一文搞懂用户画像︱敏捷软件开发之用户故事

。除达到召回目的外对提升单均投资金额也有提升作用。

 

 

目前很多数据产品支持用户画像分群分析，数据运营人员可以直观的了解到不同群体用户在app里的行为、路径、以及属性分析情况，也可通过标签来圈定人群，从而了解该群体的使用特征、分布特征。如分析不同价值等级的用户行为特征等。以上案例策略均可通过AB test测试调优并最终形成人群模板，设置触达周期、触达方式、以及自动化文案。需要强调的是，用户画像是需求驱动型项目，以需求为导向来驱动画像的建设工作，从应用的角度来说，标签的个数不是越多越好，单纯为追求标签的个数而建立成百上千维度的标签会为后期的管理和维护带来不便，使用者也不知道应使用哪些标签作为应用重点。最后，画像标签数据的质量管理也是需要重点关注的，所谓‘垃圾进，垃圾出’，基础数据的质量如果无法得到保证，后续的推荐、分析等工作将可能是徒劳，甚至得出错误的分析结论。因此，对于画像数据需要建立一套完整有效的管理方式，可以通过设定各类画像标签的数据监控范围，当数据有异常变动时，及时通过标签排查发现并解决。（文章来源：磊叔的数据增长实验室）