《用户画像分析》.ppt

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2、跃，是个很有代表性的用户。使用XX4年，没有电脑，由于工作性质特殊（用户的职业为保安），所以用户每天使用手机登陆XX及手机XX网来打消无聊的时间，或下班去网吧上网。他的同事大都年龄较大，一般都是把打牌和喝酒作为娱乐活动，这是他所不喜欢的，与他同龄的同事大都喜欢把上网作为娱乐。他对电脑使用较为生疏。认为XX2009看上去不错，如果能把08的功能都加上再稳定些就更好了。与2009相比，更习惯使用2008。访谈发现：1.对于广大低端用户来说，易理解、简单、方便、快捷是他们最需要的，也是他们不用MSN的原因之一；2.用户对XX依赖性很大，这样的用户希望XX的功能更强大，真正实现一站式在线生活。,典型用

3、户个体描述案例,来源：一次XX2009 用户访谈用户画像,典型用户个体描述,女，19岁，高中，学生，理解表达能力较好，性格对陌生人内敛对朋友外向活泼，不喜欢动脑，什么都喜欢方便的，最好只按一下就全部搞定的。使用XX7年，现实的社交圈基本局限在同班同学，但是网上却有很多不认识的好友，喜欢认识不同类型的人。虽然网龄较高但是与很多女孩子一样依然是个电脑白痴女，她喜欢操作越简单越方便越好。访谈过程中她说的最多的一句话就是“我个人比较懒！”，最怕麻烦，MSN就是太麻烦才不用的。对于电脑游戏喜欢互动性好，但是操作简单的，比如劲舞团、大话西游等。访谈发现：1，很多女用户虽然使用电脑多年但是依然是个电脑白痴，

4、对她们来说所有操作如果超过两步就会晕！对于设置性操作她们基本没有使用过，她们只使用初始化设置，希望在修改设置方面更简单！2，该用户的另一个特点就是“懒”，稍微有点麻烦或困难，她们就会懒得做，懒得想，如果有傻瓜式，全自动式操作就很适合她们。,来源：一次XX2009 用户访谈用户画像,三、用户画像数据挖掘,数据挖掘付款用户【对应分析】,XX用户【聚类分析】,17,XX用户【聚类分析】特征得到的启发,高认同用户,低介入用户,新进用户,XX的核心用户的画像：19-25岁男女丰富使用XX各类业务/VIP业务的TT龄较长的活跃用户定期换装,可拉动、改变的用户15-22岁男女TT龄(2-5年)和使用XX历史

5、较短定期换装,通过提升品牌满意度，增强其付费使用的信心,令这些用户改变(即令其从不付费使用到付费使用)的可能性较低：TT龄长，使用XX历史较长，但仍不付费使用亦较少使用其它XXVIP业务换装频率不固定,用户画像流程,用户画像流程,提取用户,抽样的几个概念,抽样过程,抽样方法,抽样效度与信度,一个教师的话,我不止一次给我的市场调研课学生说过，你们利用人人网之类做问卷调查基本是无效的，当个作业也就算了。,你们心里要明白，所谓物以类聚人以群分，利用社交网络的link做出来的问卷，没有随机性可言。包括你在msn、XX之类上传问卷给朋友请他们帮忙。缺乏随机性的样本，那就没有代表性。就好像小区的人，无法代

6、表全体市民，你的朋友，无法代表全体学生。,摘自：魏武辉的BLOG http:/,数据整理,数据整理,数据检查用户选择,用户年龄取值范围：9岁41岁,用户年龄占比分布,16岁34岁 占比合计：91.83%,用户画像数据挖掘实例演示,对应分析聚类分析,用户画像方法“对应分析”实例演示,对应分析数据格式整理,加权个案,对应分析过程,对应分析定义行范围（用户类别）,对应分析定义列范围（用户特征）,对应分析结果图,减少用户特征,用户画像方法“聚类分析”实例演示,人群划分,聚类分析,聚类分析的种类,样本量1000,连续变量,首选方法,数据检查,样本选择：年龄：1731（24+13，24-13）笔数：116 金额：1900,SPSS 两步聚类分析,AA聚类分析结果,用户画像在工作中的实际应用,来源;KM平台，中国微博用户市场图谱：2013年微博用户将突破2亿,可以看看的几个网站,统计专业网站：UCD大社区：http:/淘宝用户体验设计：Excel Home:图研所：,BAIDU.com 人群,XX.com人群,GOOGLE人群,星座与气质用户画像,品牌画像颜色维度,甲壳虫乐队发型变化图表,可以读读的几本书,￥30.96,￥88.00,￥45.00,￥28.00,收集数据的十个原则,内部资料，请勿外传,谢 谢！,注意信息安全，内部资料，请勿外传,