文件名称：用户画像标签体系设计的纠结-python使用梯度下降和牛顿法寻找rosenbrock函数最小值实例
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更新时间：2024-07-18 23:03:52
用户画像 模型标签 spark项目 大数据项目 涛哥
2.2 用户画像的应用 用户画像在企业迈大迈强的过程中有举足轻重的作用，以下是主要的应用。 精准营销：这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短 信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。 数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统、广告系统。操作过各大广 告投放系统的同学想必都清楚，广告投放基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴 趣偏好、手机等等。 用户分析：虽然和 Persona 不一样，profile也是了解用户的必要补充。产品早期，PM们通过用户 调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候会辅以用户画像配合 研究。新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。 数据分析：这个就不用多提了，用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的 天然要素。数据查询平台会和这些数据打通。 2.3 用户画像标签体系设计的纠结 很多用户画像初衷是好的，但是沦为了形式主义。 举身边的例子，朋友在公司建立用户画像划分了百来个维度。用户消费、属性、行为无所不包。本 来这不错啊，但是上线后运营看着这个干瞪眼。 问题包含但不限于：用户有那么多维度，怎么合理地选择标签？我想定义用户的层级，VIP用户应 该累积消费金额超过多少？是在什么时间窗口内？为什么选择这几个标准？后续应该怎么维护和监 控？业务发生变化了这个标签要不要改？设立好标签，怎么验证用户画像的有效性？怎么知道这套 系统成功了呢？效果不佳怎么办？它有没有更多的应用场景？ 策略的执行也是一个纠结的问题。从岗位的执行看，运营背负着 KPI。当月底 KPI完不成时，你觉 得他们更喜欢选择全量运营，还是精细化呢? 不少公司都存在这样类似情况：使用过用户画像一段时间后，发现也就那么一回事，也就渐渐不再 使用。 这是用户画像在业务层面遇到老大难的问题。 虽然企业自称建立用户画像，应用还是挺粗糙的。