宠物用户识别模型
2024-10-21 17:29:21 2 举报AI智能生成
宠物用户识别模型
作者其他创作
大纲/内容
模型目标
明确用户识别目的
识别家有宠物用户，推荐相关产品
丰富用户画像标签和家庭标签，个性化推荐服务
精准营销策略
界定用户识别范围
年龄范围
年龄[40,+]
宠物爱好者细分
新手养宠者
资深养宠者
专业繁育者
宠物行业从业者
宠物店主
宠物医院医生
模型思路
通过AHP层次分析法搭建宠物用户识别模型指标体系，并经过调整评判矩阵满足一致性后输出各指标权重，然后对各指标分析探索后进行Z-score标准化后进行加权得分，再根据得分高低进行分层设立营销优先级，待业务人员反馈后验证模型，以此迭代优化调整权重，形成营销闭环。
模型输入
用户行为洞察
通话行为
拨打宠物医院、宠物店等场所的电话次数（号码需要建立爬虫爬取）
内容洞察
搜索记录
关键字
上门遛宠物平台
%养生%、%中医%、%艾灸%、%保健%、%健康%
宠物
%在线问诊%、%网上问诊%、%在线问医生%、%免费问诊%
web搜索
搜集爬取宠物类网站
购物探索
是否购买宠物用品
观看内容
大屏
观看电视中相关宠物类视频
近三月平均观看次数
近三月的平均使用时长
小屏
观看爱优腾咪咕中相关宠物类视频
近3月平均观看次数
近三月的使用时长
app使用
宠物相关app
KEEP、健康100、健康管家、乐运动、HeyTap健康、欢太健康
位置洞察
位置轨迹
宠物医院
近三月经常去医院的用户（剔除工作人员及常驻医院附近人员）
遛宠物(狗)场所
模型算法
AHP层次分析法
选择评价指标
用户行为数据
购买记录
浏览偏好
用户基本信息
年龄性别
收入水平
地理位置
建立层次结构
目标层
宠物用户识别
准则层
用户活跃度
用户忠诚度
用户消费力
方案层
具体用户群体划分
构造判断矩阵
基于专家打分
重要性比较
一致性检验
计算权重与排序
层次单排序
计算权重向量
一致性比率检验
层次总排序
计算总权重向量
整体一致性检验
模型输出
处理日期、用户ID、手机号码、地市归属、区县归属、各维度特征得分、总得分，得分分层标签等
可将宠物用户归集于家庭，针对家养宠物用户进行营销
模型验证
找家养宠物的已知移动用户验证结果数据
模型应用与优化
用户画像构建
基于识别结果的用户特征总结
用户行为特征
用户心理特征
营销策略制定
针对不同用户群体的定制化策略
新手养宠者引导计划
资深养宠者忠诚计划
模型效果评估
用户满意度调查
满意度指标设计
调查结果分析
业务指标对比
识别前后业务数据变化
识别效果量化评估
模型迭代优化
根据评估结果调整模型
优化评价指标
改进层次结构
引入新技术方法
大数据分析技术
人工智能算法
模型上线
相关任务部署数据工坊并上线
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