什么是用户画像?如何使用它来优化产品吗?

用户画像通过分析历史数据中的用户特征、行为习惯,帮助企业定制营销策略和产品功能。涉及多维用户特征、多步社交网络连接和历史行为记录。构建方法包括基于规则、统计、协同过滤和深度学习。常用算法如TF-IDF和K-means。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

用户画像(user profiling)是指从历史数据中提取用户特征、行为习惯等信息,通过分析这些信息,根据业务需求制定针对性的营销策略或产品功能。其目的是更好地了解用户群体并根据其个性化需求提供更加符合用户需要的服务,提升公司的整体经营能力。
用户画像的研究历史可以追溯到20世纪80年代,在当时,用户画像只是被用于帮助互联网企业进行市场推广,以吸引流量。但是随着互联网网站的爆炸式增长,用户画像已经成为影响用户体验、促进商业模式、改善客户服务等方面的重要工具。
近几年来,随着人工智能、云计算、大数据的快速发展,用户画像正在发挥越来越大的作用,特别是在用户画像成为评估新兴行业品牌竞争力的重要工具之际。

2.基本概念术语说明

用户画像概述

用户画像由以下三个要素组成:

  • 多维用户特征(multi-dimensional user features):用户特征是用来描述用户的静态属性,例如,年龄、性别、居住地、职业、教育程度、消费水平等。
  • 多步社交网络连接(multistep social network connections):用户通常存在多个社交关系,包括朋友、同事、邻居、亲戚等。不同社交关系之间存在相似度,因此可以通过构建多步社交网络连接图的方式,
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