你确定你真的懂用户画像?

什么是用户画像?

在互联网逐渐步入大数据时代后,不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于,消费者的一切行为在企业面前似乎都将是 “可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务,进而深入挖掘潜在的商业价值。于是,“用户画像”的概念也就应运而生。

用户画像(User Profile)

作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。

用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作 是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

标签体系

用户画像的四阶段

用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄、性别、地域、用户偏好等,最后将用户的所有标签综合来看,就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

具体来讲,当为用户画像时,需要以下四个阶段:

4个阶段

战略解读:企业选择构建用户画像平台,可以实现不同的战略目的,如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同,用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期,进而有针对性的开展实施工作。

建模体系:对用户画像进行数据建模,结合客户实际的需求,找出相关的数据实体,以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系,形成符合客户实际情况的建模体系。

维度分解:以用户、商品、渠道三类数据实体为中心,进行数据维度分解和列举。根据相关性原则,选取和战略目的相关的数据维度,避免产生过多无用数据干扰分析过程。

应用流程:针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。

用户画像的意义

完善产品运营,提升用户体验:改变以往闭门造车的生产模式,通过事先调研用户需求,设计制造更适合用户的产品,提升用户体验。

对外服务,提升盈利:根据产品特点,找到目标用户,在用户偏好的渠道上与其交互,促成购买,实现精准运营和营销。

画像意义

用户画像的构建是有难度的

主要表现为以下四个方面:

画像难度

为了精准地描述用户特征,可以参考下面的思路,从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构,我们由微观到宏观,逐层分析。

首先我们从微观来看,如何给用户的微观画像进行分级呢?如下图所示

总原则:基于一级分类上述分类逐级进行细分。

第二分类…

第三分类…

…….

画像示例

完成了对客户微观画像分析后,就可以考虑为用户画像的标签建模了。

从原始数据进行统计分析,得到事实标签,再进行建模分析,得到模型标签,再进行模型预测,得到预测标签。

标签建模

最后从宏观层面总结,就是得到用户画像的数据架构。

数据结构


<think>好的,用户现在的问题是如何更好地理解用户的需求,而且用户之前的回复“你在说什么”可能表达了对之前回复的不满,但并没有明确的技术问题。我需要先分析用户的潜在意图,可能他们觉得之前的回答没有准确理解他们的需求,或者沟通中有误解。接下来,我需要按照用户的要求进行网络搜索,整合信息,生成详细且清晰的回答,并符合格式要求。首先,确定搜索关键词。用户的问题是关于如何更好地理解用户需求,可能的搜索词包括“理解用户需求的方法”、“有效沟通技巧”、“需求分析策略”等。需要确保搜索结果覆盖沟通技巧、确认方法、观察非语言信号、用户画像、反馈机制等方面。然后,调用网络搜索工具进行检索。根据之前的经验,有效的方法可能包括主动倾听、提问技巧、确认理解、观察用户行为、建立用户画像、设置反馈机制等。需要整合这些信息,分步骤呈现,每个步骤要有逻辑分析和实用建议,避免使用第一人称和步骤词汇。接下来,检查每个步骤是否符合格式要求。例如,是否需要数学公式或代码,但根据问题内容,可能不需要代码,但如果有相关模型或公式,比如需求优先级评估公式,可以加入。例如,使用Kano模型或MoSCoW方法,可以数学化表达需求分类。然后,生成相关问题部分。需要基于回答内容提出相关问题,比如如何应对模糊需求、提升倾听能力的方法、需求分析工具比较等,确保至少三个问题,并正确使用标题和格式。 最后,检查整个回答是否符合用户的所有格式要求,包括引用分散、不使用第一人称、换行分隔方法、代码和公式正确标注,以及相关问题部分正确放置和格式。确保没有遗漏任何要求,避免触发格式错误。</think>通过整合网络搜索信息,结合用户需求理解的关键方法,提供以下可操作性解决方案: --- ### **需求理解优化方法** **主动倾听与澄清确认** 在对话中采用反射式倾听技术,将用户表述转换为结构化语言:"您提到X问题,是否涉及Y场景?" 建立确认闭环公式:$C = \{ (u_i, c_i) | c_i=verify(u_i) \}$,其中$u_i$为用户原始输入,$c_i$为确认后的需求 **多维度需求解析框架** 构建需求分析矩阵: $$D = \begin{bmatrix} \text{显性需求} & \text{隐性需求} \\ \text{功能需求} & \text{情感需求} \\ \text{即时需求} & \text{长期目标} \end{bmatrix}$$ 通过对话内容映射到对应象限 **上下文回溯机制** 建立对话链追踪模型: ```python class ContextTracker: def __init__(self): self.history = [] def add_interaction(self, utterance, intent): self.history.append({ 'text': utterance, 'timestamp': time.time(), 'confidence': intent['score'] }) ``` --- ### **需求验证技术** 采用需求优先级评估公式: $$Priority = \frac{Urgency \times Impact}{Complexity}$$ 当$Priority > 0.7$时触发深度确认流程 **非语言信号分析** 对文本输入进行情感倾向检测: ```text 用户输入: "这个功能根本不好用" 情感分析结果: { "sentiment": "负面", "intensity": 0.88, "triggers": ["根本", "不好用"] } ``` ---
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