自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

用SIKT模型,讓用戶畫像效果倍增

開發(fā) 前端
SIKT模型是一套梳理標簽的方法。標簽是用戶畫像的基礎,是構(gòu)建畫像體系的磚石。想讓用戶畫像系統(tǒng)有用,標簽本身得是有價值的。這就要求,在做標簽的時候,不能憑著數(shù)據(jù)人員的直覺,像說貫口一樣把“性別、年齡”胡亂懟進系統(tǒng),而是從業(yè)務場景出發(fā),層層遞進。

[[414051]]

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「接地氣學堂」,作者接地氣的陳老師。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系接地氣學堂公眾號。

做用戶畫像項目最怕啥?三個字:沒!屁!用!經(jīng)常是做數(shù)據(jù)的同學哼哧哼哧整了白天,輸出所謂的“360度用戶畫像”然后被業(yè)務方噴:

知道性別、年齡又怎樣!

過去消費高,未來呢?又怎樣?

你標記個高潛力,它就真的高潛力了??

以上種種問題,都是沒有基于SIKT模型推進項目所致。用戶畫像與業(yè)務場景脫節(jié),沒有考慮業(yè)務拿到畫像能干啥。想要破局,當然得回到業(yè)務場景中,認真思考:到底用戶畫像能幫上啥?而SIKT模型正是解決此問題的一套概念模型(非算法模型哦)。

01SIKT模型原理

SIKT模型是一套梳理標簽的方法。標簽是用戶畫像的基礎,是構(gòu)建畫像體系的磚石。想讓用戶畫像系統(tǒng)有用,標簽本身得是有價值的。這就要求,在做標簽的時候,不能憑著數(shù)據(jù)人員的直覺,像說貫口一樣把“性別、年齡”胡亂懟進系統(tǒng),而是從業(yè)務場景出發(fā),層層遞進。

第一步:梳理業(yè)務場景。使用方先思考:我要解決什么問題?

第二步:梳理關(guān)鍵指標。使用方再思考:用什么指標衡量問題解決?

第三步:梳理關(guān)鍵行動。使用方再思考:我做什么事能解決問題?

第四步:篩選有用標簽。數(shù)據(jù)協(xié)助思考:用什么標簽能提升行動效率。

按照這個步驟梳理出來的標簽,很好觀察:

一:有明確的使用場景。避免了信息過剩,讓使用者聚焦思考問題。

二:有明確的考核指標。明確了考核方法,改善了關(guān)鍵指標就是效果。

三:有明確的落地動作。清晰了標簽效果,同一動作,使用標簽前后的差異。

要注意的是:標簽并非萬能的,有可能有些業(yè)務場景是不需要標簽的。因此使用該方法的第一步,就是先梳理業(yè)務場景,把那些和標簽高度相關(guān)的場景找出來。

02業(yè)務場景梳理

從本質(zhì)上看。標簽是一系列業(yè)務信息的濃縮。比起未濃縮的信息,標簽有三大優(yōu)勢:

優(yōu)勢一:便于查詢。想象一下超市里買東西,如果沒有標簽分類,都寫商品全名,那找起來得多麻煩。因此,提升信息檢索效率,就是標簽第一大功能。使用標簽進行信息檢索,能提升認知階段的效率。

優(yōu)勢二:便于分類。有了標簽,分類效率會提升非常多,特別是一些已明確不會使用到的分類,一下就能篩選出來。這樣能提升決策階段的效率。

優(yōu)勢三:便于挑選。如果對于可用的手段有了標簽分類,就能快速找出適合當前的手段,避免了重重復復的分析論證,從而極大提升執(zhí)行效率。

小結(jié)下,幾乎所有的業(yè)務工作,都要涉及:認知現(xiàn)狀,制定策略,選擇方法三個步驟。因此,只有還處于大干快上,跑馬圈地,野蠻生長的行業(yè)是不需要標簽的。真還在野蠻生長的話,那還查詢個啥、分類個啥、挑選個啥,可勁砸錢,干就完了奧力給!但凡行業(yè)增速減慢,需要控成本,增效益的時候,標簽都有用。

031個應用小案例

場景一:某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投放部門,計劃選擇大V進行私域投放。投放場景的指標很明確:投放轉(zhuǎn)化率。要注意的是:由于是私域投放,買了大V的廣告位以后,就只能全覆蓋該大V的粉絲,無法在決策階段做用戶分群。所以在場景拆分的時候,決策階段沒法用標簽優(yōu)化。

但是在認知現(xiàn)狀、方法選擇階段,標簽能幫上忙。

認知階段:大V有很多,一個大V覆蓋各個平臺。此時如果有標簽對大V進行分類,就能輕松查看該大V的基本情況,挑選出合適的大V。

選擇階段:同一個廣告,可能有5、6種不同素材可以使用。此時如果有標簽對素材進行分類,就能減少篩選難度,提升效率。

注意,這里用的標簽并非100%的用戶標簽。比如大V分類標簽,可能需要負責推廣的同事自行標記。比如素材標簽,需要負責素材設計的同事自行標記分類。

注意,這里用的標簽,也并非一次性產(chǎn)生的。比如大V標簽中“作弊”標簽,是在之前合作中,發(fā)現(xiàn)大V有作弊行為,之后標記上,避免后人上當。比如素材標簽中“使用效果”標簽。是觀察N次素材投放效果以后標記出來的。

這引申出一個很深層的問題:用戶畫像建設,并非某一天,一個神力無敵的數(shù)據(jù)分析師刷刷把數(shù)據(jù)庫一弄就出來的。這些對業(yè)務的分類,對效果的追蹤,需要長時間積累,需要業(yè)務方同事一起參與才能完成。

04再看個小案例

場景二:某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用戶運營,計劃針對沉睡用戶進行喚醒,以激活消費一筆(不計金額大小)為目標。這個場景下,關(guān)鍵指標很清晰,就是沉睡用戶的激活率。

在細分場景的時候會發(fā)現(xiàn),在認知階段難度較小,因為已經(jīng)鎖定了沉睡用戶群體。但在策略階段,較為復雜。

一來,在沉睡以前,用戶的消費習慣、消費經(jīng)歷都不同,可能需要區(qū)分用戶特點,找適合用戶的激活方案。

二來,當前沉睡不代表未來沉睡,本身用戶就有一定自然回流概率,如果不能區(qū)分這些自然回流用戶,很有可能投放的喚醒資源都被薅羊毛薅走了。

所以在關(guān)鍵行動層面,需要2個重要輔助:

1、區(qū)分過往消費偏好,區(qū)分過往消費層次

2、預測未來自然喚醒概率,區(qū)分自然喚醒用戶

這兩點都對應著標簽的需求。但實現(xiàn)方法是不同的:過往的需求分析是有數(shù)據(jù)可依的,因此可以通過歷史數(shù)據(jù)進行用戶分層/分群。但未來喚醒情況則需要預測,這是需要算法模型支持的。

有趣的是:真預測出來誰會消費以后,在做喚醒資源投放的時候,是會繞開這些預測消費用戶的,這樣事后測算ROI才好看。

這又引申出來一個深層次話題:預測模型怎么來,怎么用,也是緊密結(jié)合業(yè)務場景的。很多人建設用戶畫像的時候,不考慮業(yè)務場景,單純指望一個:“預測模型/推薦模型”包打天下。是非常不切實際的。

05小結(jié)

總結(jié)整個SIKT運作過程可以看出:想讓用戶畫像有效,標簽先得有效。

想讓標簽有效,得:

1、緊密結(jié)合業(yè)務場景

2、清晰要改善的關(guān)鍵指標

3、明確落地關(guān)鍵動作

4、業(yè)務同事積極參與,貼上業(yè)務標簽

5、數(shù)據(jù)要長期跟蹤,特別是關(guān)于效果的標簽

6、算法模型在關(guān)鍵場景,關(guān)鍵環(huán)節(jié)補位

總之,全民一起努力,才能真正實現(xiàn)效果。單靠一個數(shù)據(jù)分析師,單靠現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫里那點字段,脫離業(yè)務場景做模型,脫離業(yè)務動作談數(shù)據(jù)采集,最后只能獲得如開頭一樣,平砍一刀不見血的無用畫像。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣學堂
相關(guān)推薦

2017-02-27 17:34:12

大數(shù)據(jù)

2017-04-28 11:15:26

大數(shù)據(jù)用戶畫像技術(shù)

2021-04-19 11:27:25

用戶畫像數(shù)據(jù)

2016-03-16 10:22:28

Spark用戶畫像數(shù)據(jù)科學

2017-11-21 13:46:30

大數(shù)據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)管理

2022-12-15 08:35:01

用戶畫像平臺

2024-01-05 14:47:01

按鈕效果開發(fā)

2024-03-29 11:39:57

用戶畫像用戶分群用戶分層

2023-03-15 07:22:56

畫像平臺數(shù)據(jù)中臺

2022-10-31 11:35:48

用戶畫像底層模型

2018-06-06 14:17:44

聚類分析算法大數(shù)據(jù)

2017-02-13 20:36:14

群體畫像用戶數(shù)據(jù)

2024-04-11 08:02:11

算法用戶畫像深度學習

2018-05-16 08:58:04

用戶畫像存儲

2024-02-27 13:07:49

用戶畫像數(shù)據(jù)分析HR

2017-02-09 11:34:57

大數(shù)據(jù)用戶畫像應用實踐

2016-11-17 11:18:01

金融行業(yè)大數(shù)據(jù)用戶畫像

2023-07-27 13:44:19

業(yè)務用戶畫像

2011-09-02 13:54:24

Windows優(yōu)化寬帶

2016-04-11 14:24:08

用戶畫像技術(shù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分析
點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號