用户洞察数据模型?

lwt 4个月前
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用户洞察又名用户画像就是根据用户属性及行偏好特征等为其打上不同的标签,主要包含基本属性、社会属性和行为属性,如性别、年龄层次、地域、兴趣爱好等。通过“用户画像”可以让原本冷冰冰的数据形成形象生动、全面多维的用户形象,可以使APP运营者更加了解人群消费习惯、消费偏好分析、地域消费差异等,进一步指导APP的精细化运营。例如,某图像处理APP最初期望是打造一款适用于大众的修图软件,但通过“用户画像”分析后发现,APP自身的用户多为95后的年轻女性,拍照、社交、爱美等特征明显,进而在做产品迭代时,提供可爱的贴纸与多样式的滤镜成为了产品开发的重点。

通过洞察用户行为,我们可以对相同行为的用户进行分群,下钻深层分析用户的需求。通过分群可以构建千人千面推荐系统和个性化推荐系统。方舟是怎么实现用户画像的呢?用了怎样的数据模型?

易观方舟通过数据上报,得到你网站、APP上的用户信息,如电话、公司、邮箱等,以及用户触发的行为和用户触发事件时的设备、位置信息等,形成相对完整的用户画像

用户画像

用户画像的构成元素和数据模型:

了解用户身份信息

用户属性里包含用户的基础信息,姓名、电话、公司、职位 地区、广告来源等,也可以与其他系统打通得到其他信息,比如 与CRM打通后,可以知道用户的签约状态,以及负责此用户的 销售经理

了解用户做了什么行为

通过查看用户的行为序列 更真实的还原用户的场景回溯问题
例如:查看用户行为路径,定位到提交订单事件,查看用户提交订单之后,又发生了哪些行为
https://ark.analysys.cn/portal/images/segment_5.png?fb171a86faf8fec893afc4be16f77cb3

用户画像之分群画像

通过不同的规则筛选用户群体,可以了解当前用户群的共性画像,有的放矢策划用户活动

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