用户画像的相关程序

我们想在平台用户 画像平台的用户聚类能力上做定向。索隆以为用户 画像的标签、分组、洞察、对外接口等基本能力已经完成。目前在搜索推荐、客服、营销等场景也提供外部能力，而且总是苦于主动找运营商了解应用效果，定位很被动。现在运营商主动提出在画像平台上做定向推送，这是一个很好的和业务强绑定的机会。

我最近准备研究一下用户 画像。我先做个计划，记录在网站上，希望能让有相同兴趣的人一起讨论。用户 画像的目的是通过分析用户的行为，最终给每个用户打上标签，以及标签的权重。如:标签:代表内容，用户属于或对内容感兴趣，喜好，需求等。权重:代表用户的兴趣和偏好指数，也可能代表用户的需求，可以简单理解为可信度和概率。用户 画像构造为还原用户信息，所以数据来源于用户 相关的所有数据。

例如，所有子类别将构成整个类别空间集。这种分类方法有助于不断枚举和迭代补充缺失的信息维度。不用担心架构中没有完全考虑各层的分类，造成维度的遗漏和扩展性的隐患。此外，根据不同的应用场景和业务需求，可以划分不同的分类方法。如何根据用户 behavior构造模型输出标签和权重。一个事件模型包括三个要素:时间、地点和人。

Making-1画像分析方法:确定用户角色、绘制用户旅程图、注重产品可用性、选择合适的。1.确定用户角色品行用户分析第一步是识别和确定用户角色和品行用户分析。根据产品团队收集的-3 用户基本信息、使用行为、使用属性、使用经验，勾画出基本用户 画像，产品使用基本用户。

所谓用户旅程图是指消费者与产品和服务的交互点作为旅程的一个框架，以产品为内容构建故事时消费者的体验。3.关注产品可用性以上两个步骤强调了用户 画像和用户征途地图的重要性，但无论用户的分析有多详细，首先是产品必须具备满足/123。4.选择合适的分析工具。产品经理要明确分析中需要分析的用户属性和数据，并根据这些属性和数据选择最合适的分析工具。

创建有效的用户 画像的方法如下:1。懂用户。合理有效用户 画像是基于对标的的充分了解用户。用户从态度到行为，再到一些细节的三维数据的收集，对于建立一个生动的、有价值的-1画像非常重要。收集数据的方法有很多，比如深度访谈、影子追踪、文化探索等。方法只是手段，没有所谓的标准方法，收集资料了解用户，就够了。