丹东网络公关公司告诉你汽车行业的网络舆情处理办法有那些?
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网上购物体验结束后，下次登录网站时，你会弹出各种相同类型的替代产品或补充产品的推荐；要成为一个品牌的注册会员，特殊日子(会员日、生日)通常会收到来自该品牌的通知(祝福)短信或电子邮件。
所有这些都是精准营销的常规。
在互联网大数据时代，用户赢得了世界。依靠庞大的用户数据，构建了一套完整的用户画像。它具有标签性、信息化和可视化的特点，是企业实现个性化推荐和精准营销的有力前提。
因此，深入理解用户肖像的含义，掌握用户肖像的制作方法就显得尤为重要。
用户肖像是真实用户的虚拟模型
交互设计之父艾伦·库珀首次给出了用户肖像的清晰定义。他认为角色是真实用户的虚拟代表，是基于一系列真实数据的目标用户模型。
敲黑板，画出要点:真实、数据和虚拟。
如果将真实用户和虚拟模型与横跨河流的两个平行点进行比较，数据就建立在大河上，从而相互连接。
企业使用他们找到的目标用户群来挖掘每个用户的人口属性、行为属性、社会网络、心理特征、兴趣和爱好的数据。经过不断的叠加和更新，抽象出完整的信息标签，并结合建立用户的三维虚拟模型，即用户肖像。
用户标签是用户肖像的核心部分。标签是一系列具有特定含义的浓缩精炼的词，用来描述真实用户的属性，方便企业对数据进行统计分析。
对于不同的受众、不同的企业和不同的目的，给用户的标签往往有不同的侧重点，应该具体对待。
然而，有些标签适用于所有情况，应该理解和掌握。我将通用标签分为两类:相对静态的用户标签和变化的用户标签。
相应地，静态标签形成的人像是2d用户人像；3d用户肖像由静态标签和动态标签构成。
1.静态用户信息标签和2d用户肖像
人口属性标签是用户最基本的信息元素，通常形成自己的标签，不需要企业过多建模。它构成了用户肖像的基本框架。
人口属性包括人的自然属性和社会属性:姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、教育程度、婚姻、星座、血型...自然属性是先天的，一旦形成就会保持稳定，如性别、地区和血型；社会属性是后天获得的，处于相对稳定的状态，如职业和婚姻。
心理现象包括心理和人格，它们既有先天的，也有后天的。对于企业来说，研究用户的心理现象，尤其是需求、动机和价值观，可以窥探用户注册、使用和购买产品的深层动机；了解用户对产品的功能和服务要求；认识到目标用户有什么样的价值标签，他们是什么样的群体。
特定的心理现象属性标签包括但不限于:
来源:心理现象百度百科
由于群体属性和心理现象是先天的，它们作为一个整体处于稳定状态，共同构成用户肖像最外表面和最内表面的信息素，从而形成稳定的二维用户肖像。
2.动态用户信息标签和3d用户肖像
网站行为属性，这里我们主要讨论网站内外用户的一系列操作行为。常见的行为包括:搜索、浏览、注册、评论、表扬、收集、评分、加入购物车、购买和使用优惠券。
在不同的时间和不同的场景中，这些行为是不断变化的，它们都属于动态信息。通过捕捉用户的行为数据(浏览次数、深度评论)，企业可以对用户进行深度分类，区分活跃/不活跃用户。
社交网络行为是指用户在虚拟社交软件平台(微博、微信、论坛、社区、贴吧、推特、instagram)上的一系列行为，包括基本的访问行为(搜索、注册、登录等)。)、社交行为(邀请/添加/亲密朋友、加入群组、创建新群组等。)，以及信息发布行为(添加、发布、减少)
通过给用户标注不同的行为，可以获得大量的网络行为数据、网站行为数据、用户内容偏好数据和用户交易数据。这些数据进一步填充了用户信息，并且与静态标签一起，它们形成了完整的三维用户肖像，这被称为3d用户肖像。
用户肖像的价值
企业必须解决用户在开发和营销中的需求问题，明确回答谁是用户，用户需要什么/喜欢什么，哪些渠道可以接触到用户，哪些是企业的种子用户。
更好地了解你就是更好地为你服务！可以说，正是企业对用户认知的渴求提升了用户形象。
用户肖像是真实用户的缩影，可以给企业带来很多好处。
1.指导产品开发并优化用户体验
在过去的传统生产方式中，企业总是追求把自己生产的产品卖给用户的原则。这种闭门造车的产品开发模式往往会导致用户不购买自己制造的产品。
如今，企业生产他们想要的东西，许多企业把用户的真正需求放在最重要的位置。
在面向用户需求的产品研发中，企业对大量的目标用户数据进行分析、处理和组合，初步建立用户肖像，统计用户偏好和功能需求，从而设计和制造更好地满足核心需求、为用户提供更好体验和服务的新产品。
2.实现精确营销
精准营销具有很强的针对性，是企业和用户之间的点对点互动。它不仅能提高营销效率，还能为企业节约成本。
以活动为例:商家在做活动时，会放弃自己的用户资源，转而选择外部渠道。换句话说，他们放弃自己准确的种子用户，选择对自己品牌一无所知的活动对象，最终以比预算高几倍的成本获得新用户。
这是不准确造成的资源浪费。
包括我之前提到的，网上购物后的产品推荐和品牌达成一致后指定的假日营销都是精准营销的成功展示。
要实现精准营销，数据是最不可或缺的存在。在数据的基础上，建立用户肖像，并使用标签对系统进行智能分组，以获得不同类型的目标用户群体，并为每个群体规划和推动有针对性的营销。
3.你可以做相关的分类统计
简单地说，借助用户肖像的信息标签，我们可以计算出喜欢某些东西的人数，25到30岁女性用户的人数，等等。
4.进行相关的数据挖掘是很方便的
在用户肖像数据的基础上，通过关联规则计算，a可以与b关联。
沃尔玛啤酒和尿布的故事是分析用户肖像关联规则的典型例子。
来源:百度百科关联规则
我们认识到用户肖像的极高价值，所以让我们来看看如何建立用户肖像。
如何创建用户肖像
用户肖像准备阶段的数据挖掘与收集
网站和活动页面的Sdk嵌入。也就是说，要获取的事件是预先设置的，这样程序员可以使用java/python/php/ruby语言开发前端/后端模块，编写代码将事件隐藏在相应的页面上，跟踪并记录用户的行为，并将实时数据传输到后台数据库或客户端。
事件是指用户在产品和网站页面上的一系列行为，由数据收集者(产品经理和操作员)描述，并成为特定的字段标签。
以网站购物为例，为了捕捉用户的人口统计属性和行为轨迹，在进行sdk嵌入之前，预先设定用户在购物时可能的行为，包括:访问主页、注册和登录、搜索商品、浏览商品、比较价格、加入购物车、收集商品、提交订单、支付订单、使用优惠券、查看订单详情、取消订单、评估商品等。
这些行为用编程语言描述，嵌入到网页或商品页面的相应位置，形成联系点，使用户可以直接生成网络行为数据(登录次数、访问时间、激活率、外部联系点、社交数据)和服务中的行为数据(浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等)。)时。
数据被反馈到服务器并存储在后台或客户端，这是我们想要获得的基本用户数据。
然而，在大多数情况下，通过使用掩埋点获得的基本数据是广泛的，并且用户信息不够准确，不足以进行更详细的分类。例如，你只知道用户是男性，但你不知道他是哪个年龄组的。
在这种情况下，为了获得更详细和不同的数据，我们可以使用a/b测试。
A/b测试是指将两种或两种以上不同的产品/活动/奖品推给同一个人/团体，然后根据用户的选择获取更多的信息和数据。
为了知道男性用户是哪个年龄组，借助a/b测试，我们用彩票把sdk埋在中奖页面上，然后分别选择适合20~30岁和30~40岁的礼物。最后，用户选择了前者，所以我们可以断定这是一个20~30岁的男性用户。
以上是数据采集方法。有了相关的用户数据，我们的下一步就是进行数据分析和数据建模。
用户肖像形成阶段的数据建模
1.定性与定量分析相结合的研究方法
定性研究方法是确定事物的本质，是描述性的；定量研究方法是确定可以量化的对象的数量特征、数量关系和数量变化。
一般来说，在用户肖像中，定性的方法是总结产品、行为、个体用户的属性和特征，并形成相应的产品标签、行为标签和用户标签。
定量方法是在定性分析的基础上给每个标签一个特定的权重，最后通过数学公式计算出标签的总权重，从而形成一个完整的用户模型。
因此，用户肖像的数据建模是定性和定量的结合。
2.数据建模增加了标签的权重
重视用户的行为标签。
用户行为，我们可以用4w来表达:谁(谁)；何时。哪里(哪里)；什么(什么)，具体分析如下:
世卫组织:定义用户并阐明我们的研究对象。它主要用于用户分类和用户组划分。网络上的用户标识，包括但不限于身份证、昵称、手机号码、电子邮件地址、身份证、微信微博号等。
时间:这里的时间包括两个方面:时间跨度和时间长度。时间跨度是以天为单位计算的时间长度，指的是行为发生和现在之间的时间间隔；时间长度用于标识用户停留在页面上的时间长度。
行为发生得越早，标签权重越小，标签权重越新，所谓的时间衰减因子越大。
其中(Where):指用户行为的接触点，包含内容+网站地址。内容是指用户操作的对象标签，如小米手机；网站是指用户行为发生的具体地点，如小米的官方网站。重量加在网站标签上。例如，如果你购买小米手机，小米官方网站的权重是1，京东是0.8，淘宝是0.7。
什么:它指的是用户的行为，权重是根据行为的深度来增加的。例如，用户购买的权重为1，用户收藏的权重为0.85，用户仅浏览的权重为0.7。
确定上述单个标签重量后，可以使用标签重量公式计算用户标签的总重量:
标签权重=时间衰减因子行为权重网站权重
举个例子:一位用户今天在小米官方网站上购买了小米手机；用户七天前在京东浏览了小米的手机。
由此，我们可以得到单个用户的标签权重，并标注他们是否忠诚。
通过以这种方式对多个用户的数据进行建模，我们可以更广泛地覆盖目标用户群，给他们都贴上标签，然后根据标签对他们进行分类:总权重在0.9以上的被归类为忠诚用户，所有的TAs都购买了该产品。这样，企业和商家可以根据相关信息进行更准确的营销推广和个性化推荐。
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本文专栏:舆论监督
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