人群画像分析从哪几个方面入手?(做好人群画像分析的基础操作)

用户标签就是用户画像、精准营销、个性推荐、智能投放等各种系统的砖石。今天成都推广代运营来分享一下怎么做用户标签

成都推广代运营的所谓标签,就是

1、由原始数据,经过整理、加工、分类所得

2、一个抽象的符号

3、代表一类人/物的特征

描述商品的,就是商品标签;描述业务的,就是业务标签;描述用户的,就是用户标签了。成都推广代运营常说的"小太阳家庭""中产阶层""爱好时尚"等都是用户标签。

二、用户标签的作用

用户标签能快速、方便地细分用户群体,锁定更有需求的人,实现更精准的营销/服务。

如果成都推广代运营不打标签,而是基于原始数据分析,成都推广代运营运营工作的效率会大大降低,并且能思考的维度太少。因此成都推广代运营可以基于过往分析成果,预先打上标签,极大提升效率,实现更复杂、更精准的分析。

最后成都推广代运营把效果记录进标签库,确认标签本身质量,积累分析经验。

再后续多次验证,从而沉淀管用、区分度高的标签,提升用户画像的准确度与有用性。

三、用户标签的制作流程

想做有效的标签很复杂。它是一个从单维度到多维度,从简单到复杂,不断迭代验证的过程。

1、从单维度开始

2、设定区分目标

3、进行维度拆解

4、观察区分效果

5、总结经验

6、多维度交叉

7、不断提升效

四、 用户标签的五大常见问题

1、没有目标,盲目干活

很多人以为只要做了分类,就算是标签了。至于分出来的类别之间有什么差异,有多大差异,压根没检验过。实际上,即使是同一个原始数据,在不同目标下,打标方式也完全不同。成都推广代运营拿用户年龄举例,就有好几种分类贴标签的方式

2、不区分时间状态

如成都推广代运营打一个"高价值用户"标签,这里"高价值"指的是历史消费水平高,还是未来消费的多?

成都推广代运营如果要打个未来情况的标签,如未来消费多,那成都推广代运营就要做预测:用户未来会消费多少。要基于测试或建模预测才能得到结论,不能简单基于历史数据统计。

3、行为动机乱归因

用户买了个产品,于是打个"产品喜爱者"标签。然而用户真的喜欢产品吗?成都推广代运营只知道买了产品的行为,并不能推导出动机。

推导动机要特别谨慎,因为错误、随意的归因会误导业务行动。明明用户喜欢的是打折,结果缺误判为产品粉丝,最后很有可能狂推一堆产品却没有响应。

4、多目标混合不清

这类问题,主要是做数据的同学觉得一个维度一个维度切分不体现数据能力,非要整个模型,算个权重才完整。降维可以做,但牢记整个原则:不同类目标不混合。

5、结果缺少检验

成都推广代运营打用户标签是希望区分用户,那么最后区分效果,在目标上的差异越大越好,如果差异不大,那打标意义就不大,可以取消标签,或者再做优化

其实,想做出好的业务效果关键在于做好:打标-验证-积累-二次打标的过程,持续的进行迭代。

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