大数据时代的用户数据与客户价值分析

大数据下,用户分析的核心是什么? ——解决实际问题

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。
大数据时代,用户数据使用成为企业发展的重中之重。

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完美的用户角色画像|共情图设计及使用指南

共情图设计及使用指南

用户体验设计师比任何人都清楚,重要的是内在的东西,比如:用户的想法和感受,以及它们如何影响用户的言行。

这就是共情图的意义所在。共情图是一种移情映射工具,可以帮助你设身处地地站在用户的角度思考,仿佛你就是用户。如果你能创建正确的共情图,共情图就可以作为完美的用户角色画像。

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关于用户画像那些事,看这一文章就够了


用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展,现在我们说的用户画像又包含了新的内涵——通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作,主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘,给用户贴“标签”,而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。

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