怎样从海量特征中选取用户的关键画像特征?
来源:引流技巧
编辑:爱短链
时间:2025-08-13

编者按:每个在互联网上工作的人都不再熟悉用户肖像这个词。充分利用用户肖像可以帮助我们专注于对用户最重要的事情,并有针对性地设计和决策。本文将围绕用户肖像的关键特征进行分析和讨论,希望能对您有所帮助。
用户关键特征的提取是用户肖像中常见的应用场景,但也是一个棘手的问题。
用户的关键特征是什么?如何提取用户的关键特征?今天和大家讨论一下。
一、关键特征是什么?
首先,用户的关键特征是什么?先举个例子。
一家商场的服装店,每天70%的客流是女性,30%是男性。既然大部分访客都是女性,我们能说服装店访客的关键特点是【女性】吗?从某种意义上说,可以说,但从某种意义上说,不是。
在什么情况下不是?别担心,请听我继续改进这一幕。
刚才提到的是这家服装店的游客。然而,80%的商场访客是女性,只有20%是男性。相比之下,这家服装店的关键特点是女性吗?
关键特征似乎也可以是一个相对的概念。
再举一个例子,例如,一家公司有1000名员工,其中999名是本科生,只有一名是医生。这位医生的典型特征可以是医生吗?
综上所述,可以有成千上万的用户特征。但所谓用户的关键特征是用户(或用户组)具有显著特征。
二、关键特征的分类
以上简要介绍了用户的关键特征。从用户类别和特征类别的角度,我们可以对关键特征进行分类。
1. 单个用户的关键特征
对于单个用户来说,只有一个关键特征,那就是个人特征。以上是医生的例子,这里就不赘述了。
强调单个用户的关键特征必须是参考(即比较人群),比较人群是群体,而不是个体。否则,一个人和一个人的比较,有什么关键特征?
2. 群体用户的关键特征
事实上,群体用户有两个关键特征:一是绝对特征,二是相对特征。
所谓绝对特征,只需要看群体的特征分布,不需要比较。比如以上服装店的例子,如果看绝对特征,女性访客占70%,可以得出结论:服装店的性别特征是女性,但要强调这只是绝对情况。
所谓相对特征,就是强调对比。比如上面服装店的游客比较商场的游客,男性其实比较多。相对特征分为两类:
积极特征:指与对比人群相比,这一特征明显偏高
逆向特征:这个意思恰恰相反,明显少于对比人群。
为什么绝对特征没有逆向细分?因为绝对特征的逆向特征是不可穷举的……比如这家服装店的访客,0%是科学家,0%是失业者,0%是高收入群体……这种标签是无穷无尽的,从绝对值上失去了分析意义。但对比标签有意义。
在许多情况下,相对特征的应用场景更广泛、更科学。
三、识别关键特征
以上介绍了许多不同类型的关键特征,那么如何识别单用户或用户群的关键特征呢?
首先要明确的是,要识别关键特征,首先要有特征池。所谓特征池可以理解为标签范围。例如,选择用户区域、用户年龄和用户购买偏好……等待200个标签作为特征池。开放式特征池不切实际。可根据业务需要选择特征池。
1. 识别用户的关键特征
事实上,这一特征在整体人群中的比例可以用来判断。
例如,在上述标签特征中,只有0.1%的人是医生,所以理论上,0.1%的医生可以将医生标签作为个人特征。
用心问,这是99.9%对比0.1%,如果是90%对比10%呢?如果是60%对比40%呢?如果是多个值呢?
是的,在特定的产品着陆中,它涉及到许多详细的逻辑,如阈值设置和多值标签的处理。这里不详细,欢迎读者表达自己的想法!
2. 群体用户的关键特征
有一个非常重要的概念需要提到群体的关键特征:TGI。
直接截图吧……
重点是这个公式:TGI指数 = [目标群体中具有一定特征的群体比例/具有相同特征的群体比例]*标准数100。
TGI它是识别哪些特征是突出特征的重要方法。我们可以使用上述积极和反向特征TGI排序,正排逆排。
四、应用关键特征
说了这么多关键特征的内容,有哪些应用场景?
事实上,最重要的应用应该是人群的肖像。市场上大多数用户的肖像都是这样的:
这是什么意思?事实上,它是为了提前固化肖像的维度,如性别、年龄等,最多支持用户进行配置,你可以选择肖像的维度。通常不超过几十个范围(因为选择太多,产品的可行性会很差)。
预设肖像维度带来的最大问题之一是可能会错过典型的特征。例如,用户组可以遵循TGI经过计算,最突出的特点是用户的支付方式大多是信用卡,这种相对较小的肖像维度很可能不在预设范围内,这将错过很多商机。
通过先确定特征池,然后根据不同的逻辑方法确定用户特征,这将大大降低此类风险。这也是一种更科学的做法。
当然,在实际着陆过程中也有很多困难。例如,如果上述个人标签是多值的呢?如何合理设置阈值?例如,在相对特征中,如果分母特别小TGI如何处理高度?等等。这些问题需要在实践中不断解决。
今天的分享主要是这些。欢迎大家交流。
本文由 @冬至 未经作者许可,禁止原创转载。
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,。


相关文章:
相关推荐:
栏目分类

最新文章

热门文章
