我们经常谈论的用户精细化运营,到底是什么?简单来讲,就是将网站的每个用户标签化,制作一个属于他自己的网络身份证。
然后,运营人员通过身份证来确定活动的投放人群,圈定人群范围,更为精准的用户培养和管理。刷榜单
比如店铺想推荐新品的Bra,如果粗糙的全部投放人群或者投放到不准确的人群,那后果可想而知了。
当然,身份证最基本的信息就是姓名、年龄和性别。与现实不同的是,网络上用户填写的资料不一定完全准确,还需要进行进一步的确认和评估。
下面我来介绍一下具体的识别思路。
用户平时在电商网站的购物行为、浏览行为、搜索行为,以及订单购买情况都会被记录在案,探查其消费能力,兴趣等。数据归类后,一般来讲,可以通过三类数据对用户进行分群和定义。谷歌安卓应用商店
1、用户信息
社会特征:马克思的人性观把人分为社会属性和自然属性。社会特征主要指的是人在社会上的阶级属性,当然也包括服从性、依赖性或者自觉性等,这是人类发展的必然的基本要求。
自然特征:也可以说成是人的生物性,通常来讲可以是食欲,物欲或者购买欲,自我保存能力。但不同人会有不同的自然特征,比如学习能力和逻辑思维等。应用宝连接助手
兴趣特征:对于电商来讲,主要是对某件商品,某个品牌或者品类的兴趣程度,如加购、浏览、收藏、搜索和下单行为。
消费特征:消费能力的评估,消费倾向的评估,能够判断用户的消费层级,是高消费力还是低消费力。
2、商品
商品属性:基本信息,品类,颜色尺码型号等。
商品定位:商品层级,是否为高中低端,商品类型倾向于哪类客户,区域或者其他的特征。
最后通过以上的信息来获取用户信息,判断其具体的画像特征,然后得到类似于酱紫的网络身份证。
通常,拿到数据后,我们会将每个环节进行拆解,落实到具体的行动策略上。大体可以根据以下流程进行模型的预估:
重点来了,虽然能够通过用户的行为、购买和兴趣数据,了解用户的基本信息,但是仍然不清楚如何建模?用什么语言建模?应用宝下载手机版
其实,购物性别的区分使用的是spark,但是spark也有很多分类,包含逻辑回归,线性支持向量机,朴素贝叶斯模型和决策树。那么,又该如何选择呢?
其中,决策树的优点较多,主要是其变量处理灵活,不要求相互独立。可处理大维度的数据,不用预先对模型的特征有所了解。对于表达复杂的非线性模式和特征的相互关系,模型相对容易理解和解释。看起来决策树的方法最适合区分性别特征了,所以决定用决策树进行尝试。
什么是决策树?简单来讲,是通过训练数据来构建一棵用于分类的树,从而对未知数据进行高效分类。可以从下面的图了解决策树的工作原理。
构造决策树的步骤为:
通过训练数据来构建一棵用于分类的树,从而对未知数据进行高效分类。
以上步骤中,能够得出一个结论,在构建决策树的过程中,最重要的是如何找到最好的分割点。决策树值得注意的问题是过拟合问题,整个算法必须解决「如何停止分割」和「如何选择分割」两个关键问题。
最简单的做法就是设定树的深度或枝叶的最少样本量。但是,过少的样本量又不具有代表性,所以一般情况,可以使用交叉验证的方法。交叉验证就是可以使用一部分数据用于模型的训练,另一部分数据可以用来评估模型的性能。业内常用的划分方法是讲样本进行50/50分,60/40分或者80/20分。
在建模前期,首要考虑的事情就是先确定指标,以及对样本的定义。购物性别指的是什么?通过哪些数据来确定购物性别,样本的准确性,如何验证数据的可信度等。应用宝下载手机版安卓
先看下图,具体的逻辑可从图中查看。一般来讲,用户填写的资料不一定真实,我们对他/她的性别数据持怀疑态度,所以,就需要其他数据进行辅助证明其性别。
订单数据能够真实反映用户的购买心态,预测购买行为,并且能够通过购买商品的所属类别,判断用户的购买倾向,最后得到性别特征类目。不过本文就不展开探讨甄别特征类目的区分方法了。
根据数据结果,最终,确认了购物性别的定义。分为:
N需要具体根据业务场景来定。
五、建模数据准备过程
本节是具体的操作过程,模型的实操阶段。一般来讲,不同模型的训练其实大体雷同。从技术上来讲,各家算法大多使用spark,不同点是所运算的模型都是针对于场景来定的。
这种方式可以更好的根据数据的规模,提高模型的准确性。
根据各类参数的评估结果,以及人工经验选定的模型参数,建立模型。值得注意的是,决策树的深度不要过深,以防止过拟合的问题:
行业内当前采用数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标:准确率(Precision)、召回率(Recall)。准确率是应用最广的数据指标,也很清晰易懂,以男性为例:
模型建立完后,需根据模型的结果与预期的对比,进行调优。
购物性别定义对于用户精准营销十分重要,疑难杂症,对症下药,才能出现更好的疗效。
文/十月菌,公众号:趣乐菌(shdwangluobo)。
刷友盟数据已经是业内常见的一种优化数据的方式,很多APP产品要拉投资,要给数据给投资人看,但是用户量却一直上不来,刷友盟数据就成为常见的一种方式。
随着技术的发展,友盟平台也逐渐抵制假量的出现,技术上防止刷量行为,因此很多做模拟数据的工作室做的数据都无法显示,因为他们的数据是假数据,是破解得来的数据,并不是真正的下载量和激活量,友盟数据出不了数据。
安智宝都是真实手机做任务,刷APP下载量和激活量,以达到友盟数据的优化,因此在这个层面上来说,安智宝比市场上的现有刷机服务都要可靠,值得信赖。
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