基于数据挖掘及可视化的产品用户研究

研究背景

1,传统用户研究弊端:问卷调查,用户访谈,数据收集低效,研究样本有限,数据的真实性、可用性较差

2,计算机技术的崛起:各大网站平台数据接口开放,各类信息获取技术普及,python网络爬虫

3,互联网数据的井喷:网络购物普及,电商平台积累了大量用户数据,信息时代已过渡到了大数据时代

4,文本挖掘技术的发展:智能时代的到来,文本挖掘与基于机器学习的自然语言处理也飞速发展

研究意义

1, 解决传统产品用户研究样本小,非真实用户数量多, 及认知偏差造成的过大误差,可用性差的弊端;

2, 对产品消费者用户进行定向研究,构建更精准的用户需求画像,以期望更有效地对设计提供支撑

总体流程

研究难点:文本信息的数据处理和数据挖掘过程中的文本特征获取和聚类分析,可视化处理

创新点:基于海量的消费者评价文本数据挖掘研究,进行用户精准需求画像研究

研究过程

以【台灯】为研究载体,研究 四个价格区间,对应区间销量前90名,共360款商品,约140W条,商品信息,用户评价等数据信息展开研究。

购买力分析

1,50~100价格区间销量最高;

2,最贵产品与最廉产品销量接近;

3,最高端和次高端产品销量接近。

颜色挖掘分析

用户评论分析

研究结论

1,台灯品质是用户的第一考虑,且好的产品, 价格因素对用户购买决策影响较小;

2,白色是最受用户欢迎的台灯颜色,其次是黑色和蓝色;

3,企业生产台灯,白色:黑色:企业色的生产比例接近5:1:1最优,此时售卖率最高;

4,高端台灯最佳定位人群为儿童,最佳策略应主打护眼功能。

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