App运营构建用户兴趣图模型宗旨：让用户对主题活动有求

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只有当用户对你的推送信息或活动感兴趣时，他才有可能点击它。


对流行词的兴趣是准确的。


一打开手机，各种应用程序都会使用通知栏PUSH充满信息。


手指惯性地放在手机屏幕的顶部，下拉，几秒钟内从上到下瞄准，看到感兴趣的东西，点击；如果没有发现感兴趣，请删除所有。


我每天都要体验几次这个场景。


我也相信这也是大多数手机用户每天必经的场景之一。


这个场景最适合用一句话来描述:不求不动，有求就应该。


这八字格言也是无数网友在互联网时代推送互联网产品信息的基本态度。


换句话说，只有当用户对你的推送信息或活动感兴趣时，他才有可能点击。


感兴趣是准确的流行词。


今天，我们来谈谈app如何通过构建用户兴趣模型推送个性化活动，让用户对活动有要求。


一、构建用户兴趣模型 俗话说，聪明的女人不吃米饭很难做饭。


因为它是基于用户兴趣模型的APP PUSH信息必须首先存在用户兴趣模型。


那么如何构建呢？app用户的兴趣模型库呢？ 1.收集用户行为信息 行为可以反映兴趣。


男人追上自己喜欢的女人最大的捷径就是多关注女人平时的行为，从而了解她的兴趣爱好，最后尽力而为。


同样，一个app要做好用户兴趣模型，首先要做的就是用各种手段收集用户想要的行为信息。


用户行为信息是什么？ 用户在网页、网站或app产品上的任何操作统称为用户行为。


以购物购物app例如，用户从打开app、登录账户、查找或浏览商品、加入购物车、支付订单、共享商品、收集商品等都是用户行为信息。


再比如，用户在某个视频中app上面看过的节目内容，用户看视频的次数和时间都在变化app产品上的行为信息。


如何收集用户行为信息 无论是网站还是网站app，常见的用户行为收集方法主要有以下两种： 显示收集：许多产品的新用户注册页面很好地解释了这种收集用户行为信息的方式。


如下图所示，知乎注册页面和每个人都是产品经理注册页面。


一个简单的注册页面收集了几个重要的用户信息：手机号码名称。


除了用户的注册行为外，用户显示反馈（如卸载软件弹出网页，让您填写反馈信息）和表格填写可以直接获取用户行为信息的方式属于显示收集类别。


该方法的优点：简单、粗糙、直观，收集到的用户行为信息可以在很大程度上反映用户偏好。


隐藏收集：通过技术手段记录用户在后台的整个过程app从这些操作行为中提取用户兴趣信息的所有操作行为。


如下图所示，这是我有一天晚上在淘宝店加入购物车的婴儿。


第二天早上，我收到了一条短信，提醒我剩下的交易时间不多了。


商店的第二个孩子给我发了这条短信，因为他可以在后台看到我加入购物车。


这是一个典型的隐藏收集用户行为信息的案例。


该方法的优点：用户不直接参与，用户体验更好。


2.提取用户兴趣信息 用户访问某个页面，在某个操作背后，很大程度上代表了他们的兴趣，即用户行为信息是用户对产品的真实需求。


此外，我们收集了这么多用户行为数据，以更好地了解用户的兴趣点。


例如，微博、微信和莫莫也是社交软件，但每个用户使用它们的目的是不同的，有些是为了获得新闻热点事件，有些是为了发展潜在客户或机会，有些只是为了加强与其他用户的联系。


因此，由于每个用户的兴趣点不同，每个用户的行为也会有所不同。


因此，在使用图书行为数据后，操作应能够从用户行为信息中提取用户兴趣信息。


用户兴趣信息提取建议从用户访问内容和用户浏览行为两个方面开始。


有了行为数据，如何提取用户的兴趣信息，并以适当的方式描述用户的兴趣 3.展示用户兴趣信息 在根据用户行为信息成功提取用户兴趣后，操作应以更合适的方式描述用户兴趣。


这样做有两个目的：一是使用户兴趣信息更直观；二是使用户兴趣建模更加科学。


显示用户兴趣信息的方法有三种： 主题展示法： 用户的兴趣点是基于主题类别概念集合。


如下图所示，新用户下载豆瓣app在打开主页之前，用户会选择他们感兴趣的主题。


优点：用户兴趣信息直观，可操作性强。


缺点：显示信息的准确性有待讨论。


关键词显示法： 顾名思义，它是通过用户主动提供或使用相关算法筛选出一些能够代表用户兴趣的关键词来显示用户兴趣信息。


例如，柏拉图app制作的个性标签H用户生成的个性标签图是关键字显示法。


优点：操作简单快捷。


缺点：用户可能需要积极参与，体验不够好。


向量空间显示法： 通过计算关键字的权重，用户的兴趣显示了由关键字和权重组成的单个子项组成的特征向量序列。


也就是说，向量空间显示法是关键字显示法的升级版本，添加了关键字的权重信息，并将文本表示为具有权重信息的项目向量。


下图为向量空间显示法的计算公式。


W(t,d)：文本d中词T的权重； TF(t,d)：文本d中单词的词频； N：训练文本总数； Nk：T的文本数出现在训练文本集中。


优点:用户信息直接从服务端获取，无需人工参与。


不足:计算出的用户兴趣文本特征词数量庞大，增加了操作量。


4.构建用户兴趣模型 根据以往用户兴趣信息的提取、显示、分析和挖掘，结合用户的实际需求，以用户数据实体为中心规定数据维度类型，以结构化的形式为用户建立兴趣模型。


这个链接通常也被称为建立用户肖像，即标记用户，并标记用户的兴趣信息。


二、如何根据用户兴趣模型让用户对用户感兴趣app要求活动 构建用户兴趣模型后，用户兴趣行为、用户兴趣标签、用户兴趣肖像等数据齐全，后续个性化、准确的活动推送相对简单。


一款app推送基于用户兴趣的个性化活动可以采用两种形式，一种是在app内进行SDK埋点，根据用户的实际场景和需求触发精确活动；二是根据用户兴趣模型主动PUSH相应的app活动。


1. SDK埋点定向触发个性化活动 确定活动场景和用户兴趣信息，然后在app在相应的位置内进行SDK埋点，当用户完成预定操作或满足相应条件（如活动触发行为）时。


如某次app活动的主要目的是什么？app拉新、保留或促进活动app用户。


活动在不同场景中进行。


app如果你想激活新用户，你可以把用户可能感兴趣的活动页面放在不同的位置。


app用户注册页面后。


用户注册成功，新用户抽奖活动立即弹出。


另一个例子是购物app,如果您想提高用户的回购率，您可以根据用户浏览商品的偏好，在用户将商品添加到购物车中，或在用户下订单后，根据用户的兴趣推出一些周边产品的折扣活动。


下图为外卖app饿了么下单后分享的触发优惠券活动。


2. 主动PUSH活动 主动PUSH信息是通过用户兴趣模型数据库中的用户兴趣标签智能判断用户对什么类型的活动感兴趣，然后直接向用户推荐相应的活动。


目前，主要关注兴趣阅读的移动新闻app产品做得很好。


例如，每日快报和今日头条都采用智能计算用户兴趣— 编辑操作的方式向用户推荐内容，这样做的好处是一致的app用户的阅读习惯和偏好，达到个性化阅读推荐的效果。


总结 最后，无论是个性化的信息推送，还是个性化的活动推送，个性化的推送都是一个更好地匹配信息和用户个性需求的过程。


在此过程中，建立用户兴趣模型非常关键，用户的行为或兴趣会随着时间或其他因素而改变。


因此，建议app定期更新或修改用户兴趣模型。


作者:等八戒，活动盒(huodonghezi.com)品牌运营推广专员，关注互联网和移动营销推广领域。


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