在大數(shù)據(jù)時代之前，有很多的網(wǎng)站他們就是互聯(lián)網(wǎng)廠商，已經(jīng)對用戶數(shù)據(jù)的使用非常嫻熟。而現(xiàn)在移動互聯(lián)來了，用戶多了，就會產(chǎn)生更多的用戶數(shù)據(jù)，留在移動互聯(lián)的平臺上。那么從整體數(shù)據(jù)使用來看，我們還是可以區(qū)分的。無論數(shù)據(jù)使多么龐大，是什么樣的維度，對于用戶數(shù)據(jù)的使用目的不會發(fā)生太大的變化。當我拿到用戶數(shù)據(jù)以后，測算體系已經(jīng)完善了。就能夠做一系列的對內(nèi)、對外的數(shù)據(jù)使用。對內(nèi)是進行產(chǎn)品的完善，提升用戶體驗。
對于精細化營銷來說，移動互聯(lián)時代，所有的App都在移動互聯(lián)上。也就是說，所有的App都是屬于一個媒體。精準化營銷無非就是給用戶打上一些列的標簽，進行分類，然后進行精準的推送。對于用戶畫像來說，它包括兩部分。第一部分是用戶行為畫像。第二部分是用戶心理畫像。
(1)在建立用戶畫像模型的過程中，區(qū)分用戶特征的關(guān)鍵點是什么?應該從哪些方面去尋找用戶特征?
其實區(qū)分用戶特征的關(guān)鍵點并不在于我們用什么樣的數(shù)據(jù)，要去做什么樣的模型兒關(guān)鍵點在于我們到底用用戶畫像分析出來的東西，是為什么去服務?我們?nèi)プ鲇脩舢嬒竦哪康氖鞘裁?，才是最重要的。如果你要去做運營，你才能從做好的用戶畫像里找到你需要的核心數(shù)據(jù)。用戶的使用時長、跳轉(zhuǎn)的評測等等一系列這樣的數(shù)據(jù)。
(2)用戶畫像如何驗證準確性?正向用戶畫像(即把數(shù)據(jù)歸納成分類標簽)相信很多文章與技術(shù)提過了，但我們在實踐中發(fā)現(xiàn)很難反向驗證(確認歸納的標簽直的是這樣)。所以我想問有沒些可操作性強的驗證方法?
但我們在實踐中發(fā)現(xiàn)很難反向驗證(確認歸納的標簽直的是這樣)。所以我想問有沒些可操作性強的驗證方法?
還是同樣如此，驗證用戶畫像的準確性就是驗證用戶標簽的準確性。目前來說有兩種方法。第一種方法是你繼續(xù)進行廣告投放，去看這個用戶的查看率是否有變化。如果投放非常準確，說明用戶畫像或者標簽打的就非常準確。如果是你的這種投放出現(xiàn)了一些問題，那可能就還需要進行標簽的改進。第一種方法其實就是便簽的運算方式和方法。
那么對于標簽來說，如果方法計算的模型是非常合理的，能夠通過便簽去把用戶的需求和價值觀挖掘出來，就說明你的標簽非常準確。反之，牛給用戶打的標簽就是有問題的。反向去進行驗證是非常困難的。就是去反問你打標簽的理由是什么?比如我去使用滴滴打車，那么我就一個打車用戶，這是一個既定事實，完全不需要反向驗證了。除非你對于標簽的一些感性的認知去進行分析出來以后，才能進行反向驗證。
(3)如何衡量一個社區(qū)型網(wǎng)站的用戶數(shù)及其商業(yè)價值之間的關(guān)系?有沒有一些相對普適的計算模型可供參考?
對于社區(qū)來說，目前沒有一個普適的計算模型的。更多的是看用戶在這個社區(qū)里面自己的一個關(guān)系鏈以及他自己的活性。這種商業(yè)價值其實是一個社區(qū)或者說一個社區(qū)型網(wǎng)站自己的一個戰(zhàn)略。當一個用戶在這個社區(qū)里面行為非常多，非常豐富，路徑也非常長，那、這個時候基本上在每一個節(jié)點都有一些商業(yè)化的機會。當你把它的每個節(jié)點都去進行商業(yè)化，那它的商業(yè)價值就會挖掘出來。
但如果你對用戶的路徑非常短。而且這個用戶的關(guān)系網(wǎng)搭的并不是很廣很大，尤其是這種社區(qū)網(wǎng)站來說是有問題的。所以說更多的需要去看這個網(wǎng)站里用戶的行為和他對于營銷的一些行為，對于營銷活動的一些行為和他自己在網(wǎng)站里面的一些行為之間的關(guān)聯(lián)強度。通過這種關(guān)聯(lián)性的計算，能夠去得到對于某網(wǎng)站的營銷價值的測評。但是就整個領(lǐng)域而言是沒有一個普適的計算模型的。
