精準(zhǔn)畫像什么意思？用戶畫像可以被認(rèn)為是企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行定向廣告和個(gè)性化推薦的前提條件。日常生活中，我們使用網(wǎng)絡(luò)軟件，我們的瀏覽記錄，搜索問題，電商網(wǎng)站搜索到的商品，訂閱的音樂專輯等。，可以通過大數(shù)據(jù)

精準(zhǔn)畫像什么意思？

用戶畫像可以被認(rèn)為是企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行定向廣告和個(gè)性化推薦的前提條件。

日常生活中，我們使用網(wǎng)絡(luò)軟件，我們的瀏覽記錄，搜索問題，電商網(wǎng)站搜索到的商品，訂閱的音樂專輯等。，可以通過大數(shù)據(jù)記錄，從而分析數(shù)據(jù)，建立精準(zhǔn)的用戶畫像。

App用戶畫像怎么做？

用戶畫像的操作流程

用戶畫像作為一個(gè)非技術(shù)性的操作，會(huì)通過簡單的數(shù)據(jù)整合和與用戶的多維度交流來實(shí)現(xiàn)。這和很多職業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)有很大差距，但小源也在不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐。這篇文章更多的是關(guān)于小源 的學(xué)習(xí)和重新記錄用戶畫像的過程。小源理解的用戶畫像的過程并不是很復(fù)雜。簡單總結(jié)一下，會(huì)有三個(gè)重要的過程。

1.用戶維度過濾

用戶畫像需要基于真實(shí)有效的數(shù)據(jù)。在做用戶畫像的過程中，要對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合。首先，并不是所有的數(shù)據(jù)信息都有用。其次，數(shù)據(jù)會(huì)有主次重要和不重要之分。在每個(gè)公司的不同階段，構(gòu)成用戶畫像的數(shù)據(jù)維度會(huì)有所不同。

用戶畫像維度的選取是為了指導(dǎo)營銷、產(chǎn)品或運(yùn)營指標(biāo)，不同職能人員對不同用戶畫像維度的重視程度不同。以電子商務(wù)平臺為例，客服銷售關(guān)注用戶 購物情況，產(chǎn)品運(yùn)營關(guān)注頁面用戶體驗(yàn)的變化，渠道推廣關(guān)注用戶 交通方面的表現(xiàn)。

有人認(rèn)為維度越多越好，這樣用戶畫像的結(jié)果會(huì)更全面。然而，小卓沒有。;我不這么認(rèn)為。用戶畫像是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程。強(qiáng)行追求更全面的維度，有時(shí)會(huì)耽誤營銷決策。比如有的公司做用戶調(diào)查總覺得數(shù)據(jù)不夠，然后花了很多時(shí)間。

去做數(shù)據(jù)的收集，最后做營銷決策，但是因?yàn)閿?shù)據(jù)收集時(shí)間太長，很多維度因?yàn)闀r(shí)間延遲而失去了時(shí)效性價(jià)值。

為了避免這種情況，用戶 的數(shù)據(jù)維度分為靜態(tài)維度和動(dòng)態(tài)維度，然后對維度屬性進(jìn)行分類，然后開始數(shù)據(jù)信息采集的過程。APP刷評論

2.數(shù)據(jù)信息收集

收集數(shù)據(jù)的將決定數(shù)據(jù)是否有效。網(wǎng)上操作的常用方法是 "監(jiān)控和跟蹤用戶，一般是PC端的cookie和移動(dòng)端的IMEI和IDFA。初始化階段常用的方法是用戶訪談。

當(dāng)然，也有結(jié)合數(shù)據(jù)追蹤和用戶研究來收集用戶數(shù)據(jù)信息的，比如電商運(yùn)營。除了跟蹤用戶購物訂單等數(shù)據(jù)，還可以篩選出特定用戶進(jìn)行訪談和調(diào)研，比如:產(chǎn)品選擇偏好、產(chǎn)品消費(fèi)反饋等等。

3.數(shù)據(jù)建模和分析

數(shù)據(jù)是分散的，或者說是表面的，用戶畫像要把收集到的數(shù)據(jù)整理出來，通過數(shù)據(jù)建模的來創(chuàng)建比較常見。小源接觸過的大部分用戶畫像都是比較初級的，整合基本可以通過excel工具完成。對于技術(shù)工具層面的數(shù)據(jù)建模，有興趣可以看推文第二篇。

在數(shù)據(jù)量不大并且用戶 的肖像是相對初級的，它可能不足以分類用戶 的屬性通過篩選、分類和整合的過程，然后確定用戶 的肖像。但是在產(chǎn)品還沒有上線或者數(shù)據(jù)量不大的情況下，運(yùn)營還沒有進(jìn)入到深度精細(xì)化的階段，對用戶的初級加工 的肖像也可以避免許多決策過于主觀。

在大量精細(xì)化用戶畫像的情況下，需要通過一些用戶畫像的工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化，然后做聚類、回歸、關(guān)聯(lián)、各種分類器等算法。相關(guān)性分析和RFM模型都是用戶畫像中常用的數(shù)據(jù)建模和分析方法。