实例解析：生活中的用户画像

本文利用生活中的小例子，给大家讲一个用户肖像来增加交易量的例子。我们来看看~ 一些学生问：到处都可以看到吹用户肖像，但他们只是没有看到真正的例子。今天我们将有一个实际的战斗例子：使用用户肖像来增加交易量，这个例子发生在我们周围。陈老师上周刚带着孩子的时候遇到，但也很新鲜和热。 活生生的用户肖像实例 秋高气爽，爸比带着coco出去玩，看到很多人在湖边放风筝。突发奇想:我们也去放吧！coco说:嗯！于是他们一起去走鬼(广东话，指无证小贩)叔叔那里买风筝。 看到coco喜欢，爸爸准备付钱，但是峰回路转，没想到会有下一段 然后爸爸和coco快乐地放风筝去了。但事后想：我画了一个大槽，这不是基于用户肖像，推荐系统来改善交易的完整过程！数据收集-标签-产品推荐-向上销售一次性完成，但也做了第二次推荐，单独提高交易率和客户单价，真的很聪明。 虽然叔叔没有大数据系统，也不知道如何编写代码，但这个想法远比问推荐风筝的算法是什么和BAT你是怎么卖风筝的？我来自互联网风筝行业，有没有了解互联网风筝问题的老板？毕竟我实践了真知，抄袭降智商。 然而，仔细想想，事情并不是那么简单：卖更多玩具，为什么是风筝？ 用户肖像的真实用途 经常溜宝宝的父母都很熟悉。在公园、池塘和草地附近，有卖泡泡棒、玩具枪、魔法棒、挖沙工具和风筝的小摊。它们似乎在卖玩具，但可以仔细品尝。不同玩具的区别非常明显。 玩具枪，魔法棒 这种玩具风格很重要！是巴拉拉小魔仙的魔棒，是吃鸡的98吗？K，直接决定孩子买不买。 这是典型的:爆款驱动。 爆款可以人为创造。这里考的是业务设计和推广能力。选不好，一切都白费了。再好的推荐系统也帮不上忙。 泡泡棒 这种玩具的卖点非常突出：在天空中飞行。所以你根本不需要推荐它。你只需要在路边伏击，等待一群孩子过来，然后在天空中呼叫，很多气泡朝着孩子的方向飞去。然后十有八九的孩子想买。 这是典型的:体验驱动。 这里测试的是销售能力，让用户体验效果。否则，如果你不让体验，你仍然会失去推荐。 挖沙桶 这个东西同质化程度很高(一个方头铲，一个尖头铲，一个耙子，一个小铲子，一个贝壳模型，一个海星模型，一个小桶，全国同款)。而且功能非常清晰单一:挖沙！对于家长来说，没什么好说的。便宜就买，贵了就不买。典型的价格驱动。这里考的是定价，价格贵。如果再推荐，家长不会被冤枉。 相比之下，风筝非常独特： 如果风筝打开，体积太大，不容易展示，客户不容易选择。 风筝的颜色、大小、图形，真的很多人都会在意，你还是忍不住让别人挑。 风筝单价比较高，卖起来比较贵。成年人每分钟都会掉头离开。如果卖得便宜，他们不会赚钱。 特别是对于鬼叔叔来说，如果他们把所有的风筝都放在地上，估计城管来了就跑不掉了！此外，地上还有几十只风筝，外观很差，父母很难选择。你知道，没有父母愿意带孩子去摊位买东西。他们中的大多数人害怕/被孩子哭泣和制造麻烦。因此，如果你增加选择负担，你将失去更多客户的机会。因此，推荐系统在这里非常有用。 与这四类相比，我们发现推荐系统只是商品管理的辅助工具，适用于非热门风格和类别之间存在一定差异的产品。然而，商品管理的每一种策略都与用户肖像有关。只有了解用户，我们才能准确地满足需求。所以不要想到推荐用户肖像，还有更多的工作要做。 如下图所示： 为什么有用的用户肖像很难做到！ 既然用户肖像这么好用，为什么我们总觉得用户肖像在那里堆了一堆数据，最后没用？因为要做出有用的用户肖像，需要避免太多的坑。 坑点一:不清楚该怎么办 如果鬼叔叔看到父母，不问别人买什么，在那里聊天。他还能卖风筝吗？当然不是，也许胡说八道很酷，这就是目标和没有目标之间的区别。与工作相对应，许多人基于领导要求和我认为人们在做来制作用户肖像。 至于： 做了干啥？ 哪个部门用？ 在什么场景中使用？ 提高哪些指标？ 目前这个指标是多少？ 预计会增加多少？ 需要指标需要哪些配套设施？ 没想到，如果这样做有用，就会见鬼。╮(╯▽╰)╭ 坑点二:数据质量没有保证 注意，叔叔清楚地看到了父亲的比较 一个孩子走过来，但他还是问：成年人还是孩子？我不认为这是理所当然的。这是专业性的表现。因为玩具是用户和买家分离的典型场景，尤其是风筝，成人和儿童都可以玩。此时，确认真实性非常重要。 与工作相对应，我们是我们常说的数据质量。数据质量是所有分析的前提，许多公司低估了数据采集的严谨性。在所谓的标签扩散法出台后，一群新的数据人认为他们不应该收集数据。只要有算法，他们就可以计算真实数据。这真是一条自由之路。数据质量越高越好。 坑点三:不打标签只钓几个 请注意，叔叔问的是标签，而不是原始数据。例如，成年人也可能有150个身高，儿童也可能有150个身高。那么，为什么要问标签，而不是一个特定的值呢？ 第一，收集标签数据难度不大。第二，孩子的标签不仅代表身高，还代表审美，比原始数据更有效。 这是标签功能的直观体现：意义丰富，使用方便。这就是为什么我们收集数据并继续标记它们。标签是精炼和有意义的数据分类，比原始数据更有用。 坑点四:缺乏验证效果，没有迭代 说到有用的标签，所以有些人患有标签狂热，疯狂的标签，无论你是否有用，有多有用，简而言之，标签越多越好。但没有验证过标签的效果，就像没有一样。更不用说基于初级标签，然后制作更复杂的二、三级标签了。 有趣的是，鬼叔叔使用了二级标签策略。请注意，如果一开始说：普通风筝20，儿童风筝30，父母很可能会直接选择20。如果一开始说：风筝30，它可能会吓跑父母。但首先确认父母愿意购买，然后推荐一个昂贵的无伤害卖点，成功率将大大提高。 因为已经证实父母愿意迁就孩子，那么愿意迁就孩子的父母肯定会买一个昂贵的。事实上，据不完全统计，现场有一半是不伤手的绕线轮，嘿嘿，味道，你的产品，你的产品。 小结 当然，以上只是陈先生的借题。叔叔可能只是足够聪明，根本没想那么多。但这个直观的例子非常适合每个人的记忆。当你下次感到困惑时，用户肖像有什么用？？你可以回味一下。 这里还有一个小问题。这个过程似乎很简单。为什么需要专业的数据分析师来做？业务人员可以自己总结。 答：有两个原因。首先，在实际的商业场景中，数据量大，维度多，需要专业人员来处理。如果你看到你的操作不是在设计方案、选择礼物和调查用户，而是用户，而是每天8行数据，那么公司就离破产不远了。 其次，业务人员的经验很容易被短期效应击中，然后做出错误的判断（如下图所示）。业务人员KPI指挥官，容易选择短期效果，忽视长期效果。此时，数据分析师需要冷静、长期观察和沉淀经验。为了更好地指导业务。 因此，做数据分析的学生应该对自己有信心。数据的价值不仅仅是一个复杂的模型。我们可以做基础工作、方法沉淀、经验总结和反馈业务。方法不是越难越好，而是越有用越好。 作者:接地气的陈老师，微信微信官方账号:接地气学校。十年资质的数据分析师分享最接地气。 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。