“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
比如当今知名度做的比较好的活动类产品中我知道的有爱活动、互动吧、活动行这三个,我个人又比较喜欢户外活动,不论我打开互动吧、爱活动还是活动行想在上面找无锡地区的户外活动,但都没有我喜欢的,这就是痛点。 做产品设计时如何发掘用户的痛点 通过上面的名词解释,简单为大家解释了痛点是什么意思,当然要全面分析的话,可以从用户体验的那五个层级来分析,有战略层、范围层、结构层、框架层以及表现层上面的,以这样的角度来分析,会比较全面,考虑的也会周全很多,不至于在演示Demo的时候,因设计逻辑不合理而被推翻,浪费时间,若已经进
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。如果说网络是一面镜子,那么网络背后的我们每个人都有一副属于自己的面孔,今天就让我们通过用户画像来了解网络背后的“我”和“你”。
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
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,
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。
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!
之前开发过一个画像项目,并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节,例如PSM,RFE,USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验,尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好,理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料,所以,我又专门开了一个专题,打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标,每天第一时间收获技术干货!
用户画像已经是作为一个数据从业者来说家常便饭的内容,围绕自然人的年龄、性别、职业、收入、风险、兴趣等各个维度去建立和完善相关的标签体系,重复重复再重复的优化。
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统,梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件: 下面是新榜的数据,我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况: 再看下,各大自媒体传播的核心: 失业,每秒8000张海报,成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗? 反正对人类设计师的要求会越来越高,因为有了瞬间出图的AI(此AI不是Adobe Illustrator),作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流,应该多了解甚至掌握人工智
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。
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。
0x00 前言 刚入行做数据开发的时候经常听企业导师讲,你要有数据的意识,不能只知道闷着头来一个需求接一个,要从业务的角度来理解数据,这样你的职业线才能更长。 本篇不会分享和业务强相关的数据 Sense,但是会引入一些各种业务都会涉及的最基本内容: 数据核心维度分布:核心业务维度分布,主要是指像年龄、地域、性别之类的维度分布。 数据口径:数据口径可以理解为同名字段在不同表中的取值范围。 0x01 数据核心维度分布 核心维度分布主要是指数据中那些比较重要的列的内容分布,比如说用户最基本的年龄、性别和城市
在这里咱不撕逼,最终目的是让大家重视设计稿里的英文,不要整天闹笑话。因为这样的强行英文标题实在是太尴尬了。其尴尬程度不亚于歪果仁身上纹个不知所以的中文,或者咱们的小伙伴身上穿一个迷之尴尬英文的T恤。
最近发现网上可以学习的交互知识和如何去做交互设计的内容还是比较匮乏,所以想将自己这些年做互金行业的一些交互知识经验贡献出来,希望给一些刚入行的朋友看到能有所收获。
用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体,需要更了解用户,自然而然就会去认知用户,收集用户的相关信息,这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来,我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
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。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体,需要更了解用户,自然而然就会去认知用户,收集用户的相关信息,这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
导读:产品研发团队犯的常见错误之一是对用户没有足够的了解,就开始提需求或设计产品。在收集到大量用户信息后,产品研发团队需要通过这些信息创建目标用户的画像,以便更深入地了解用户,进而实现以用户为中心设计产品。
在产品研发过程中,确定明确的目标用户至关重要。不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求,我们不可能做出一个满足所有用户的产品。 为了让团队成员在研发过程中能够抛开个人喜好,将焦点关注在目标用户的动机和行为上,Alan Cooper提出了Persona这一概念。“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样,是真实用户的虚拟代表,是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。我们通过调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不
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。
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
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,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)。
作者:fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中,我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人,他们的消费习惯是怎样的,行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像:方法论与工程化解决方案》,对用户画像有一些体系化的学习,同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中,我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人,他们的消费习惯是怎样的,行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像:方法论与工程化解决方案》,对用户画像有一些体系化的学习,同时结合日常
“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心,然而要真正了解用户懂得用户,就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用,借助用户画像,企业或APP可以深入挖掘用户需求,从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像,用户画像的构建流程以及应用场景。
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?
做推荐系统的时,我们需要了解我们的用户,也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。
本文参考了我的同事肖然、王威和刘尚奇于2017年7月22日在ThoughtWorks北京办公室所讲授的“领域驱动的微服务架构设计——实战工作坊”的课程内容,同时参考了我的同事亢江妹在业务分析工作中所使用的“拆分API故事”的实践方法,在此表示感谢。
David Raab 在2013年首次提出了Customer Data Platform (CDP)的概念。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践,帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程,以及应有的功能模块;
用户画像作为“大数据”的核心组成部分,在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊,携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐,猜你喜欢等;针对旅游市场,携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的,架构、组成等几方面,带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先,先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说,推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
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。
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。
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
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么,你如何测?中,我提到了大数据的测试还有一类,即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等,今天就聊聊关于用户画像的那些事,希望对大家有所帮助。
在互联网逐渐步入大数据时代后,不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于,消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务,进而深入挖掘潜在的商业价值。于是,“用户画像”的概念也就应运而生。
年前部门一次性购买了一批书,我知道这次我应该会被指派阅读一些偏向于管理类的书籍,但是没想到美女领导直接给了我这本书《快速转行做产品经理》,其实一开始我有点反抗,因为我并不想放弃我的技术核心行业,我更喜欢去研究Java各类框架的源码,写一些开源的项目。(毕竟我平时也经常在Github上行走,不过近期主要是文章类的上传)
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践,这次我们将以OTA产品为例,进一步讨论如何依托数据,搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么? 简单来说,用户画像就是从不同的维度来表达一个人,这些维度可以是事实的,可以是抽象的;可以是自然属性,比如性别、年龄;可以是社会属性,比如职业、社交特征;可以是财富状况,比如是否高收入人群,是否有固定资产;可以是家庭情况,比如是否已经结婚,是 否有孩子;可以是购物习惯,比如喜欢网购还是喜欢逛商场;可以是位置特征,比如在哪个城市生活;可以是其他行为习惯。 总之,所有大家
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
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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)
解决痛点:用户画像的作用是什么?要如何搭建?其中应涵盖哪些内容?对数分同学来说有什么作用?
当前借助大数据技术,针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”,方便广大市民及进(返)各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码,即便捷了防疫检查,也真正实现了大数据技术的价值应用,便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广,更深刻的理解了大数据的价值。
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄、性别、地域、用户偏好等,最后将用户的所有标签综合来看,就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
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。
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