如何创建一个有效的用户画像

创建一个有效的用户画像的方法如下:

1、理解用户。合理的、有效的用户画像建立在对目标用户的充分理解基础之上。对用户从态度到行为,再到一些细节特征的立体数据的收集,对于建立一个生动的、具有参考价值的用户画像至关重要。收集数据的方法有很多,比如深度访谈、影随、文化探寻。方法只是手段,没有所谓的标准方法,达到收集数据、理解用户的目的即可。重要的是数据目标的确立,每个人身上有太多的属性、太多的特征、太多的故事,有些信息收集过来有可能反而会成为噪音。因此,在收集数据前,时应该先明确自己的研究范围,针对性的挖掘真实用户身上的相关信息。

2、寻找关键变量。关键变量是指导致用户对目标产品或服务的相关行为产生差异的核心因素。每个用户身上有很多属性、性别、年龄、家庭状态、文化水平、性格特征、互联网行为偏好、消费观、理财观、个人爱好,需要从这些众多特征中识别,哪些才是导致用户对目标产品或服务的态度及使用行为产生差异的主要原因。

3、聚类。关键变量是帮助用户聚类的核心维度,有了关键变量后则可以通过将每个维度上的“信息值”串联,得到用户画像的核心特征,所以接下来的工作就是回顾收集到的用户数据,将每个受访用户的行为标记在各个维度以记录该行为特征出现的概率,用以推算该信息值覆盖的用户数量。尝试连接分布在每个维度上的“信息值”,找出具有代表性的用户形象。根据经验,典型用户的分布规律一般有以下两种情况。第一是尽量合理覆盖每个变量两端的“极端信息值”,第二是尽量合理的连接用户行为集中的信息值。

时间: 2024-08-13 17:00:56

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用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务. 大数据(bigdata,megadata)或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.