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用户标签思维导图

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用户标签分析

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思维导图大纲

用户标签思维导图模板大纲

how

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

what

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

case

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

where

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

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