什么是交易模型?如何透过交易看用户画像?

本文探讨了交易模型的分类,如专用性高频交易、专用性低频交易、标准化高频交易和标准化低频交易,通过实例分析了各类交易的特点。同时,文章指出,用户画像的重点在于理解用户在交易中获得的价值,而不仅仅是精准营销和数据标签。交易价值决定了用户是否进行交易,企业应关注如何降低交易成本和提高用户感知价值。

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什么是交易模型?

开篇之前先来问几个问题,买一本书,订一个外卖和买一套二手房之间有什么相似之处?为什么买一副耳机不需要交定金,不需要签订合同,不需要中介提供服务,而买一套二手房就需要缴纳定金,签合同,同时还需要中介提供服务?为什么新车不存在中介市场,而二手车就有专门的中介市场?为什么旅游景点的酒店的多年来都是这几家,公司旁边开的饭馆却一年换三个老板?为什么有的公司财报里反复强调DAU,MAU,有些公司却只谈利润?

 

本篇做一个最基本的,交易层面的对比。交易的定义是买卖双方进行的价值交换。这个价值的载体通常是产品,服务和货币。简单来说我们的每一次购买都是一次交易,一次通过货币交换商品或服务。购买一本书是一次交易,购买一套房也是一次交易,看场电影是一次交易,点一个外卖也是一次交易。而所有零售业态的公司,无论是售卖实体商品,还是提供无形服务,无论是餐饮行业,还是百货行业,本质上也都是在进行着各种形式的价值交换,也就是交易。因此这些公司都可以在交易层面上进行横向对比。

 

在开始对比之前,先要对交易进行建模。我们分别从参与交易的两方,也就是供给和需求方各提取一个特征。供给方是商品的特点,分为专用性商品,和标准化商品。需求方是频率,分为高频

在数据分析岗位中,了解和应用用户画像知识是非常有价值的。用户画像是指对特定用户群体进行细致而全面的描述和刻画,以更好地了解用户的特征、需求和行为习惯,并为业务决策和市场营销提供指导。 用户画像的构建通常基于大量的用户数据,包括但不限于个人信息、行为数据、偏好数据等。通过对这些数据进行分析和挖掘,可以得到用户的特征和群体划分,包括但不限于以下几个方面: 1. 个人属性:包括年龄、性别、地域、职业等基本的个人信息。 2. 兴趣偏好:了解用户的兴趣爱好、喜好领域,从而为个性化推荐、广告投放等提供依据。 3. 行为习惯:分析用户的浏览行为、购买行为、社交行为等,了解用户的消费习惯和行为特征。 4. 用户需求:通过调研和数据分析,了解用户的需求和痛点,为产品优化和创新提供指导。 5. 用户生命周期:对用户在产品或服务中的各个阶段进行跟踪和分析,包括获取、激活、留存和流失等,从而制定相应的运营策略。 通过建立用户画像,企业可以更好地了解自己的目标用户,针对不同用户群体制定个性化的营销策略、产品改进和服务优化,提升用户满意度和忠诚度。因此,在数据分析岗位中,了解和应用用户画像知识可以帮助分析师更好地理解用户需求,为业务决策提供更准确的数据支持。
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