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个推教你8步轻松构建用户画像,直击精细化运营

2020-07-15 15:09 · 稿源:站长之家用户投稿

摘要:本文结合个推构建用户画像系统的实践,为大家分享企业构建用户画像的基本步骤。

随着互联网流量红利的逐渐消失及用户需求的日渐碎片化,APP无论是进行拉新获客还是用户全生命周期管理,或是商业变现,都需要更精准地洞察用户需求,从而为用户提供高质量贴心服务,实现精细化运营

于是,构建高质量用户画像体系成为APP开展精细化运营的必由之路。

一般来说,企业构建用户画像系统的过程可以简单拆解为以下8步:

Step1 确认需求

明确用户画像的目的是非常重要也是很关键的一步。要明确公司在战略、运营、营销等各个层面的需求,要了解构建用户画像期望达到什么样的效果,从而提前对数据的维度、量级、时效性等做出科学合理规划。

Step2梳理数据

数据是用户画像的基因。确认需求之后,即可根据需求列出需要的画像标签列表,再根据列出的标签列表确认需要的数据维度。数据的来源方面可能是自有数据,或是来自第三方的外部数据。

Step3标签补全

由于APP自身数据有限,在构建全面、多维的用户画像标签体系时,需要来自第三方的数据源作为补充,或使用类似个推用户画像SDK这样成熟的用户画像工具,进行标签补全,从而建立全景用户画像,实现全面洞察用户需求的初衷。

Step4建立关联

独立的、碎片化的数据,作用不大。企业还需要对数据进行清洗、治理,将自有数据和第三方数据进行关联,从而为构建全面、完整的用户画像奠定数据基础。

Step5特征提取

这一步骤目的是将原始数据进行特征化,为每个用户创建标签。在这个步骤中,需要剔除数据中的异常值并将数据标准化。

Step6聚类分析

在这一步我们将得到的数据映射到构建的标签中,并将用户的多种特征组合到一起,寻找共性进行聚类分析。通过聚类分析,可以查看活跃用户有哪些共性特征,或者有某共性特征的群体在应用内的属性偏好。

Step7画像生成

数据在模型中运行后,最终生成的画像可以用下图等可视化的形式展现。

Step8画像修正

实际在使用用户画像的过程中,可随着数据的积累(比如核心用户画像发生变化)或者运营经验的发展(在运营过程中得到对用户画像的正负反馈)对算法模型进行迭代调整。

以上,是完整的构建用户画像基本流程,每个企业的实际情况不同,具体还要看企业自身对用户画像系统的需求和自身数据沉淀情况。

所谓"巧妇难为无米之炊",对于刚刚起步、数据沉淀不足的企业,可以选择个推用户画像SDK这样的第三方用户画像工具,以"他山之石"攻玉,来满足自身用户洞察和精细化运营等方面的需求。

个推作为专业的数据智能服务商,深耕于开发者服务领域多年,沉淀了维度全、覆盖面广的深厚数据资源。截至2019年12月,个推SDK累计安装量突破520亿,日活独立设备数达4.3 亿。个推数据连续性高,可用性强,拥有强大的算法建模和AI深度分析能力,个推用户画像SDK既支持回溯用户兴趣行为偏好,也可实时甄别用户当下场景需求,能够毫秒级输出标签,帮助APP补全各领域用户画像。个推用户画像不仅拥有丰富的通用标签,还支持联合建模,输出定制化标签,以满足APP在不同场景下对用户画像的特定需求,助力所有APP高效构建用户画像系统。

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