人群画像
2021-03-16 19:32:20 1 举报AI智能生成
为你推荐
查看更多
人群画像
作者其他创作
大纲/内容
用户画像构造过程
1.基础数据收集
1.网络行为数据
活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据
2.服务内行为数据
浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等
3.用户内容偏好数据
浏览／收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好、品牌偏好等
4.用户交易数据
贡献率、客单价、连带率、回头率、流失率等
2.行为建模
1.文本挖掘
2.自然语言处理
3.机器学习
4.预测算法
5.聚类算法
数据埋点
宏观层
App整体数据指标
产品规模
新增用户
新增注册用户数（日/周/月/年）
日活跃用户（DAU）
日均使用时长
启动次数
健康度分析
留存
日/周/月 留存
转化
崩溃
客户端类型
app版本号
崩溃日志
崩溃次数
渠道分析
客户端
Android
iOS
版本分布
app
固件
算法
产品型号
bong 2s
...
系统环境
正式
GM
T
3.构建画像
1.基本属性
用户本质属性（恒定）
2.购买能力
消费属性 与物关联
3.行为特征
用户动作属性（变动）
4.兴趣爱好
子主题 7
群体画像
可从数据库直接拉取
基础信息
地区
性别
睡眠
日睡眠时间
睡眠星级
能量
日消耗能量值
步数
日步数
心率
日基础心率
平衡目标完成率（周/月）
行为分析
日同步次数
底部tabbar点击分布
点击次数（每次使用app时都点击了哪些tab几次）
时间轴
数据报告
设备
我
每个tab停留时间（每次使用app时在每个tab对应页面停留的时间）
app总路径
从进入app至退出app，用户的操作步骤（只获取功能的一级标签，每个功能的具体页面不监控）
功能漏斗路径
每个功能所有页面跳转的漏斗分析
功能使用频次
每个功能使用的频次（所有用户平均值），监控功能第一入口即可
5.心理特征
6.社交网络
社交属性 与人关联
微观层
分支主题 4
0 条评论
回复 删除
下一页
