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用户画像成型阶段——数据建模

作者:华企商城小编  浏览量:206   发布时间:2016-07-21 17:01:35

  用户画像成型阶段——数据建模

  1、定性与定量相结合的研究方法

  定性化研究方法就是确定事物的性质,是描述性的;定量化研究方法就是确定对象数量特征、数量关系和数量变化,是可量化的。

  一般来说,定性的方法,在用户画像中,表现为对产品、行为、用户个体的性质和特征作出概括,形成对应的产品标签、行为标签、用户标签。

  定量的方法,则是在定性的基础上,给每一个标签打上特定的权重,最后通过数学公式计算得出总的标签权重,从而形成完整的用户模型。

  所以说,用户画像的数据建模是定性与定量的结合。

  2、数据建模——给标签加上权重

  给用户的行为标签赋予权重。

  用户的行为,我们可以用4w表示: WHO(谁);WHEN(什么时候);WHERE(在哪里);WHAT(做了什么),具体分析如下:

  WHO(谁):定义用户,明确我们的研究对象。主要是用于做用户分类,划分用户群体。网络上的用户识别,包括但不仅限于用户注册的ID、昵称、手机号、邮箱、身份证、微信微博号等等。

  WHEN(时间):这里的时间包含了时间跨度和时间长度两个方面。“时间跨度”是以天为单位计算的时长,指某行为发生到现在间隔了多长时间;“时间长度”则为了标识用户在某一页面的停留时间长短。

  越早发生的行为标签权重越小,越近期权重越大,这就是所谓的“时间衰减因子”。

  WHERE(在哪里):就是指用户发生行为的接触点,里面包含有内容+网址。内容是指用户作用于的对象标签,比如小米手机;网址则指用户行为发生的具体地点,比如小米官方网站。权重是加在网址标签上的,比如买小米手机,在小米官网买权重计为1,,在京东买计为0.8,在淘宝买计为0.7。

  WHAT(做了什么):就是指的用户发生了怎样的行为,根据行为的深入程度添加权重。比如,用户购买了权重计为1,用户收藏了计为0.85,用户仅仅是浏览了计为0.7。

  当上面的单个标签权重确定下来后,就可以利用标签权重公式计算总的用户标签权重:

  标签权重=时间衰减因子×行为权重×网址权重

  举个栗子:A用户今天在小米官网购买了小米手机;B用户七天前在京东浏览了小米手机。

  

  由此得出单个用户的标签权重,打上“是否忠诚”的标签。

  通过这种方式对多个用户进行数据建模,就能够更广的覆盖目标用户群,为他们都打上标签,然后按照标签分类:总权重达到0.9以上的被归为忠实用户,ta们都购买了该产品......。这样的一来,企业和商家就能够根据相关信息进行更加精准的营销推广、个性化推荐。

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