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你的双十一标签背后的故事

全城淘 | 2017-11-03 12:00:00

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导语


双十一要到了,最近流连在淘宝上的时间越发多了。逛淘宝的时候,经常感慨它的商品推送信息太精准了,近期浏览过的商品基本都会出现在头部的轮显图里,而且一点都不违和,总是吸引你一次又一次的点进去。


淘宝系统的背后运作


你大概也意识到了,每一次打开淘宝的界面都有差别。事实上,你每次访问淘宝网的所有页面,都算作一个特别的访客,你的浏览数据、交易数据、搜索记录以及其它很多很多的数据记录均会被保留下来,用于后续的业务逻辑和数据分析。

从这些数据中淘宝能够知道小到你是谁,你喜欢什么,你的孩子几岁了,你是否在谈恋爱等,大到各行各业的零售情况、各类商品的兴衰消亡等等海量的信息。

打开淘宝,从“我的双11”入口进去,可以看到淘宝为你打上的标签,这是一定数据分析的结果。这些标签其实是淘宝对你描绘的用户画像。


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何为用户画像?

简单来说,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。所以,用户画像也叫人群画像。

举个例子,如果你经常逛或者购买一些小孩的衣物,那么电商网站可能给你打上“有孩子”的标签,甚至根据你买衣服的尺寸、颜色风格等还可以判断出你孩子的大概年龄、性别,贴上“有 2-3 岁的女儿”这样更为具体的标签,把根据你所有的行为而贴的标签统合在一次,就形成了一个人物原型,这就是你的用户画像。


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用户画像有何用?


1.定向投放广告

拿淘宝举例。如同上文所说,淘宝通过对用户浏览、购买等数据的分析,为用户建立了画像,利用用户画像,给用户精准的推送了他们感兴趣的内容。


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又如同微信朋友圈广告,微信根据获取的数据建立起用户画像,广告主(店铺、商家)通过微信设定的标签来选择想要投放的人群,然后借由微信将广告投放给相应的人群。

用户画像的建立能让广告投放更精准,可节约广告成本,并增加了广告的触达率、点击率等。

 

2.完善产品运营

一个产品想要得到广泛人群的接纳,少不了受众分析。我们需要去理解、分析用户,用户画像能帮助我们透过用户行为表象看到用户深层的动机与心理,从而去改进自己的产品或者服务。


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举个例子,你要去看电影,想带杯奶茶进影院,周边有3家奶茶店,1家近,2家远,你不想多走路,所以选择了最近的那家。“爱看电影”、“喜欢奶茶”、“不喜多运动”这是你的标签,通过对你买奶茶行为的分析,距离影院比较远的商家可以改进自己的服务,例如提供预定奶茶送到影院的服务。

 

3.行业报告与用户研究

通过对用户画像的分析可以了解行业动态,比如90后人群的消费偏好趋势分析、高端用户青睐品牌分析、不同地域品类消费差异分析等等。


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拿“90后人群的消费偏好趋势分析”来说,我们可以从中知道,90后更愿意将钱花在文娱消费上、喜欢数字化/个性化的体验、热衷分享和反馈。对于实体店商家而言,就可以从店铺的装修、产品的设计上来吸引这一类人群。


写在末尾

用户画像是对人行为的深入挖掘、分析,除了用户基础的信息:性别、电话、所在地、所用手机设备等客观属性之外,如兴趣偏好等是自由度很大的标签,在很多地方都能用到。随着互联网越加深入的发展以及数据技术的进一步提升,从人心理、行为等层面的深度分析将逐渐得到重视和应用


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