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用户画像、用户分群、用户分层,到底有啥区别?

用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学,会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。 用户画像是底座 大量的用户指标与标签,形成了用户画像。用户画像是一个统称,通常一讲用户画像,大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座,有了用户画像才可以进一步地工作。 很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。 这样是有风险的,因为历史消费高不见得意味着未来消费高,特别是这种历史消费高峰是在促销期,或者耐用品出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。 而即使只有1个SKU,用户也有高中低消费的区别,也能结合用户画像,找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多,只要是个公司都可以用。

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用户画像报告被批“没啥用!”,到底咋样才有用

尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求:看看我们的用户画像。结果写出来报告被批:我都知道了,你写这有啥意义。到底咋弄?今天系统分享一下。 1 没用的报告长这样 一提到用户画像,很多同学的报告都长这样: 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦,跑的数据很多。 最直接能想到的就是RFM,于是抽出R、F、M三个维度数据,每个砍成五段,5*5*5分成125个分类,再用聚类,搞成5大类,125小类,每一类都细心标注上:“这个用户买了1次500元,5天没卖了,所以得让他! 最后收获一连串连珠炮似的追问: 你说他他就呀! 啥!哪里! 咋让他 咋通知他! 不买又咋样! 买了又怎样! 他要是本来就会呢! ……被轰的晕头转向…… 到底问题出在哪里

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    数据应用指南:数据从哪里来?

    数据从哪里来?找到了源头,才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来? 首先,从数据的形态来开,数据可以来自数字、文本、图像、音频、视频、当然,还有各种形态的组合。 每一种数据形态都映射出合适的数据结构方式,比方说一个CRM(用户关系管理)的数据,一般都是结构化数据,采用常用的关系型数据库,就可以把这些数据进行很好地记录与存储。 ? 对于这些属性,既可以单方面地来看,又可以综合起来全方位地看,通过着各种属性,结合具体的业务问题,对用户进行各种画像,比方说运营画像、信用画像、健康画像等,而这些画像就是为了更好地了解和认识用户,从而更好地服务和引导用户 总结 数据从哪里来,不同的角度,有不同的出处。 针对自身的业务方向,定位到适合自己的数据源,并且不断地丰富着数据源。

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    大数据智能匹配:目标用户在哪里,广告就到哪里

    (图片来源:网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出:我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。 由于不清楚目标用户在哪里,通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前,以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户,这样盲目投广告的确会浪费不少广告费,品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里,带来了什么样的营销效果 智能匹配 目标用户在哪里,广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间,通过合适的媒体,以合适的方式,投给合适的用户群体。 为此,城外圈借助强大的媒体数据挖掘系统,对目标媒体账号进行详细数据分析,包括账号粉丝数、预估有效阅读数、CWQ指数等基本媒体数据;男女粉比例、年龄层占比、地域分布、图文热词统计等媒体用户画像数据;时间段内总阅读 城外圈以图文热词标签化呈现媒体文章内容数据,让品牌主清楚直观地判断媒体背后的粉丝画像与自身的目标传播人群属性是否吻合。

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    【技术创作101训练营】千人千面,你是哪一面?

    鲜花、掌声在哪里~ 好,谢谢大家,闲话少说哈,让我们进入到今天的正题。 当下,我们都处于一个信息爆炸的时代,在我们熟知的互联网中每个人也留下了属于自己的影子。 第二页PPT: image.png 第二页PPT演讲: 说起用户画像,我们总是能想到四个问题:用户画像是什么?数据从哪来?怎样构建用户画像呢?构建好的用户画像又有什么用呢? 第六页PPT: image.png 第六页PPT演讲: 看了几种用户画像,让我们总结一下用户画像的关键点体现在哪里呢? 选择哪个合适的机器学习模型这都是我们需要考虑到的,具体的就需要我们有长时间的技术积累了;最后就是用户画像的呈现了,比如一些显性特征:多大、住那、结婚没,还有一些隐形特征:喜欢哪个品牌、喜欢什么颜色就都能够体现出来了 根据你的历史数据打标签,再根据你的标签做推荐再简单不过了吧,可以看一下我的例子,用户A喜欢机器学习相关的数据,那他肯定会被贴上一个机器学习的“标签”,那么市面上新上市一本机器学习相关的书籍,推荐给他,应该最合适

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    一次澄清:数据分析思维五大误区

    品牌、产品、活动、会员、公关、广告……) XX问题(我不知道目前情况,我们发现了XX问题,我们有XX困惑……) 这样才能真正做出有商业价值,而不是自娱自乐的东西来 误区二:数据分析思维是用户留存、用户画像 …… 澄清:这些是具体的指标,是分析的素材,不是结果 如果把题目完整,其实应该还有用户拉新、用户促活、用户留存、用户转化、用户推荐、用户画像……你看,这就是用户运营这个部门的工作内容吗。 用户留存(次日、3日、7日、30日、季度、年度留存率;留存用户数) 用户转化(转化率、转化行为、转化MOT、首次、二次、多次消费,RFM) 用户推荐(参与率,有推荐行为人数、人均推荐人数、推荐质量) 用户画像 而且,针对留存这个问题,还有个经典困惑:如果我们把3个月内有付费定义为留存,一个月1000产品,连续3个月,和一次6000,半年买一次的有什么区别? 或者业务上已经有了“好/坏”的定义,我们做分组对比,看看“好”到底在哪里好,“坏”到底在哪里坏,明确一个清晰的数量分界线,这样才好做后续深入分析。 优化策略:标准至关重要,数据+标准=判断。

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    数据分析 | 想做好用户画像?先学会这个基础操作

    虽然名字简单,但它确是用户画像、精准营销、个性推荐、智能投放等等各种系统的砖石。今天系统分享一下。 1 什么是用户标签 性别:男女,就是一个标签。简单吧! 哪里人? 有房吗? 有车吗? 公务员吗? …… ? 你看,问的全是用户标签,人家丝毫不在乎你有多痴情,你有多努力。甭整那虚了吧唧的玩意,Show me the 房产证! 但是谁保证用户过去的多,未来一定的多??完全不一定。 注意:如果我们要打的标签是个未来情况,比如未来消费多,意味着我们要做一个预测:用户未来会消费多少。 至于打了标签干什么,用在哪里,效果如何,从来没考虑过。 乱象背后深层问题,是这几年大肆吹嘘的“数据中台”、“用户画像”的概念。很多企业不是从需求出现,先思考:我们要解决什么问题。 不过很多同学自己也没有见过,天天喊用户画像,也没见几个具体落地成果。啤酒与尿布听得很多,可就是横竖没见过一家超市是这么摆的(于是编故事的人们,会注上:国外某超市,嗯嗯)。

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    【数据分析思维】能落地的用户画像长啥样?

    另外,还可以通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析。比如我们经常听到马爸爸拿一些标签,说这个地方人喜欢什么?为什么喜欢? 那个地方人都是什么型号? 03 到底需不需要用户画像? 大学刚毕业时,初到一家互联网公司做数据运营,某天领导突然给我一个任务:做一个APP用户画像报告。 你贴了“A产品爱用者”的标签,业务方推了A产品,丫没有! 业务方怒气冲冲找来算账:“这用户画像一点都不精准嘛!” 于是,项目彻底凉凉。问题到底出在哪里呢? 06 用户画像效果评估&迭代 在初步形成了用户画像后,并不能直接交给运营、业务人员直接使用,还需要评估用户画像的准确性,以及交付使用后不断迭代用户画像,以获得更加精准的用户画像。 → 什么场景会用到用户画像?→ 我们是不是真的需要用户画像?→ 用户画像怎么搞才能落地?→ 能落地的用户画像的构建步骤 → 用户画像的效果评估&迭代。 ?

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    企业购买SaaS的原因:对战略维度的需求解决

    既然目标需求都不清楚,SaaS对的可能性也非常小。 所以,我想从咨询的角度,说明一个企业的SaaS需求的产生过程。对于回答这个问题,可能有所帮助。 ? 企业对SaaS的需求是如何产生的? 所以,还是用顾问处理此类问题的方式,使用模型或画像。是否真懂企业、懂到什么程度,必定会体现到客户画像上。 反之,如果客户画像不清,或者缺少重要维度属性,产品的定位和设计必定出现偏差,也就是不懂。 可以看出,无论多么复杂的客户画像,对于ToC来说,都是在“人的属性”这个单一维度上。也就是说,在单一层面,就能找到所有的客户画像属性,我们将其称为一维客户画像。 在一维客户画像的商业领域,比如消费领域,其产品的定位和设计不会出现太大偏差。只要产品不是过于另类,总会有人。 但如果根据这种一维客户画像,去定位和设计ToB产品,大概率会跑偏。 有了企业客户画像维度的概念,就会发现SaaS厂商与企业客户的需求冲突在哪里;同时也会发现,基于一维客户画像的思维,很难做出企业用户的SaaS产品。

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    抓住微信红利 | 市场费用如何花在刀刃上

    市场部的钱都花到哪里去了?你一定接受过老板这样的灵魂拷问吧。流量越来越贵、获客越来越难的今天,如何用最低的市场预算创造最大的营销效果? 社交媒体的关键在哪里?当然在于传播。传播需要两个必要条件:内容和传播者。 我们先来说说,一个消费者是怎么购物的? 如果以广告营销的方式去粉,一个粉丝的价格取决于所处的行业和时段。假设均价10块、每天增长2000个粉丝,一天是2万块、一年就是700多万。 同时,你需要一张客户画像,让你可以看到,哪个年龄的客户多?哪个地区的客户多?哪个尚未覆盖的地区出现了集中爆发的客户需求等等。这些画像分析都能够反过来,成为市场营销决策的重要参考指标。 ? 当他成为你的客户后,利用好客户画像,在不断提升服务水准的同时,将数据分析反哺到营销决策,把钱花在刀刃上。

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    用户运营指标体系建设实践

    1.用户获取(Acquisition) 新产品问世,首先要解决的就是从哪里获取目标用户的问题,相应的就渠道运营的角色去做广告投放或者其他资源置换的手段,获取用户流量。 例如去应用商店、搜索引擎或者微信、抖音、B站等其他流量池中去“”用户。 渠道运营希望可以通过数据分析,找到最合适的渠道,持续优化渠道投放策略,精准获客,比竞对可以用更低的价格获取新用户。 这时就需要用到用户画像和分群相关的数据能力输出了。 此时,数据产品就需要可以帮助渠道运营、用户运营、活动运营等不同运营角色,细化各个环节的运营指标,提供KPI的监控能力,并且通过对不同人群的画像分析,找到可以落地执行的运营方向。

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    用户画像从入门到挖坑

    本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 1、用户画像的作用与意义 1.1 作用 用户画像承载了两个业务目标:一是如何准确的了解现有用户;二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。 我的潜在客户在哪,他们喜欢什么,通过什么渠道获取,获客成本是多少等等 “用户从哪里来?” (用户来源渠道与效果) “用户到哪里去?” 另外一块是数据建模,选用合适的算法训练数据,比如到底是分类还是聚类,朴素贝叶斯,逻辑回归,SVM,神经网络哪一个合适? 标签体系也叫群体画像,群体画像与个体画像两者都是对人的描述,但群体画像归纳的是人群所呈现出的共性,而非多样性特征。

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    用户分析体系,该如何搭建

    1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步:用户活动参与分析 经过前三步,已经对三个基础问题有了了解: 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考:如何提升用户价值。 常见的优惠有五种形式 满减型:XX元商品,优惠XX金额。 折扣型:XX商品,原价X折销售 赠型:XX件商品,得Y件赠品。 二、不适合优先做的内容 相比之以上五个模块,有些分析可以相对靠后做: 1、用户画像分析:好的用户画像是养出来的,不是天生的。如果一开始没有收集啥基础信息,就先不用动这个脑子,等数据多补充一些再说。

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    AI小程序,下一个5年最好的创业机会

    同样是一万块钱,在一年之前,比特币,或乐视股票,结局是截然不同的。 ? 与之相对的,是创业的门槛越来越高,淘汰的速度越来越快,如果你不能迅速的把握住机会,你就只能看别人1年积累20年的财富! 那么小程序的创业红利究竟有哪里呢? 大家也都知道,实体店老板他们是不怎么懂互联网的,但是做小程序是需要技术的,很多人完全就不懂技术,不知道怎么做,所以最好的办法就是找小程序代理商,帮他们开线上店。 2:测算成交率 用户不同的行为轨迹、喜好画像以及行为频次,都会有不一样的测算结果,AI智能分析进行客户的成交率预测,为运营者预测出高度意向客户,提高销售转化率。 3:客户画像分析 通过用户的行为喜好,互动倾向等分析,可让销售直观的查看客户画像,为其提供销售支持。 场景描述:运营者可以查看每个客户的用户画像,了解客户的喜好及活跃度,并进行针对性的推荐和营销,有效提高转化。

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    90%的人都做错的用户画像,到底应该怎么做?

    前几天,有个搞运营的小伙伴向我吐槽,熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理,都躲不开“用户画像”,但经常听到伙伴们抱怨,这个词太大了,根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法,从理论到实践,教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像? 简单来说,用户画像=给用户打标签。 所以要让用户画像真的能发挥出作用,一套可实际落地的用户画像是必要条件。 ◆ 1、明确业务方做用户画像的目的 这里先指出大多数人的错误思考顺序:不是因为有了用户画像,从而用画像去提升业务,而是业务有需求,才需要去建立用户画像。 可以显示出公司各类客户的占比,显而易见一般挽留客户与一般发展客户占据多数,说明该公司的用户结构不是很合理,需要尽快采取措施进行优化; 而右侧的环形图则代表着各种类型客户的购买数量,可以看出复购率越高、愿意花大价钱的客户的数量越多

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    好的工作想法从哪里

    两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错的选择。 一年后,当摸清楚了攻击者画像整体框架的时候,剩下的就是细水长流,持续投入时间迭代即可。 其中有一个点当时认为还不错,是做攻击者画像的反方向,攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉,那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑,就可以做反面从白名单角度数字化正常用户,把一个人的设备、(域 威胁对抗方向和组织天然自带事中的时间轴属性和事终的目的属性,这是相较于其他方向和组织最大的特色,无论是攻击者或是其他组织,想从此路过,留下路财。 引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。

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