概述
Python数据分析学习笔记05:用户画像
一、用户画像
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户,可以让人更容易理解用户,并且可以方便计算机处理。
标签化就是数据的抽象能力。
互联网下半场精细化运营将是长久的主题
用户是根本,也是数据分析的出发点
二、用户画像的准则
1. 统一化:统一标识用户ID,如使用手机号、微信号、微博等
2. 标签化:给用户打标签,对用户行为进行理解
3. 业务化:由用户标签,指导用户关联
用户唯一标识:用于用户行为的串联
对用户标签化,可以进行用户消费行为分析
用户标签:基础信息如性别、年龄、地域等
消费标签:消费习惯、购买意向、是否对促销敏感等
行为标签:时间段、频次、访问路径等
内容分析:页面停留时长、内容浏览,分析用户感兴趣的内容
因此用户画像是现实世界中的用户的数学建模。
当得到了精准的用户画像,那么就可以为企业更精准的解决问题,业务推荐等。
三、用户生命周期
1. 获客:拉新,精准营销获取客户,找到优势的宣传渠道
2. 粘客
最后
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