宠物用户识别模型
2024-10-21 17:29:21 0 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
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
识别家有宠物用户，推荐相关产品
明确用户识别目的
年龄范围
新手养宠者
资深养宠者
专业繁育者
宠物爱好者细分
宠物店主
宠物医院医生
宠物行业从业者
界定用户识别范围
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。
模型思路
模型目标
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）
通话行为
用户行为洞察
%养生%、%中医%、%艾灸%、%保健%、%健康%
上门遛宠物平台
%在线问诊%、%网上问诊%、%在线问医生%、%免费问诊%
宠物
关键字
搜集爬取宠物类网站
web搜索
是否购买宠物用品
购物探索
搜索记录
近三月平均观看次数
近三月的平均使用时长
观看电视中相关宠物类视频
大屏
近3月平均观看次数
近三月的使用时长
观看爱优腾咪咕中相关宠物类视频
小屏
观看内容
KEEP、健康100、健康管家、乐运动、HeyTap健康、欢太健康
宠物相关app
app使用
内容洞察
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）
宠物医院
遛宠物(狗)场所
位置轨迹
位置洞察
模型输入
购买记录
浏览偏好
用户行为数据
年龄性别
收入水平
地理位置
用户基本信息
选择评价指标
宠物用户识别
目标层
用户活跃度
用户忠诚度
用户消费力
准则层
具体用户群体划分
方案层
建立层次结构
重要性比较
一致性检验
基于专家打分
构造判断矩阵
计算权重向量
一致性比率检验
层次单排序
计算总权重向量
整体一致性检验
层次总排序
计算权重与排序
AHP层次分析法
模型算法
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
模型输出
找家养宠物的已知移动用户验证结果数据
用户行为特征
用户心理特征
基于识别结果的用户特征总结
用户画像构建
新手养宠者引导计划
资深养宠者忠诚计划
针对不同用户群体的定制化策略
营销策略制定
满意度指标设计
调查结果分析
用户满意度调查
识别前后业务数据变化
识别效果量化评估
业务指标对比
模型效果评估
优化评价指标
改进层次结构
根据评估结果调整模型
大数据分析技术
人工智能算法
引入新技术方法
模型迭代优化
模型应用与优化
模型验证
相关任务部署数据工坊并上线
模型上线
基于AHP层次分析法的宠物用户识别模型
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