导图社区 数据分析领域的用户画像构建
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用户画像(给用户打标签)
来源
属性数据
人口属性
姓名
年龄
住址
商业属性
收入
学历
职业
行为数据
前端埋点数据
用户在某个端口的动态行为
抢红包点了N次
后端日志数据
前端行为数据结果反馈
抢到了后端反馈为1,没抢到为0
构建用户画像模型
who
什么用户
when
什么时间
时间戳
时间跨度
where
什么位置(touch point)
what
做了什么是
用户行为
浏览
点击
收藏
购买
不同的页面/场景对应的用户行为代表不同的权重
数据选取
定位用户类型
定位目标用户,评估用户,触达用户
收入,学历,行业
姓名/联系方式
社交属性
电商/购物属性
结合业务场景,选取强相关数据,忽略弱关联书
存在因果关系的数据
相关成都高的信息
定量-定性
-年龄段-岁定义为青年群体
收入段-高中低收入人群
外部数据引入
消费偏好
社交偏好
兴趣
注意点
覆盖率和匹配率
引入多家而非一家
合规性
应用
战略分析
业务经营分析
收入分析
竞争分析
用户运营
产品运营
业务运营监控
用户路径
异动指标
用户体验优化
产别使用体验
口碑监测
传播路径
精细化营销
个性化推荐
用户生命周期管理
精准投放渠道
数据埋点
针对特定用户行为或事件在应用忠的特定流程进行捕捉,处理和发送的相关技术及其实施过程,用来跟踪应用使用的状况
埋点可以通过监测分析工具,提供的SDK来进行编程实现
搭建查询后台
位置/场景决定权重(用户偏好)对应的内容决定标签