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大数据用户分析技术:大数据下的用户分析

作者:张老师 浏览次数: 2020-09-07 16:58
大数据对于企业而言,其价值是客观存在的,但是也是隐藏在海量的数据背后的,大数据需要经过相应的技术手段,才能转换成可以被企业运用的价值线索。比如说在用户分析上,大数据用户分析技术,就是重要的手段。

对于大部分的企业而言,用户都是值得重视的企业资产。但是由于种种限制,企业无法对用户及需求识别进行细分、了解用户真实的偏好与意愿。而大数据分析技术,给了企业这样的能力,通过用户数据分析,搭建模型,实现用户分析。

大数据用户分析技术

大数据下,用户分析的核心是什么?

——是解决实际问题。

企业要做大数据用户分析,首先要确定用户分析目的,具体是为了降低成本?增加收入?优化用户体验?提升营销效果?用户针对性管理?

确定目的后开始选择合适的数据,然后搭建模型,最后得出结果,并用数据可视化解读。

以大数据精准营销为例,企业希望从海量的用户数据当中获取到价值线索,典型的一种实现形式,就是用户画像。

用户画像(User Profile),即用户信息标签化,企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础。

大数据用户画像的搭建,通常分为四个阶段:

战略解读:企业选择构建用户画像平台,可以实现不同的战略目的,如提升产品服务质量、精准营销等。

建模体系:对用户画像进行数据建模,结合业务实际的需求,找出相关的数据实体,以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系,形成符合客户实际情况的建模体系。

维度分解:以用户、商品、渠道三类数据实体为中心,进行数据维度分解和列举。根据相关性原则,选取和战略目的相关的数据维度,避免产生过多无用数据干扰分析过程。

应用流程:针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。

关于大数据用户分析技术,大数据下的用户分析,以上就为大家做了简单的介绍了。大数据分析是企业实现大数据价值挖掘和应用的重要手段,而用户分析是一种典型的场景。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据分析零基础班,本月正在招生中,课程大纲及试听可联系联系客服了解!
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