《用户画像分析》.ppt

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2、跃,是个很有代表性的用户。使用XX4年,没有电脑,由于工作性质特殊(用户的职业为保安),所以用户每天使用手机登陆XX及手机XX网来打消无聊的时间,或下班去网吧上网。他的同事大都年龄较大,一般都是把打牌和喝酒作为娱乐活动,这是他所不喜欢的,与他同龄的同事大都喜欢把上网作为娱乐。他对电脑使用较为生疏。认为XX2009看上去不错,如果能把08的功能都加上再稳定些就更好了。与2009相比,更习惯使用2008。访谈发现:1.对于广大低端用户来说,易理解、简单、方便、快捷是他们最需要的,也是他们不用MSN的原因之一;2.用户对XX依赖性很大,这样的用户希望XX的功能更强大,真正实现一站式在线生活。,典型用

3、户个体描述案例,来源:一次XX2009 用户访谈用户画像,典型用户个体描述,女,19岁,高中,学生,理解表达能力较好,性格对陌生人内敛对朋友外向活泼,不喜欢动脑,什么都喜欢方便的,最好只按一下就全部搞定的。使用XX7年,现实的社交圈基本局限在同班同学,但是网上却有很多不认识的好友,喜欢认识不同类型的人。虽然网龄较高但是与很多女孩子一样依然是个电脑白痴女,她喜欢操作越简单越方便越好。访谈过程中她说的最多的一句话就是“我个人比较懒!”,最怕麻烦,MSN就是太麻烦才不用的。对于电脑游戏喜欢互动性好,但是操作简单的,比如劲舞团、大话西游等。访谈发现:1,很多女用户虽然使用电脑多年但是依然是个电脑白痴,

4、对她们来说所有操作如果超过两步就会晕!对于设置性操作她们基本没有使用过,她们只使用初始化设置,希望在修改设置方面更简单!2,该用户的另一个特点就是“懒”,稍微有点麻烦或困难,她们就会懒得做,懒得想,如果有傻瓜式,全自动式操作就很适合她们。,来源:一次XX2009 用户访谈用户画像,三、用户画像数据挖掘,数据挖掘付款用户【对应分析】,XX用户【聚类分析】,17,XX用户【聚类分析】特征得到的启发,高认同用户,低介入用户,新进用户,XX的核心用户的画像:19-25岁男女丰富使用XX各类业务/VIP业务的TT龄较长的活跃用户定期换装,可拉动、改变的用户15-22岁男女TT龄(2-5年)和使用XX历史

5、较短定期换装,通过提升品牌满意度,增强其付费使用的信心,令这些用户改变(即令其从不付费使用到付费使用)的可能性较低:TT龄长,使用XX历史较长,但仍不付费使用亦较少使用其它XXVIP业务换装频率不固定,用户画像流程,用户画像流程,提取用户,抽样的几个概念,抽样过程,抽样方法,抽样效度与信度,一个教师的话,我不止一次给我的市场调研课学生说过,你们利用人人网之类做问卷调查基本是无效的,当个作业也就算了。,你们心里要明白,所谓物以类聚人以群分,利用社交网络的link做出来的问卷,没有随机性可言。包括你在msn、XX之类上传问卷给朋友请他们帮忙。缺乏随机性的样本,那就没有代表性。就好像小区的人,无法代

6、表全体市民,你的朋友,无法代表全体学生。,摘自:魏武辉的BLOG http:/,数据整理,数据整理,数据检查用户选择,用户年龄取值范围:9岁41岁,用户年龄占比分布,16岁34岁 占比合计:91.83%,用户画像数据挖掘实例演示,对应分析聚类分析,用户画像方法“对应分析”实例演示,对应分析数据格式整理,加权个案,对应分析过程,对应分析定义行范围(用户类别),对应分析定义列范围(用户特征),对应分析结果图,减少用户特征,用户画像方法“聚类分析”实例演示,人群划分,聚类分析,聚类分析的种类,样本量1000,连续变量,首选方法,数据检查,样本选择:年龄:1731(24+13,24-13)笔数:116 金额:1900,SPSS 两步聚类分析,AA聚类分析结果,用户画像在工作中的实际应用,来源;KM平台,中国微博用户市场图谱:2013年微博用户将突破2亿,可以看看的几个网站,统计专业网站:UCD大社区:http:/淘宝用户体验设计:Excel Home:图研所:,BAIDU.com 人群,XX.com人群,GOOGLE人群,星座与气质用户画像,品牌画像颜色维度,甲壳虫乐队发型变化图表,可以读读的几本书,¥30.96,¥88.00,¥45.00,¥28.00,收集数据的十个原则,内部资料,请勿外传,谢 谢!,注意信息安全,内部资料,请勿外传,

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