福泉| 曲阳| 筠连| 南川| 黄冈| 四方台| 万盛| 宜春| 乡城| 五大连池| 奎屯| 镇雄| 河池| 茄子河| 台儿庄| 泸定| 澧县| 台中县| 白朗| 淅川| 和硕| 宁德| 苏家屯| 琼海| 麻山| 浠水| 朗县| 大名| 仲巴| 邗江| 河池| 郯城| 兴仁| 滴道| 罗田| 睢宁| 霍州| 图木舒克| 普陀| 岳池| 都江堰| 汶川| 渝北| 盐城| 丘北| 桃园| 稻城| 临洮| 闽侯| 漳平| 宜章| 孝昌| 射阳| 克山| 潮安| 金溪| 新巴尔虎右旗| 霍林郭勒| 北票| 盐池| 绍兴市| 阜新蒙古族自治县| 木里| 昌吉| 清苑| 竹山| 科尔沁左翼后旗| 库伦旗| 永宁| 温县| 罗源| 蓬莱| 鄂州| 茂名| 弋阳| 宝丰| 察哈尔右翼前旗| 北票| 巴南| 太湖| 林西| 邯郸| 永宁| 陈巴尔虎旗| 宁阳| 尉氏| 本溪市| 宁津| 高港| 辛集| 鸡东| 措美| 临沧| 浦口| 保德| 昔阳| 隆回| 崇义| 平乡| 内丘| 白碱滩| 寻甸| 澄海| 城固| 北京| 正定| 邵阳县| 澄江| 碾子山| 日喀则| 聂拉木| 六盘水| 景德镇| 泽州| 泰顺| 穆棱| 呼兰| 五华| 公主岭| 常宁| 巴马| 昭平| 永丰| 托克逊| 福州| 郧西| 邳州| 庄浪| 五莲| 安达| 牟定| 隆化| 涡阳| 长治县| 陵县| 云林| 黄岛| 日喀则| 凤庆| 江孜| 奉新| 雁山| 邳州| 左贡| 永德| 临洮| 乌马河| 石楼| 延津| 肇庆| 宣威| 明溪| 苏尼特左旗| 鄯善| 保德| 佳木斯| 陈仓| 歙县| 秦皇岛| 越西| 铜鼓| 治多| 邵东| 桓仁| 珊瑚岛| 锦屏| 丽江| 蓬安| 灵丘| 嘉义市| 同安| 江口| 泗洪| 邓州| 临漳| 庆阳| 三明| 如东| 太仆寺旗| 桂阳| 河源| 猇亭| 南澳| 武清| 阿荣旗| 肃宁| 闻喜| 扬州| 番禺| 涞源| 云溪| 宽城| 本溪市| 西乡| 长寿| 富民| 旬邑| 盐边| 彭州| 常山| 荆州| 天津| 永济| 大渡口| 新和| 通城| 新津| 昌图| 武穴| 江门| 同仁| 郑州| 弓长岭| 泉港| 凤冈| 崇左| 英山| 钟祥| 米林| 博湖| 灵台| 洱源| 嘉禾| 西丰| 新疆| 嵩明| 黎城| 子长| 武强| 高碑店| 英德| 毕节| 肥城| 桂平| 长垣| 伊吾| 平川| 炉霍| 思南| 武都| 翼城| 永川| 黄石| 大关| 五峰| 金口河| 金佛山| 大名| 临澧| 上甘岭| 湖州| 高台| 澜沧| 红安| 昂昂溪| 鲅鱼圈| 信宜| 布尔津| 岐山| 宜君| 威县| 内江| 万荣| 固始|

时时彩直选单式教程:

2018-11-14 03:57 来源:新疆日报

  时时彩直选单式教程:

    把熟悉的东西当成未知的领域再度开发也同样具有创造性,对于全面屏的优化和操作,魅蓝也有着非常不错的解决方案。目前中轴线本体并不完整,作为中轴线南端起点的永定门,北段的地安门已被拆除。

庄子:一个蜗牛角可以容下一个国家在庄子的眼中,世界有好几重对比,首先是陆地和大海的对比。作为现代文化的旗手,鲁迅是一名先锋的现代文学倡导者的同时也是资深的美术研究者,他不仅钻研汉画像和碑帖,还提倡木刻版画,喜爱书籍装帧设计,在早期更亲自对自己和别人的书刊进行设计,而从他的设计风格上,我们还可以窥得到迅哥儿思想脉络。

  一个白痴是白痴,一万个白痴仍然还是白痴,并不会因为数量的变化就引起质变,从白痴变成了智慧超群。  每年此时都是泰国的潜水旺季,吸引了大批外地游客与潜水爱好者,然而缺乏轻便的摄影器材成为困扰当地商家和游客的难题。

  钱穆所终身修习的静坐法,在现代科学的验证下,是有一定科学依据的,但这也往往因人而异,令我们感到惊奇的是,一代史学大师在其不长的晚年回忆中对此再三道及,这无疑是其生命史之中一段有趣的经历,在联系到当时诸多名人的相似遭遇,无疑为我们解读当时的身体史提供了丰富的素材,而其中折射出的调理身心的重要性,也值得我们再三致意。经由宪章文武,文是儒家所说的文王之德,武王也不是历史上的武王,讲的是顺乎天而应乎人,书院就是培养这样的人才。

同时还能自动优化内存和处理器性能,让你拥有更好的游戏体验。

  自妖成为民反德为乱,乱则妖灾生的灾疫代表时,各种驱逐妖邪的方法,也就开始被研究发明并广为流传下来。

  萝卜糕菜饭一体,也是别有风味。因此,对于书艺,赵孟頫始终怵怵惕惕、孜孜以求。

  我们读论语,也只一章一章地读,能读一章懂一章之义理,已很不差了。

  孔子是因材而施教,那么孔子有三千弟子,三千弟子资质有好有坏,所以孔子屡屡称颂颜回,就是颜回资质又好又很用功。vivo产品经理韩伯啸表示,vivo支持AOD(alwaysondisplay)功能,息屏下用屏幕指纹解锁无压力。

  寒潮给人们带来了刺骨的寒冷,也给生活带来了极大不便。

  话不多说,先看极简知识图谱|请将手机横屏查看|秒懂的朋友一定都是书法老司机,如果你看得似懂非懂,那就该配合下面的文字版涨知识了。

  赵孟頫非官,但若于此时出仕,同样是违犯礼制的行为。然而天地又何尝不能言传身授、作文作画?这天籁地籁之音声,就是天地之所言;这日月山川之运行,就是天地之所行;这鸟兽鱼虫、山水林木,就是天地之所画;这四季轮换,雨雪风霜,就是天地之所书。

  

  时时彩直选单式教程:

 
责编:
信息化
首页  >  信息化  >  信息化要闻

应用精准用户画像有多难?

2018-11-14  来源:中国信息产业网-人民邮电报  作者:王小默
即便是对八卦迟钝的萃花,也闻到了一股你好我也好我比你更好的硝烟儿。

用户画像是一个挺新颖的词,最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。互联网运营人员谈及用户画像,也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。

从中文概念来讲,用户画像与用户角色非常相近,是用来勾画用户(背景、特征、性格标签、行为场景等)和联系用户需求与产品设计的。而从英文概念角度,用户画像(User Portrait)、用户角色(User Persona)、用户属性(User Profile)这三个概念其实各有侧重,容易混淆。用户角色更倾向于业务系统中不同用户的角色区分。例如,学校教务管理系统中,老师审核、设置选课、学生查看选课和成绩。那么老师、学生就是不同的用户角色。用户画像更倾向于对同一类用户进行不同维度的刻画。又如,对同一个电商的买家进行用户画像设计,就是将买家进一步细分,如闲逛型用户、收藏型用户、比价型用户、购买型用户等。用户属性则更倾向于对属性层面的刻画和描述,特别是基本属性的内涵居多,包括性别、年龄、地域等。可见,用户画像近似等同于用户角色,而用户属性则是用户画像的子集。

用户画像的分类与用途

早期的用户画像和以上的描述有所不同,它是通过对用户多方面信息的调研和了解,将多种信息分类聚合,产出几个有典型特征的虚拟用户,因此被称为虚拟用户画像。此类用户画像没有数据的参与构建,只是用虚拟的用户画像代表真实的用户。

画虎画皮难画骨,知人知面不知心。通过虚拟用户画像,我们可以定义用户的性别、年龄等表面的基本特征,如若想要深入了解核心层面的东西,非数据用户画像不可。这种用户画像随着互联网的不断发展,积累的用户信息、行为记录越来越丰富,同时大数据处理和分析技术也已成熟,可以计算出每一个用户的特征。特征是从人口基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的一个个具体的标签表示,标签是某一用户特征的符号化表示。为每个用户计算用户画像,这样更加贴近真实的世界。每个人都是独一无二的,不能随随便便被其他人代表,用户画像精准到人。

用户画像一般用标签集合来表示,例如:王某,男,33岁,河南人,在北京工作,银行业,投资顾问,年收入50万元,已婚,两套房,有孩子,喜欢社交,不爱运动,喝白酒,消费力强等。基础信息可以通过用户的注册信息获得,但像有孩子、喜欢社交、喝白酒、消费能力等信息,用户不会告诉我们,需要建立数据模型才能计算出来。当然,用户标签的体系是需要根据业务领域去设计的,比如,银行和电商用户标签体系就会不同。

数据用户画像常用于精准营销、数据应用、数据分析、产品设计、匹配度判断、用户分析等方面。其实,对大部分产品,用户画像用不到推荐系统,个性化推荐也提高不了多少利润,毕竟它需要大量的用户和数据作支撑。所以这些产品,更适合以用户画像为基础去驱动业务。

用户画像的架构

不同业务的画像标签体系并不一致,这需要数据和运营人员有目的性地提炼。用户画像一般按业务属性划分成多个类别模块。除了常见的人口统计、社会属性外,还有用户消费画像、用户行为画像、用户兴趣画像等。具体的画像还得看产品的形态。比如,在金融领域,风险画像包括征信、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等;在电商领域,还会有商品的类目偏好、品类偏好、品牌偏好,等等。

从数据流向和加工来看,用户画像包含了上下级的递进关系。通过用户画像产生一个架构倒是不难,难的是了解每个标签背后的业务逻辑和相关落地方式。通过建模得出的数据,依赖用户早期的历史行为。而用户早期的历史行为,即10天内的消费金额、消费次数、登录次数等,本身也是一个标签,是通过原始的明细数据获得的。不用多说,公司越大,则用户画像越复杂。现在做个假设,如果某家主打内容分发的公司进入了全新的视频领域,那么用户画像的结构也是需要改变的。至少要既有内容相关的标签,也要有视频相关的标签,而且两者是并行且关联的。比如,老王在内容标签下是重度使用者,而在视频标签下是轻度使用者。老张很久没打开内容App,有流失的风险,但在视频产品的使用时长上却很忠诚。凡此种种,都需要灵活地应用。

基于营销和消费相关的标签,比如新用户、老用户、用户的流失和忠诚、用户的消费水平和频率等,都是构成CRM(客户关系管理)平台的基础。它的作用在于将数据化的标签转换成产品运营策略,不同的标签对应不同的用户群体,自然就对应着不同的营销手段。CRM结构中包含各类触达用户的常用渠道,比如短信、邮件、推送等。同时也包含CMS(内容管理系统),执行人员可以通过其快速地配置活动页、活动通道、优惠券等,然后靠营销活动拉动数据。可见,好的用户画像系统,既是数据生态体系,也是业务和运营的生态体系。

用户画像遭遇的难题

有些时候即使有大量的数据和用户作支撑,有些公司也依然对画像不感兴趣。不少公司花了一大笔钱招了不少人建设用户画像系统,结果用不起来。或者做了一份用户画像的报告,性别用户地理位置用户消费金额,看上去挺“高大上”的,但看完也就看完了。归根结底,难以用好。很多用户画像初衷是好的,但是沦为了形式主义。比如,有的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。本来不错,但是上线后,运营部门的员工看着这些信息干瞪眼。为何?

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?要合理定义用户的层级,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?设定好标签,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?另外,策略的执行也是一个令人纠结的问题。从岗位的执行看,运营背负着KPI(关键绩效指标)。当月底KPI完不成时,他们更喜欢选择全量运营,还是精细化运营呢?

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,渐渐不再使用。这是用户画像在业务层面遇到的问题。虽然企业自称建立了用户画像,应用还是挺粗糙的。看来,正确使用用户画像是一门很深的学问。

关键词:精准营销 个性化推荐 用户行为 画像 用户需求

小金口街道 苑前镇 南岸里 朝阳街街道 塔石乡
国顺支道 溪桥镇 黄云寺村 窑墩坝 兰花圩