用户画像

关于用户画像那些事,看这一文章就够了

前言随着近五年互联网和大数据技术的蓬勃发展,各类数据产品应运而生,从阿里自身大数据的应用发展来看可以看到几方面的挑战:一方面为了应对数据量高速的增长,衍生出各类的分布式数据计算与存储技术解决各类应用场景下的难题,而非传统IT架构当中只需要单一数据库就可以支撑整个企业的数据分析报表问题;各类数据的积累如何进行有效的整合与管理,各个业务库的数据之间如何打通在多个计算存储资源上合

转型AI产品经理需要掌握的硬知识(一):AI产品经理能力模型和常见AI概念梳理

关于AI常见基础概念,你了解多少?近几年,从亚马逊, Facebook,到谷歌,微软,再到国内的BAT,全球最具影响力的技术公司都将目光转向了人工智能( AI )。2016年 AlphaGo 战胜李世石,把公众的目光也聚集到了人工智能。创新氛围最活跃的中国,已将人工智能定位国家战略,2017年11月15日,中国新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会在京召开,公布我国第一

细思极恐的“立体”用户画像,如何为“新零售”赋能?

通过信息化与大数据技术为零售行业插上科技的翅膀,改变传统的低效耗能的工作模式,这就是“新零售”概念自身的含义所在。“顾客就是上帝”,是一句大家所有人都耳熟能详的话语。这句话在二十年前,可能还是一句空话。因为商家少,买家多。卖方市场的局面必然会将用户体验的因素放在次要的位置。但如今随着市场竞争的不断加大以及各种资源的不断涌入,无论是在传统零售快消、连锁店,还是在目前移动互联网

用户画像小偏方:使用 KJ 法快速达成组内认知统一

文章针对KJ法这个工具和实操展开分析,分享给大家,希望对大家有益。近期在做一个网易孵化的新项目。在产品从零到一的初始阶段,作为交互设计师参与了用户和市场研究,并根据研究结果参与产品定位、功能定义,和下一步的交互和跟进开发的工作。在全组确定用户画像的过程中出现了分歧,当时遇到的问题是:用户调研得到的访谈资料繁复,大家对用户回答内容的理解不一,仅靠用研同学输出用户画像很难让同时

用户画像制作指导指南

这篇文章主要讲的是如何创建 Persona 。制作 Persona 一直是个头疼的问题,刚好看到了一篇不错的文章,感觉按照作者的指引去做的话,会简单很多。优秀的设计师在告诉你设计产品的「人物角色」时候,TA 第一时间会跟你说:「如果你盲目地参考模板,那你就搞错了!」(译者Jimmy:其实我一直叫 persona 为 persona,感觉中文直译过来就没原来的味道了,所以后面

浅谈用户画像在电商领域的现状和发展

用户画像用于解决把数据转化为商业价值的问题,就是从海量数据中来挖金炼银。一、什么是用户画像?用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息抽象出的标签化用户模型。用户画像核心价值在于了解用户、猜测用户的潜在需求、精细化的定位人群特征、挖掘潜在的用户群体。结合媒体网站、广告主、企业及广告公司得到的数据深度挖掘群体用户的特征,根据族群的差异化特征和共性特征,帮助客户找到营

奥美公关数据分析总监王泽蕴:不做无效的营销之人群画像

人群画像很重要,但更重要的是背后的数据化思维方式,其实就是运用数据的手段去了解现象背后的规律到底是什么。为什么要做人群画像?品牌视角和用户视角不同甲方认为好的产品特点有时消费者根本不买账,也就是说甲方视角和消费者视角其实有时候是两个视角。如果不知道消费者视角的话,效率就会很低。举个例子,一个空气净化器的品牌想迅速在C端市场打响知名度,他们认为自己的产品没有竞争对手,因为这个

连载 1|如何制定用研计划?

今年上半年一直在做用户研究的项目。趁着这段时间较为清闲,将整理几篇关于用户研究的连载文章发布。一、写在用研之前在开始做用户研究之前,项目组首先要考虑清楚以下几个问题:此次用研的目的是什么?是否有充足的资源支持?(如下图)我们在做用研之前遇到的困难是缺乏专业的用户访谈和数据分析人员,因此从其他部门借调了部分同事参与此次项目。二、用研计划的制定完整的用研框架基本如下:确定研究方

实例分析:高频 / 场景驱动下的外卖 O2O 用户画像实践

美团外卖经过3年的飞速发展,品类已经从单一的外卖扩展到了美食、夜宵、鲜花、商超等多个品类。用户群体也从早期的学生为主扩展到学生、白领、社区以及商旅,甚至包括在KTV等娱乐场所消费的人群。随着供给和消费人群的多样化,如何在供给和用户之间做一个对接,就是用户画像的一个基础工作。所谓千人千面,画像需要刻画不同人群的消费习惯和消费偏好。外卖O2O和传统的电商存在一些差异。可以简单总

在产品初期如何进行需求分析和用户画像

我在最初接触产品时是从需求分析开始的,做的是面向个人用户和企业用户的综合平台,涉及不同类型服务提供商,综合收集评估各种干系人对产品功能的需要和期望,转化为具体的产品功能。没有老司机带,总想找些套路和捷径,收集各大咖小白的经验帖,适合没耐心看长篇大段的文字,就想抽出些枝干的,前期不求精细但求无遗漏,下面是自己在需求分析过程中整理的一些关键点,方便查用。我这先抛砖引玉,内容上有