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让用户画像见效,我找到了这个突破口


让用户画像见效,我找到了这个突破口,广西红客

注意,上边分类里,有一个策略是导向:保持本篇续订。这就意味着,需要观察用户在阅读小说时候的进度。

如果付费的小说已经完结了/断更了,就得即使推荐新内容;如果用户根本连看都看不下去,或者已经愤然弃坑,那也得另寻好内容推荐,因此得再考虑用户阅读行为标签。

04 分层行为标签

用户阅读行为对付费意义很重大。理论上,只有入坑的用户才会付费,还很有可能对更多其他感兴趣内容付费。对还没入坑的要尽快拖进坑里,已经脱坑的要防止流失;因此,区分出未入坑、入坑、脱坑状态,很重要。

“入坑”是对读者沉迷在某本小说情节的俗称。做标签定义可不能这么随便,要有具体的指标+计算公式+业务含义,才能算一个标签。

用户如果入坑了,最起码的要求是在小说APP的登录时长、登录频次有一定保证,因此可以现用比如最近一周内登录次数/登录总时长,来区分用户平台活跃的轻、中、重(如下图):

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再次,如果用户入坑了一个内容,那么他肯定不会东瞄西逛,而会聚焦在一个内容里。那么这个内容占他在平台活跃时间的比例,一定相当长。

这样可以将用户是否聚焦一个内容的标签区分出来:

无感:没有一个长时间活跃的内容

专一:有一个长时间活跃内容

博爱:有多个长时间活跃内容

具体多长算长,也得用分层分析法哦

第三,入坑、脱坑是一个动态过程。之前没有聚焦内容,之后有了,叫入坑;之前有聚焦的,之后没有,叫脱坑;因此构造标签的时候,不能只考虑当前状态,而是得关联上一个周期的状态,比如关联上一个周期,发现用户聚焦下降了,那么可以归纳为入坑。

如果聚焦上升,可以归纳为脱坑(如下图):

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有了行为标签,再结合付费,(快手运营技巧教程),就更能精准区分问题了。当然,在制定策略的时候,也要考虑用户规模,优先满足大群体的需求(如下图)。

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当然,实际工作中,数据情况可能没有这么复杂。

很有可能,付费/不付费用户泾渭分明,付费的看完几页就付,不付的打死都不付。

很有可能,状态转化是一次性完成的,入不入坑,试读头几页立马见分晓。

很有可能,用户都是专一且聚焦的,就是追一个更,追无可追才找其他的。

这些都有可能发生,而且会让数据分析变简单。但是在构造标签逻辑的时候,也要符合MECE方法,才能避免意外发生;这是专业数据分析人员与业务人员思考问题的本质区别——业务人员能直接抓最显眼的,数据则关注情况全面性与严谨性。

05 兴趣偏好标签

上文有提到,(抖音上热门服务费用),直接收集兴趣会有各种问题。那还能怎么办呢?当然可以从用户行为中提炼兴趣。如果一个用户入坑了某个内容,那他肯定是对这个内容感兴趣的。

这里的难点,在于区分:他到底对哪个点感兴趣。因为一个内容相关的静态标签太多了:作者、主题、风格、评论、是否热门、写法……还有很多无法标准化的部分。

因此从一开始,就不能太指望兴趣标签做得特别精准,而是要结合小说的品类特点,把同款、交叉款单品选出来,找到贴近的单品即可。毕竟小说不是短视频,不需要15秒一切换。

当兴趣偏好与付费行为交叉,还会产生一种可能:有一类用户就是坚持白嫖,有很多关联阅读行为,但是就是不付钱;此时可用优惠券测试,把其中价格敏感型与真正白嫖到底的区分开,从而形成价格偏好标签。

06 兴趣偏好标签

有了以上基础的标签准备,最终输出策略时就可以像搭积木一般,针对用户需求,组合出各种策略,只要基础打得牢,出结果是手到擒来的事(如下图)。

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07 小结

很多同学习惯了做网上的现成数据集。所谓的用户画像,大部分是现成的字段,尤其以直接收集的表单字段居多。

这种现成的数据集练手很爽,可与实际情况差距非常大;实际工作中,即使能用表单采集,也得考虑采集过程中错误、造假、复核问题。

更不用说,相当多数据标签需要通过分析计算+测试获得,需要一层层的构造,由简单到复杂;这些处理过程中技巧与手段,才是真正值钱的技能与能力,与大家共勉。

#专栏作家#

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

TAG标签: 周推荐 用户画像

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