欢迎来到北大总裁研修网!

网站地图
联系方式

010-62760270

您当前的位置 : 首页 > 新闻资讯 > 怎样深入理解用户画像? >

热门关键词Keywords

联系我们Contact Us

北京大学总裁研修班培训官网

咨询电话:010-62760270

地址:北京市海淀区颐和园路1号

网址:www.pkucn.net

咨询北大总裁班教务老师

怎样深入理解用户画像?

2020-06-09
103次


用户画像是一个挺新颖的词,最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们运营谈及用户画像,它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。


怎样深入理解用户画像?


画虎不全反类汪,想要用好它,首先得深入理解用户画像。


现在运营按用户生命周期设立了几个标签,比如新用户、活跃用户、流失用户,这些标签当然够细分。但它真的是一个好标签么?不是。


因为这些都是滞后性的。按流失用户的一般定义,往往是用户很长一段时间没有回应和行动,但是都几个月没有响应了,哪怕知道是流失用户也于事无补。它有价值,但太滞后。


聪明的运营会设立一个新的标签,最近一次活跃距今天数,用户有六个月没有活跃,那么天数就是180天。这个比单纯的流失用户标签好,能凭此划分不同的距今天数,设立30天,90天,180天的时间节点。


距今天数也不是最好的。用户有差异,同样两个用户A和B,哪怕不活跃天数相同,我也不能认为它们的流失可能性相等。该问题在低频场景更凸显,旅游APP,半年没有活跃也是正常的,此时距今天数力有未逮。


回过头看流失用户,我们定义它,不是为了设立一个高大上的系统。任何企业,肯定一开始就希望流失用户越少越好,其次才是如何挽回。这种业务前提下,预防性的减少流失用户比已经流失的标签更重要。


所以最好的标签的标签是用户流失概率,流失概率>距今消费天数>流失标签。


不要想当然的归纳一个齐全完备的体系,却忽略了画像的核心价值。用户画像首先得是商业目的下的用户标签集合。


猜用户是男是女,哪里人,工资多少,有没有谈恋爱,喜欢什么,准备剁手购物吗?探讨这些是没有意义的。是男是女如何影响消费决策,工资多少影响消费能力,有没有谈恋爱会否带来新的营销场景,剁手购物怎么精准推荐,这些才是用户画像背后的逻辑。


不是我有了用户画像,便能驱动和提高业务。而是为了驱动和提高业务,才需要用户画像。这是很容易犯的错误。


用户画像的标签一般通过两种形式获得,基于已有数据或者一定规则加工,流失标签和距今天数皆是。另外一种是基于已有的数据计算概率模型,会用到机器学习和数据挖掘。


概率是介于0~1之间的数值。拿性别举例,除非能直接获取用户的身份证信息,用户很少会填写性别,填写的性别也不一定准确,网游中性别为女的扣脚大汉一抓一大把呢。


这里就要增加一层推断用户真实性别的算法。中国人的性别和名字是强相关,建国建军,翠花翠兰,很容易判断。算法中常用贝叶斯,通过已有的姓名性别库预测新加入的用户性别。


特殊情况下,不少姓名是中性,男女不辩。像晓晶,可男可女。更特殊的情况,看上去是男性的名字,也有可能是女性,我的初中老师就叫建军,然而是个和蔼可亲的小姐姐。


2ded5d1c895f4b229da633a6b8d2f97c_th


特殊情况意味着特殊的概率,所以不能用非此即彼的二分法。所谓概率,它更习惯告诉你,通过模型推断,建军有95%的可能是男性姓名,表示为0.95;晓晶有55%的可能是男性,表示为0.55。


虽然为了方便,模型会设立阈值,将50%以上的概率默认为男性,以下默认为女性。但业务部门的同学要清楚,用户标签的本质往往是0~1之间的概率。


概率型的标签很难验证。某位用户被标上学生标签,要么真的哄他上传学籍证明,否则很难知道他是不是真的学生。这种黑箱情况下,针对学生用户进行营销活动,效果好与不好,都受标签准确率的影响。广告、推荐、精准营销都会遇到这个问题。


概率肯定有多有少。90%流失概率的用户,和30%流失概率的用户,虽然是模型建立出的预测值,非真实,我们还是会认为前者更有离开的可能性,凭此设立运营策略。


这带来一个新的问题,如何选择概率的阈值?


我们想要挽回流失用户,选择80%以上概率的人群,还是60%呢?答案已经说过了,要考虑业务,挽回流失用户是手段不是目的,实际目的是通过挽回流失用户提高利润,那么阈值的选择迎刃而解。计算不同阈值下,挽回用户的收入和成本,选择最优解。


推而广之,推荐系统也好,广告系统也罢,它们有更复杂的维度、标签、特征,本质也是找出用户最近想不想买车,用户最近想不想旅游。把最合适的信息在最恰当时机推给用户,获取最大的利益。


我列举的案例,是简化过的。像姓名,在电商和消费行业,除了生理上的性别,还会建立消费模型上的性别标签,有些人虽然是男性,但购物行为是女性,这是要区分的。


看到这里别怕,想要建好用户画像,说简单不简单,说难也不难。想了解更多关于用户画像的内容,可以联系在线客服获取更多~


1591672820992824




标签

cache
Processed in 0.007754 Second.