En bref, le portrait des utilisateurs est une étiquette basée sur des attributs sociaux, des habitudes et du comportement des consommateurs des utilisateurs. Modèle utilisateur. Le cœur de la construction d'un portrait de l'utilisateur fournit à la "carte" de l'utilisateur et que la carte est un identifiant de fonctionnalité très modifié analysé par les informations de l'utilisateur.
Par exemple: Si vous achetez habituellement des jouets de poupée, le site Web de commerce électronique peut jouer »peut même être jugé par votre enfant pour acheter des jouets. Age, associé à" enfants de 5 à 10 ans ", des étiquettes plus spécifiques et toutes les étiquettes sont fournies pendant un moment, elle deviendra votre portrait de l'utilisateur. Il est donc également dit que le portrait de l'utilisateur évalue un type de personne qui se trouve
] Supprimer "L'étiquetage", les utilisateurs de portrait ont également décrit "la croix basse", lorsque deux portraits sont des étiquettes externes externes presque appropriées,Ensuite, deux personnes peuvent être consolidées, affaiblir la différence d'étiquettes à faible poids.
Lundi, le rôle des portraits de l'utilisateur
Luo Zhenyu a surélevé un tel exemple dans le nouveau discours d'un ami ": quand un mauvais vendeur qui a maîtrisé vos données d'achat et il Peut décider de vous fournir une authentification ou une fausse en fonction de l'achat de vos biens habituels. Cela ne dit pas cette situation, mais cela montre également que le portrait de l'utilisateur peut être "ventes précises", bien sûr, cela est extrêmement faux .
Les actions ne sont généralement pas séparées des aspects suivants:
Marketing précis, analysant les utilisateurs de produits potentiels, marketing pour des groupes spécifiques par SMS;
Statistiques des utilisateurs, telles que College China à acheter Top10 Livres, Division City Dad Index;
Quelle marque de sport, utilisationAlgorithmes de grappes, comme la distribution de personnes avec du vin rouge;
Personnaliser le service ou le produit, ce qui signifie un service personnalisé, certains groupes, même chaque bit d'utilisateur (les personnes pensent que c'est la direction actuelle de la monnaie de développement et la consommation dans l'avenir principal). Par exemple, une entreprise veut lancer un visage de jouet pour faire face à un enfant de 5 à 10 ans, analysé par le portrait de l'utilisateur, découvrir des images = "Pleasant Goat", rack (Priorité "moyenne" Le taux le plus important et efficace Fabrication de base pour de nouveaux produits.
Sections, processus de construction
. [douzième3] . 1. Collecte de données . Les données de collecte sont divisées en données de comportement réseau, service de services de comportement interne, contenu de données prioritaires, données de transaction d'utilisateur, quatre catégories. Données comportementales du réseau: nombre d'opérations, vue de page, heure d'accès, vitesse d'activation, contact externe, données sociales, v.v. Service de données comportemental interne: parcourez le chemin, heure de la page, de la profondeur d'accès, de la vue unique, V.V. Le contenu de l'utilisateur est de bonnes données: Parcourir / collecter le contenu, les commentaires de contenu, le contenu interactif, la priorité aux formulaires de vie, les priorités de marque, etc. Utilisé (Service de transaction): Taux de contribution, prix, taux de bande, taux de récupération , taux de perte, etc. , bien sûr, les données collectées 100% incorrectes nécessitent une incertitude cIl nécessite une modélisation au stade arrière. Repenser, l'homme a rempli la colonne de genre, mais par ses priorités comportementales, elle pourrait être évaluée à 80% de son sexe "femme". Il est également mentionné qu'il est préférable de stocker des scènes dans lesquelles le comportement se produit simultanément lorsque les données de comportement de l'utilisateur sont stockées pour une meilleure analyse de données. 2. Modèle de comportement Cette étape est les données de traitement collectées à l'étape susmentionnée, effectuant une modélisation comportementale, avec des étiquettes d'utilisateurs abstraites, cette étape lui rend compte d'être un événement de probabilité élevé et accidentel. Comportement des utilisateurs éliminés par des algorithmes mathématiques. À ce stade, il faut également utiliser l'apprentissage, deviner le comportement, les options utilisateur et au lieu d'AY = KX + B, X représentant des informations déjà connues, y est la priorité de l'utilisateur, à travers la constante exacte. K et b à exactement y. À ce stade, de nombreux modèles ont besoin deÊtre étiqueté pour les utilisateurs. (1) Modèle d'automobile utilisateur Selon les préoccupations ou acheter des produits liés aux utilisateurs, si les utilisateurs ont des voitures, il est prêt à acheter une voiture (2 ) Modèle client proche de l'utilisateur Évaluation de l'algorithme + Cluster pour déterminer la fidélité des utilisateurs ] (3) Type de modèle Hauteur Jugement de lundi tels que des chaussures et des bouchons de vêtements dans les utilisateurs (4) tissu Déterminez si les utilisateurs sont des jeunes littéraires . (5) Modèle de valeur utilisateur Le site Web est très utile pour améliorer le taux de rétention de l'utilisateur (le site Web de commerce électronique est généralement mis en œuvre par RFM, en plus de nombreux modèles tels que la consommation, la probabilité par défaut, la probabilité de perte, etc. Portrait Utilisateur Casting de base Cette étape peut être dit comme une deuxième étape en profondeur, Pour mettre les propriétés de base des utilisateurs (âge, géographie, géographie), la capacité d'acheter, des caractéristiques comportementales, des passe-temps, des caractéristiques psychologiques et des réseaux sociaux sont également étiquetés. Pourquoi le moule de base est-il car le portrait de l'utilisateur ne sera jamais décrit à 100%, ne peut continuer à approcher une personne, de sorte que le portrait de l'utilisateur doit suivre en permanence les données de base du changement correctement nécessaire aux nouvelles cartes abstraites basées sur des données connues à rendre les utilisateurs portraits de plus en plus stéréo. À propos de "L'étiquetage", appliquant généralement des étiquettes multi-niveaux, une classification multi-niveaux, telle que la première carte de base étant des informations de base (nom, sexe), le deuxième niveau est les habitudes de consommation, le comportement des utilisateurs; Première classification avec la nature de la population, la nature de la population et les informations de base, les positions géographiques et autres classifications secondaires, localisation géographique et trois catégories pour les adresses de travail et les adresses de domicile. 4, visualisation des données Il s'agit d'une étape réelle en utilisant des portraits d'utilisateur et TRong cette étape, il est généralement analysé pour les groupes.Par exemple, les utilisateurs principaux peuvent être décomposés en fonction de la valeur utilisateur pour évaluer la valeur potentielle d'un groupe pour effectuer des activités ciblées.