写在前面 对于战略制定和产品设计而言，收集各种各样的用户数据是非常有价值的，但有时候你会忽略统计数字背后所代表的真正人物。 因此，通过创建用户画像，你可以让你的用户变得更加真实。用户画像是能代表整个真实用户需求的虚构人物。通过赋予一张人物的面孔和名字，你将用户调查及用户细分过程中得到的分散资料重新关联起来，用户画像可以帮助你确保在整个设计过程期间把用户始终放在心里。 本文从用户画像的概念、建立画像的重要性、以及如何建立用户画像三大方面，和大家一起浅谈心得。类似的文章有很多，我按照一般人比较容易理解和接受
新能源汽车的推广是国家战略。中国新能源汽车市场已经起步，并且发展迅速。国内厂商已经争相争夺新能源车的市场份额。在国内有比亚迪、北汽新能源等引领者，传统上的强势进口品牌也力争在这一波潮流中争得一席之地。那么，这些传统上的强势进口品牌在新能源车领域吸引到了哪些潜在消费者，这些消费者有些什么特点？这些消费者的特点会对品牌竞争有什么启迪？ 我们以奥迪为例，基于主流汽车论坛（汽车之家、爱卡、易车、太平洋汽车）的新能源关注用户，对比奥迪新能源的关注用户和老对手宝马新能源、奔驰新能源的关注用户相比，得出奥迪新能源在用户画
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
作者：腾讯大数据 全文共 6212 字，阅读需要 12 分钟 —— BEGIN —— 数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。 现实情况是连续的、复杂的、互相影响的，而数据抽象的过程，就是将这些复杂多变的现实情况简化为数字量，搭建数据模型，计算相关因子，推断事件归因，并推进自身改进优化。 由于现实的复杂性，我们作为产品、运营或者数据分析师，在实际问题处理时，就需要做归因分析，需要屏蔽其他因子的干扰，因此我们常常使用用户分群。 分群后，我们的用户群可能简化为： 在每一个分群下，我们可以简化地对比某个
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多，比如客户提供一个高价值人群，借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。
如今，各行各业都已经意识到了数据的价值，开始沉淀数据资产，挖掘数据价值，但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码，如果你不去用它，能有什么价值？
用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。
本文主要介绍了在手机QQ浏览器APP中，如何搭建个性化推荐系统，从而提高用户的点击率和活跃度。主要包括以下几方面：1.基于用户画像的个性化推荐，利用用户行为数据进行建模，实现用户分群；2.结合业务场景，分析并优化推荐效果，提高点击率；3.搭建实时推荐系统，实现快速迭代，提高用户满意度。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
现代市场经济中，由于现代企业资源的有限性和消费需求的多样性，绝大多数行业都不可能获得自己行业的整个市场，因此，每个企业都必须找准定位，找到它能最好满足的市场部分，这就要求企业必须要进行深入的市场调查，寻找市场机会，进行用户细分，这样才能在激烈的市场竞争中生存和发展。
都说小程序是引流获客的神器，很多人都通过小程序赚得钵满盆盈的，为什么同样在做小程序运营，获客却依旧是你老大难的问题。小程序应该如何运营才能顺利引流实现新客获取品牌曝光的效果？
腾讯移动分析MTA作为业内领先的移动数据服务平台，以移动端数据为依托，以强大的数据分析能力与海量用户画像能力，致力于为开发者提供可靠、精细、有价值的数据服务。 现在，MTA已正式与腾讯系优质广告资源打通，为开发者在数据分析后的下一阶段——精细化触达，提供了方便、快捷的精细化运营实践道路，完善了开发者数据运营的数据闭环。 MTA业务合作伙伴： 腾讯社交广告：国内最顶级广告流量平台之一，秉持“赋能商业，始终于人”的理念，深耕社交平台广告特性，致力于为广告主提供优质、精准、高效的营销推广服务。 智赢销：腾讯品牌
比如做用户运营，要关注我们到底满足了用户哪些需求，可以怎样调动用户活跃。做内容运营，要关注用户喜欢什么样的文案风格、传播渠道。做商品运营虽然看的是进销存，但背后隐藏的是用户消费习惯与品牌偏好。洞察用户是制定执行方案的必修课，但在具体怎么做洞察上，又曾经有两种方法的区别。
本文通过分析某电商App投放渠道的用户特征，提出了一种优化投放策略的方法。通过对比不同渠道的投放效果，发现渠道A具有更高的用户转化率，并据此调整了投放策略，最终实现了整体投放ROI的提高。
移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
作者：viviheyfeng，腾讯无线安全产品部设计组 引言 随着产品发展和用户结构变化，我们的用户不再是一个简单的整体。对于同一功能的不同用户，甚至是同一用户的不同阶段，他们都可能会有不同的痛点和需求。此时如果继续用“一刀切”的普适策略，没有定位到具体用户具体问题，会导致付出资源成本的产品策略达不到预期效果。此时就需要我们进行用户分层。 什么是用户分层？ 用户分层，就是区别对待不同的用户进行精细化设计。具体来说，是基于不同用户的行为特征划分为不同的用户群，设计不同的策略来满足其差异化需求，以充
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
微信看一看面向全体微信用户，每天有数百万新闻、视频和公众号文章借由个性化推荐系统完成分发。在微信看一看，我们将各类深度学习算法广泛应用到了推荐系统的各个环节中。新闻资讯、运营专题和小众文章由于缺少历史行为或者倾向长尾，往往曝光效率不高，对此我们提出 RALM 模型尝试解决这个问题。
看过很多关于如何构建用户画像的文章，大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点，本文主要从数据中台思想出发，更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
本文由CDA作者库成员Charlotte原创，并授权发布。 原文：http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5392052.html?from=timeline&isa
1.NPS监控原理及意义 原理： 通过定期调研市场用户的净推荐值，牵引质量在具体领域的改进； 优势： 践行绝对的用户导向 以NPS为主线进行融合分析（将品牌影响力、产品销量、市场份额与历史数据表现联系起来）
导读：产品研发团队犯的常见错误之一是对用户没有足够的了解，就开始提需求或设计产品。在收集到大量用户信息后，产品研发团队需要通过这些信息创建目标用户的画像，以便更深入地了解用户，进而实现以用户为中心设计产品。
而运营的精准化需要海量数据来支撑，重中之重是建设一个适合自身的 CDP，并且用好它。
image.png 从本篇开始，介绍下敏捷工具和技术中常用工具和方法。 在产品的其实阶段，包中你的产品是被客户强烈需要的，那么你就迈向了产品成功的第一步，如何能准确的定位到
数据驱动增长，是很多公司对数据分析师的要求，可具体到操作上，大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字，可真到分析的时候，就总被吐槽：
作者 于晓松 本文为原作者原创作品，转载需授权 所有伟大的产品，都离不开用户的追随与期待。 用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。 通过用户群体画像，我们已经能够持续的监测产品运营状况，比如：观察产品关键指标的变化、关注用户到目标的转化趋势、分析用户的留存回访…… 除此之外，我们还可以观察到产品的每位用户，对单个用户的特征和行为进行最为细致的分析。 但是，我们的目标是改进提升产品以实现用户增长。而数据指标并不足够直接指导产品的改进——因为，在数据指标和用户增长
最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。 首先先介绍一下KL散度是啥。KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵，信息增益，它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量，可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离。一般情况下，P表示数据的真是分布，Q表示数据的理论分布，也可以理解为影响P分布的一种因素。计算公式为：
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
在之前的文章中，我们讨论到了汽车行业的现状、新能源汽车的崛起、汽车VoC系统的价值和如何搭建汽车VoC系统，今天我们来探讨一下汽车VoC在不同场景中的应用。
随着移动互联网迅速发展，大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇，然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一，技术投入不足的劣势，面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
本文讲述了一些在数据运营中可能会遇到的“似是而非”的数据悖论，以及如何处理这些问题的方法。首先介绍了辛普森悖论，然后通过一个实际案例，说明了如何在数据运营中避免和解决类似的问题。在实际工作中，我们需要根据具体情况来选择最合适的分析方法，并且不断调整优化，以提高数据运营的效果。
以连载的方式，记录自己学习数据分析的所想所得，共勉，不定期发布。如果文章内容有用，请你分享给有需要的朋友，谢谢支持。
省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式完全不同
导读：设计产品有两种常见方式：一种是坐在办公室里拍脑袋设计；一种是先深入一线进行用户调研，然后基于调研结果来设计。
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
很多公司的技术人员在做用户画像的工作，细分客户/客户分群是一个很有意义的工作，可以确保企业构建更个性化的消费者针对策略，同时优化产品和服务。
政府鼓励再加上国家推动，互联网+成为新宠和风口，传统企业作为生意人想要站在风口捞金的想法也可以理解。
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践，这次我们将以OTA产品为例，进一步讨论如何依托数据，搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么？ 简单来说，用户画像就是从不同的维度来表达一个人，这些维度可以是事实的，可以是抽象的；可以是自然属性，比如性别、年龄；可以是社会属性，比如职业、社交特征；可以是财富状况，比如是否高收入人群，是否有固定资产；可以是家庭情况，比如是否已经结婚，是 否有孩子；可以是购物习惯，比如喜欢网购还是喜欢逛商场；可以是位置特征，比如在哪个城市生活；可以是其他行为习惯。 总之，所有大家
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
阿里巴巴一直在面向未来探索B类新电商模式，并从2019年开始重点构建“新供给、新链接、新营销”三新体系。买家是三新体系的核心，缺少买家维度的数字化经营体系是不完整的。平台场景目标群体及场景间买家差异性尚不明确，客群矩阵就是为场景中控解决这一业务痛点、提高场货分发效能而专门设置的算法研究主题。同时，客群矩阵也是用户增长和算法特征的核心数据。鉴于客群矩阵如此重要且拥有诸多应用，其构建迫在眉睫。
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
2015年2B企业级应用软件的资本市场异常火热。包括纷享销客、销售易、今目标等一众企业级软件厂商受到各大VC的资本热捧，阿里重金打造的钉钉，也以后发制人之势席卷整个企业级SaaS市场，力图在这块价值洼地上打造另一个新“入口“。 因工作缘由，笔者与周边数位SaaS企业级应用的创始人、运营负责人有过深入接触，发现一个有趣的现象：刚起步时，蓝图远志、规划清晰，但是一路下来，却异常艰难，有些甚至熬不过第一年，就关门歇业。 细细分析下，这里或多或少与传统软件人进入互联网领域，在产品定位、功能需求把握、用户服务、盈
某直播app规划上线多个功能（包含短视频、订阅主播游戏装备、直播间跳转、陪玩大神等）。
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