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如今,无论在哪个行业,用户画像的构建都显得尤为重要。只要借助了用户画像,就可以在充分了解和挖掘用户的基础上,做好精准营销从而提高转化。说到用户画像的搭建策略,数据的收集是十分关键的环节 。可能绝大所数的运营者都有相同的困惑,没有数据应该如何做用户画像呢?这就牵扯到如何提取有效数据,如何给用户做标签等等问题。下面我们一起来分析一下用户画像的搭建策略。
1、用户画像与数据的关系
简单来说,用户画像是所有与用户相关的全部数据,包括用户的属性数据、行为数据等。从技术角度来说,是大数据技术的一种重要应用方式。许多公司的用户画像来源都不同,有些是自己做的,有些则是从外部采购的。归纳起来,用户画像里面的数据通常包括两个方面,即公司内部数据和外部数据。通常外部数据是用来弥补内部数据的不足。
2、构建用户画像需要收集什么数据?
数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。以电商平台为例,收集用户行为数据:比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等;收集用户偏好数据:比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等;收集用户交易数据:比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据,方便对用户进行有针对性、目的性的运营。我们可对收集的数据做分析,让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系,可自建立数据仓库,实现平台数据共享,或打通用户数据。
3、搭建用户画像的策略分析
(1)标签体系设计。开发者需要先了解自身的数据,确定需要设计的标签形式;
(2)多数据源数据融合。在建设用户画像时,个推会整合自有海量数据以及该APP自身的数据;
(3)实现用户统一标识。多数情况下,APP的众多用户分布于不同的账号体系中,个推会将其统一标识,帮助APP打通账号,实现信息快速共享;
(4)用户画像特征层构建。即将每一个数据进行特征化;
(5)画像标签规则+算法建模。两者缺一不可,在实际的应用中,算法难以解决的问题,利用简单的规则也可以达到很好的效果;
(6)利用算法对所有用户打标签;
(7)画像质量监控。在实际的应用中,用户画像会产生一定的波动,为了解决这个问题,个推建设了相应的监控系统,对画像的质量进行监控。
以上就是没有数据如何搭建用户画像的全部策略。总的来讲,用户画像的搭建并不是完全固定的,需要结合行业和产品来进行具体分析。
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