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很多企业都要做用户画像,我该怎么办?

有同学问:陈老师,我领导让我做用户画像分析,可是我做了一大堆数据,却被批:也没分析什么东西啊?该咋办?今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据,动不敢动。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户的角度思考问题。 还是新产品不动的问题,如果要从大方向验证,可以简单如下进行: ? 如果怀疑大环境不好,那应该全品类受影响。 站在实际对企业有用的角度,当然是越多越好。不过,随着爬虫,NLP,埋点越做越深入,在有技术支持的情况下,这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下,还是尽量推动内部数据丰富。 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户画像怎么做。

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用户画像,该怎么分析?

用户画像分析的错误姿势 1.限于数据,动不敢动。一提用户画像,很多人脑海里立刻蹦出了性别,年龄,地域,爱好等基础信息字段,然后大呼:我们好像没这个数据,于是放弃分析了。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户的角度思考问题。 还是新产品不动的问题,如果要从大方向验证,可以简单如下进行: ? 如果怀疑大环境不好,那应该全品类受影响。 站在实际对企业有用的角度,当然是越多越好。不过,随着爬虫,NLP,埋点越做越深入,在有技术支持的情况下,这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下,还是尽量推动内部数据丰富。 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答,自然没有分析思路了

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    用户画像,该怎么分析?

    有同学问:陈老师,我领导让我做用户画像分析,可是我做了一大堆数据,却被批:也没分析什么东西啊?该咋办?今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据,动不敢动。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户的角度思考问题。 还是新产品不动的问题,如果要从大方向验证,可以简单如下进行: ? 如果怀疑大环境不好,那应该全品类受影响。 站在实际对企业有用的角度,当然是越多越好。不过,随着爬虫,NLP,埋点越做越深入,在有技术支持的情况下,这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下,还是尽量推动内部数据丰富。 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户画像怎么做。

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    用户画像,该怎么分析?

    有同学问:陈老师,我领导让我做用户画像分析,可是我做了一大堆数据,却被批:也没分析什么东西啊?该咋办?今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据,动不敢动。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户的角度思考问题。 还是新产品不动的问题,如果要从大方向验证,可以简单如下进行: ? 如果怀疑大环境不好,那应该全品类受影响。 站在实际对企业有用的角度,当然是越多越好。不过,随着爬虫,NLP,埋点越做越深入,在有技术支持的情况下,这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下,还是尽量推动内部数据丰富。 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答,自然没有分析思路了

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    用户画像怎么生成出来的?

    接下来,我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。 1. 什么是用户画像? 列举一个实际案例:抖音发布的《2020年抖音用户画像报告》中,描绘了总体抖音用户群体的画像: (抖音人群性别、年龄及地区画像。 以上两组标签,会形成两组完全不同的用户画像。下图展示了电商和广告可能用户画像情形(说明:一款产品可能拥有多个用户画像代表)。 (4)总结 2. 用户画像有什么用?如何使用? 讨论用户画像的作用,我们先了解用户画像理论的源头Alan Cooper怎么说。 Alan Cooper认为有四个核心作用: 1)产生共同语言。 2)让用户形象不再多变且没有定论。 用户画像贯穿在多个业务流程当中,理解用户画像的概念和作用,在一定程度上是为了更好地实践和使用用户画像

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    B2B的用户画像怎么做?

    分享一个B2B用户画像的做法。网上流传的资料大多是B2C相关的,导致在B2B企业的同学很困惑:”老师,说是RFM模型,可我们的客户都是n久没有一张单,一张订单几百万,怎么个RFM法呢? 所以,B2B企业会更需要做用户画像:一则为建立清晰的用户联系,把客户控制权从一线销售手里夺回来。二则,为了清楚掌握客户特征,识别用户需求,及时跟进服务。 与B2C用户画像一样,B2B用户画像也可以分为用户名称,基本特征,消费行为,互动行为等维度,但要考察的内容完全不同(如下图)。 ? 第一关:销售队伍管理 和B2C不同,做B2C用户画像企业,不是淘宝、微信这种超级平台,就是有能直接沟通客户且有一定体量的公司(京东、饿了吗、滴滴)。用户登陆平台后,所有的操作在平台上完成。 B2C面对的往往是大众日常需求,如吃饭,衣服,出行;B2B面对的企业需求,本质只有1个:经营效果。所以关注用户的经营效果,制定我们的经营方略,才是设计用户分类的出发点 基本的用户画像概念就如上做述。

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    8000字,详解用户画像,助力企业精细化运营

    来源 :谈数据 导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。 企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。 随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。 用户画像可看作企业应用大数据的根基,是定向广告投放与个性化推荐的前置条件,为数据驱动运营奠定了基础。由此看来,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。 图1-6 用户画像建设项目流程 第一阶段:目标解读 在建立用户画像前,首先需要明确用户画像服务于企业的对象,再根据业务方需求,明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】项目介绍

    在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前,博主可是煞费苦心,为大家整理了一期,如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白,到底什么是用户画像?)。 ---- 项目介绍 企业级360°全方位用户画像是基于电商平台进行设计和开发,是面向注册会员的偏好、行为习惯和 人口属性的画像还原,同时也包括对商品信息的画像还原。 项目名称: 企业级360°全方位用户画像 行业领域: 电商平台,针对电商平台用户构建用户画像,给用户打标签 构建画像: 1)、注册会员(打标签) - 用户标签 a)、偏好:订单数据 依据订单数据 画像模块: 个体画像 -> 【微观画像】 依据用户ID:userId,查询用户所用标签,进行展示 群体画像 -> 【标签查询】 依据多个标签组合(OR、AND)查询用户,属于某个群体, 3、画像模块 画像模块是对实体(用户/物品)信息全貌可视化的精准还原,包括对个体的全方位还原和群体的 全方位还原。

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    【干货请收藏】企业如何低成本、快速构建用户画像体系?

    用户画像最初的意义,在于帮助企业找寻目标用户,明确出他们的喜好与厌恶,从而优化产品功能与服务,最终创造出更多的商业与社会价值。 用户画像发展至今,可用性得到进一步提升。 当然,其根基仍然是用户标签,不过在大数据加成之下,很多企业得以从海量数据中提炼更多的用户基础特征与行为特征来丰富用户标签,这就让用户画像变得更为立体与真实了。 当数据不足以验证画像置信度的时候,怎么办?亦或是产品相对成熟,数据有所积累,但终究尺有所短、寸有所长,想进一步做画像补全,怎么办? 正所谓是:巧妇想做饭,米从何来哉? 适用的第三方用户画像服务,满足了我们找米的期望。在期望之外,像个推这些做用户画像企业,还提供了可参考的标准标签与策略模型,甚至考虑到了应用场景。 日趋激烈的商业环境对企业产品变现能力提出了更高的要求,企业不仅想活下去,更想好好地活下去。叩开未来的大门,企业需要付出很多努力,而用户画像就是其中一块敲门砖,更是大门开启后,助帆远航的清风。

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】标签系统介绍

    在前面几篇博客中,博主已经为大家带来了什么是用户画像,以及项目的一个基础介绍。用户画像的核心就是打标签,本篇博客,我们来聊聊关于这个项目的标签系统。 ? ---- 1. 5、针对业务标签操作 - 启动:业务标签运行程序生成标签 - 编辑:修改业务标签属性 - 删除:将业务标签删除 1.1.2、新建:主分类标签 用户画像构建时 1.3、微观画像 依据用户:身份证号、手机号、QQ及Email,检索查询用户所有标签信息,构建展示用户画像信息。 ? 小结 本篇博客主要为大家介绍了【企业级用户画像】项目的标签系统,包含不同标签的细致分类以及效果展示。后续博主会为大家带来如何针对不同的标签进行开发,敬请期待?

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