用户标签分析
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用户标签思维导图模板大纲
如何设计用户标签
基于业务视角
梳理所有相关数据
标签分类原则
MECE原则,相互独立,完全穷尽。有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度
深度四级,到了第四级就是具体标签实例
不同业务场景划分方式不同
增加标签权重
基础模型-权重计算(适用于内容标签、产品分类、产品标签、品牌标签)
基于TF-IDF算法的权重计算
用户标签权重=|行为类型权重*时间衰减|*TF-IDF用户身上的标签权重*行为次数|
基于相关系数矩阵的权重归类
如何提高成交率
提升匹配速度-快
提升匹配精度-准
提升匹配成功率-高
拓展更多成交场景-多
什么是用户标签
用户依托于特定的载体,对其在特定的场景下行为的特征提取
标签:表征了内容,信息特征描述,用户兴趣、偏好、需求等等
权重:表征了指数,内容的重要程度,可以是用户的兴趣、偏好指数;也可能表征用户的需求度,可以简单的理解为可信度,概率
用户标签分类
中长期用户属性标签(静态标签)
包括人口自然属性、地域标签、设备信息等,结构层次不深,标签值稳定
中短期兴趣标签(动态标签)
用户兴趣,包括行业兴趣,电商兴趣,品牌兴趣,app兴趣等,短时效性
微博用户兴趣分析
标签来源-基于业务视角
权重计算-增加标签权重
标签类别-标签分类原则
实际应用
新用户冷启动
快速了解新用户的喜好,提升新用户留存率
沉默用户促活
分析沉默用户近期兴趣偏好,提升沉默用户活跃度
商业化变现
多倍扩量高价值用户群体,提升付费/广告转化率
用户标签应用场景
搜索
精准营销
广告
推荐系统
标签的客观重要程度思维导图模板大纲
标签对该用户的重要程度思维导图模板大纲