用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,尤其在数字化营销范畴之内,核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。
用户画像是指我们产品或服务的核心用户具有代表性的一些共性特征。它是一个虚拟的用户,画出这些特征的目的有两个
中午和一前同事一起用餐,发现还是有很多碰撞点的。交流了很多正在做的事情, 对方也提供了非常多的思想值得自己很好的思考。
乔巴:公司领导让我规划用户画像体系,我之前从没做过,现在感觉就像丈二和尚摸不着头脑。用户画像体系规划是怎样的?整个画像体系有哪些模块?在实施过程中先做哪些,后做哪些?需要哪些人来参与,协作流程是怎样的?有没有一些模板可以套用?
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具,被全部互联网人熟知,用户画像的定义并不复杂,是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息,为便于各业务应用,将这些信息进行沉淀、加工和抽象,形成一个以用户标志为主key的标签树,用于全面刻画用户的属性和行为信息,这就是用户画像。
一提到用户画像,很多人直观地会想到:通过用户画像分析出用户偏好。到底用户偏好该如何做分析,今天简单分享下,给大家一个懒人攻略。
由于近些年深度学习技术的飞速发展,大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地,其中,推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系,各大公司都放出了众多推荐系统相关职位,且薪水不菲,目前发展势头很猛。
导读:阅文作为国内最大的网络文学公司,我们在实践过程中,总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论,及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像,以及如何做用户画像,并结合在阅文场景下所面临的问题,为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
互联网下半场,流量红利早已消耗殆尽,一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性,没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户,另一方面,现在用户信息过载、产品和服务同质化严重,经常是花了钱也得不到客户,这样导致
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
我们先来了解一个概念,购买动机,这是消费者行为里的一个很重要的概念。也就是了解用户为什么要购买。这当中肯定是产品满足了用户某种需求。就像人饿了就要吃饭,渴了就想喝水。但吃什么,喝什么,这种满足的方式很多,为什么选择你?这是我们要思考的。
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华(Awesome)知识资料收录整理,使得AI从业者便捷学习和解决工作问题!在专知人工智能主题知识树基础上,主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成,并保持动态更新!另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学,请加入我们专知AI创作者计划,共创共赢! 今天专知为大家呈送第十三篇专知主题荟萃-用户画像知识资料大全集荟萃 (入门/进阶/竞赛/论文/PPT等),请大家查看!专知访问www.zhuan
临近年底,很多同学在做2020的规划,其中有一项很让人挠头的任务:分析新业务可行性。因为过往每次做,不是数据太少压根没法分析,就是做实验被质疑:“有没有代表性?”“万一有其他可能怎么办?”好纠结。还有今天先用一个趣味小例子,看看基本思路。话不多说,直接上案例:
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。举个例子,如果你关注老李的头条,每天看的都是数据分析类的内容,那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签,下次打开头条,给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章
有一个朋友跟我说,他之前呆过的一家互联网公司,抗风险能力很弱,整个运营部门all in在新增上,完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W,还没有算上其他渠道。但是留存特别低,7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来,公司新来了一个产品经理,这个产品经理看到公司的问题,他逐步完善整个公司的数据体系。后来,运营数据指标体系慢慢清晰了,公司的用户增长也步入健康的增长状态,比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说,数据分析好的话,完全能够实现可持续性的利润增长,深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点,数据分析的价值潜力很大。今天,结合我多年的APP数据分析经验,给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住,只聊思路,不聊实操,希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
原作者:王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程,连载二更进一步,以时尚杂志全媒体为业务原型,把抽象的文字描述实例化,从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作,后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。
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。
作者 CDA 数据分析师 背景 刘路老师之前主要是做政府数据分析,目前主要服务企业。他认为政府和企业的数据分析没有本质区别,都是有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的过程,都是为
用户画像,大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题,公司都在搞,文章满天飞,在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代,你不懂用户画像,不搞用户画像,你都不好意思跟别人聊(chui)业(niu)务(pi)。
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户,可以让人更容易理解用户,并且可以方便计算机处理。
各种各样的数据,如果只是躺在数仓里面,并不会发挥更大的业务价值,只有数据产品化之后才能便于业务方使用,这也是数据平台的价值,需要每一位数据平台的小伙伴为之努力。
“用户画像”这个说法现在是在数据分析和数据挖掘领域是很流行的。 这个说法比较形象,它是指我们在数据库或数据仓库里使用用户信息的记录,对这些信息逐渐丰富以后完成对用户的描述。整个描述的过程就像给用户画像一样,因为我们平时在绘画中说的画肖像画一样,一笔一笔照着模特画,最后完成对模特样子的描述。 我们希望对用户做“画像”的目的也是比较明确的,就是我们希望通过某些手段对用户做甄别,把他们分成彼此相同或不同的人群或个体,进而区别化提供服务和进行观察分析——这通常是做用户画像的核心目的所在。 在数据库或者数据仓库里怎
写在前面 对于战略制定和产品设计而言,收集各种各样的用户数据是非常有价值的,但有时候你会忽略统计数字背后所代表的真正人物。 因此,通过创建用户画像,你可以让你的用户变得更加真实。用户画像是能代表整个真实用户需求的虚构人物。通过赋予一张人物的面孔和名字,你将用户调查及用户细分过程中得到的分散资料重新关联起来,用户画像可以帮助你确保在整个设计过程期间把用户始终放在心里。 本文从用户画像的概念、建立画像的重要性、以及如何建立用户画像三大方面,和大家一起浅谈心得。类似的文章有很多,我按照一般人比较容易理解和接受
最近在工作之余,结合自己的理解和论坛上的一些帖子,整理了份用户画像的文章,个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。(文章内的图片来源于不同帖子,权当分享,侵删)
用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户,设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。通过用户画像,我们可以将产品用户具体化、形象化,从而更好地理解产品用户,设计出更加符合用户需求的产品。 那么用户画像怎么做?
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。
我接触过很多设计小伙伴都一个共同的特点,如果说某个概念大家也都能讨论几句,但是落实到具体工作中就不知道如何去运用了,或许这个是教育体制下的一个通病。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物,作为淘宝方,他们想知道用户是什么样的,年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等,这样的一个用户描述就是用户画像分析。 在实际工作中,用户画像分析是一个重要的数据分析手段,帮助产品策划人员对产品功能进行迭代,帮助产品运营人员做用户增长。 作为产品策划人员,需要策划一个好的功能,获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值,那么了解用户并做用户画像分析,是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环
精准营销,如何构建一套完善的用户画像体系?
<数据猿导读> 对于大众来说,进入移动互联网时代以后,自然已无法离开WIFI和APP。殊不知,专家表示,这些工具正在“暴露”你的身份。别慌。对于企业来说,正是基于你的手机数据信息,才能了解你,从而为你
最近入手了一个用户画像的项目,这里面真的“坑”满多的,你肯定很想问,不就是用户画像嘛,会这么烦吗?现在可能就需要拆分成几个问题来做这个项目。
| 导语 通过画像更了解用户,从已知的现象中洞察他人没有发现的价值点 背景:为了让用户有更好的产品使用体验,我们经常会做一些创新设计和设计优化。那如何做“有效”的创新和优化?答案一定是从用户的角度出发,以用户的行为习惯和喜好来作为设计支撑,做用户觉得有用的设计和功能,这样用户才会真正的去使用和体验,而不只是做产品或设计觉得好的设计和体验。 如果我们想了解用户每天在产品中的行为序列;想了解哪些类型的用户在用我们的产品。我们可能会得到类似这样的一份数据表,他确实有一些显性的结论和标签分类。但是这些标签背
写在前面 本篇内容来源于网络,因为工作需要,所以就去网上查找资料,顺便整理一下分享给大家,小红自己也是在学习阶段, 做这个公众号的目的也是为了输出自己学习的内容,一方面是为了自己更好的学习,另一方面希
首先看一下大数据与应用画像的关系,现在大数据是炙手可热,相信大家对大数据的四个V都非常了解,大数据应该说是 信息技术的自然延伸,意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史,在传统的IT
【导读】2017年 11月4日,大数据系统与应用研讨会在中科院计算所举行。会议邀请了中科院计算所程学旗老师和其他来自联想、京东、美团点评、小米等一线互联网公司大数据领域的专家,通过主题演讲,分享并深度探讨了大数据技术在业界一线的最佳实践和创新应用。 小米大数据总监司马云瑞为大会带来了题为《小米用户画像的演进及应用》的分享报告,循序渐进地分享了小米用户画像系统的建设和应用。小米公司经过7年的发展,积累了海量的日志和用户行为数据。基于全生态、多维度的数据资产,构建了丰富的用户画像体系,在业务运营、广告、互联网
作为世界最大的生活服务平台,我们同样也希望用户知道“58就在那儿!”。要做到这一点,我们首先就需要具有对用户洞若观火、明察秋毫的能力,而58用户画像的建设就是以此为目标的。
摘要: 伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像,能够完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像? 举例而言,某位客户的特征描述为:男,31岁,收入一万以上,爱美食,团购达人,
辛向阳教授提出:交互设计的本质是对行为的设计。交互设计的五要素分别是:用户、场景、目的、媒介、行为。详情请查看文章《交互设计的本质》。
过年时,闲来无聊,便想起年前和啊喔科技的的朋友聊到过“不写就出局”用户活跃度的话题,大家共同讲起了需要建立产品的用户画像。去年十月,雨花客厅程冲老师在产品课程上也讲过用户调研和分析方法。这两天想梳理出来所学所思:用户画像到底是什么?该如何创建用户画像?用户画像到底有什么作用?
1、用户画像:用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考:什么是用户画像?如何构建用户画像? 企业为什么要绘制用户画像?谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像,没你想的那么简单!
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统,它可以各种不同的系统中,起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等,可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。 下面将从几个方面来说一下
移动互联网时代,精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力,“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指,在大数据时代,企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析,将数据抽象成标签,再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云