간단히 말해서 소비자의 사회적 속성, 생활습관, 소비행위 등 주요 정보에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 추상적으로 시뮬레이션한 일종의 조사 분석 보고서는 일종의 사용자 정보 태그이다.
인파 초상화를 만드는 데 일반적으로 필요한 데이터 차원은 무엇입니까?
사회적 속성: 나이, 성별, 지역, 혈액형, 교육 수준, 직업, 소득, 가족 상태, 키 체중 등의 기본 정보를 포함합니다.
심리적 속성: 성격, 능력, 기질, 가치관, 감정, 사고 등을 포함한다.
관심 특징: 콘텐츠 찾아보기, 콘텐츠 수집, 컨설팅 읽기, 구매 선호도 등
소비 특성: 소비와 관련된 특성으로, 보통 소득으로 나눈다.
위치 특징: 사용자가 거주하는 도시, 거주하는 동네, 사용자의 이동 경로 등.
장치 속성: 휴대폰 브랜드, 안드로이드 또는 iso 시스템, 모바일 또는 PC, 4G 또는 wifi 사용 등 사용되는 터미널 기능.
동작 데이터: 액세스 기록, 액세스 시간, 탐색 경로 등과 같은 사용자가 웹 사이트에서 동작하는 로그 데이터입니다.
소셜 데이터: 서클, 관심 분야, 상호 작용 등을 포함한 사용자의 소셜 데이터입니다.
사용자 초상화 분석의 역할은 무엇입니까?
이러한 차원 및 레이블 등록 정보의 용도는 무엇입니까?
많은 사람들이 이런 일들은 나와 상관없다고 말할지도 모른다. 。 。 。
하지만 거의 모든 전통적인 기업이나 인터넷 기업에게 이 데이터는 매우 가치가 있습니다!
빅 데이터 시대에 "데이터는 새로운 석유"
일반적으로 사용자 초상화는 제품 주변의 사람들을 세분화하고 제품의 핵심 인구를 결정하며 제품 포지셔닝을 결정하고 제품의 기능 포인트를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
또한 기업이 시장을 통찰하고, 시장 규모를 예측하여 단계적 목표를 세우고, 중대한 결정을 내리고, 투자 수익률을 높일 수 있도록 도울 수 있습니다. 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 동질화를 피하고 개인화된 마케팅을 하는 데 더 도움이 된다.
사용자 초상화 분석의 역할은 주로 다음 다섯 가지 측면에 반영됩니다.
정밀 마케팅: 역사적 사용자 특성에 따라 제품의 잠재 사용자와 사용자의 잠재적 수요를 분석하고 문자 메시지, 메일 등의 수단을 이용하여 특정 집단을 마케팅합니다.
사용자 통계: 속성 및 동작 특성별로 사용자를 분류한 후 다양한 특성의 사용자 수와 분포를 계산합니다. 다른 사용자의 초상화 그룹 분포 특성을 분석합니다.
데이터 마이닝: 사용자 초상화를 기반으로 추천 시스템, 검색 엔진 및 광고 배치 시스템을 구축하여 서비스 정확도를 높입니다.
서비스 제품: 사용자를 그린 제품, 제품 대상 분석, 사용자의 심리적 동기와 행동 습관을 더 잘 이해하고, 제품 운영을 개선하고, 서비스 품질을 향상시킵니다.
업계 보고서, 사용자 연구: 사용자 초상화 분석을 통해 사람들의 소비 습관, 소비 선호도 분석, 지역별 소비 차이 분석과 같은 업계 추세를 이해합니다.
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