维度:

⽤户是如何使⽤产品的⽤户使⽤产品的时间

⽤户使⽤产品停留的时长

⽤户使⽤产品后是否注册为会员⽤户运营的维度:

⽤户是否购买产品废弃的⽀付订单数量

每天成功订单的时间区间废弃订单的时间单⼈废弃订单的频率⽤户下单的周期是否存在退货

是否有投诉的情况新增⽤户数量⽼⽤户流失情况1. 产品和内容的维度:

⽤户停留时间较长的产品分类

对于⽂字类内容需要分析是否是⽂章的排版等问题对⽤户产⽣的影响收费内容的浏览量与普通内容的浏览量的对⽐

分析⽤户画像:1. 基础特征:

年龄:找出⽤户群体的第⼀和第⼆区间性别:男⼥⽐例职业:地域分布:

兴趣爱好:兴趣爱好对使⽤产品情况的分析1. 上⽹习惯:上⽹的时间段:上⽹的时间长度:上⽹的频率:1. 产品的使⽤习惯使⽤产品的频次:使⽤产品的时间使⽤产品的时长个⼈使⽤习惯:

分析关键词构建⽤户画像

以上我们完成了基础数据采集,根据数据的分析获取到我们⽤户群体和使⽤习惯的关键词,快速的定位产品的导向,根据关键词完成定位⽤户的体验优化

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