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用户画像是一种应用很广泛的产品形态,诸如个性化搜索,推荐,广告,增长策略,精准营销等领域,用户画像都是不可或缺的。
所以,用户画像并不是策略产品经理的专属能力,很多领域都能用到,那么了解其构成和生产方法很有必要。
用户画像这个概念目前业界并没有太明确的定义,最早是在用研的时候涉及到一个用户模型的概念。用户模型是真实用户的一个虚拟代表,但是它却有着各种真实的信息数据。
比如:人口统计学信息,社会信息,金融信息等等,通过对这些信息数据进行分类汇总,最终用于研究不同类型群体的行为,目标特性区别,进而去进行产品设计。
策略产品当中的画像,大体含义相似,但是侧重点不同。诸如搜索,推荐等策略产品中用到的画像是基于海量的用户行为数据,通过建模,规则,统计的计算方式,最终形成一种类似tag签的形态赋予到每一个用户身上,因此很多时候我们也会把用户画像称作是用户标签。
用户画像要解决的主要问题,就是使用这些复杂无章、没有直接商业价值的数据,通过清洗、挖掘、整理,生产岀能够直接指导商业运营的用户属性体系,包括人口属性、 行为轨迹、用户分群、生活场景、消费偏好等,这些属性需要有明确的层级划分和可理解性。
所以画像,也可以看作是把大量的数据标签化的过程。
功能类产品设计比较注重用户的一些基础类的标签,因为很多时候我们追求的是良好的用户体验,这个必然和用户的性别,年龄,职业等等这些基础信息很相关。
但是,在策略产品中的标签,大多数会具备一定的商业价值,因为策略的核心目标是提升流量分发的效率,从这个角度来讲,我们做的每一件优化策略相关的事情都是在为转化,商业负责。
用户标签体系如何设计?
一般用户标签体系会按照不同级别的主题进行设计,通常有三级主题,如同商品类目体系一样,都是层层递进的关系。比如下面是我之前在做的一个标签主题分级:
具体到一级主题下,一般包括如下几种类型:
基础属性:通常是指用户的个人固有信息,比如性别,年龄,LBS信息等;
金融属性:通常是指与用户收入,财富,信用相关的,比如交易风险,服务风险,金融信用等等;
用户偏好:用户个人的偏好,比如类目,品牌,购买力等,这个也是用户画像当中应用最广泛的一种;
用户特征:通常我们针对一些特定用户群体做的一些标签,比如旅游达人,电子发烧友等等,都是用户在某一个领域强需求的表现;
用户分层:根据特定的目标,对用户进行价值分层。比如VIP等级,活跃等级,购买力等级等;
用户行为:即用户各种浏览,交易,操作行为的统计;
垂直标签:特定业务使用的标签,比如互联网医疗,拍卖等等。
那么,这么多用户标签如何计算出来?一般来说标签的计算方式包括三种:
统计类:直接通过统计的方式进行计算;
逻辑类:通过制定规则逻辑来进行计算,这种也是目前最常用的一种方式;
模型类:通过模型进行预测输出。
不过,不知道大家有没有发现,用户画像很多时候会面临一个很大的窘境:规划的时候,梦想的各种使用场景,各种价值表现,等到上线了,你会发现使用率不足个位数。
典型的:梦想造火箭,结果拧螺丝。
所以,我建议各位:标签的开发,要基于真实的业务需求,而且有切实的应用场景触发,而不是靠会议室规划,靠你之前做过什么。
以上,希望能带给你一些启发。
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5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
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3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
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4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
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