用户特征分析（行为分析是关键）

互联网产品已经进入定制阶段，千人千面的基础是用户特征分析。逻辑是标记、分类和定制方案。

   用户特征分析实际上是知道用户是什么样的人，他们需要什么，他们喜欢什么。一般来说，工作是分析用户的付费点和什么样的内容可以占用更多的时间。

                               用户特征分析实际上是信息分析的一个细节。归根结底，它仍然是信息分析。用户信息分析在应用过程中最重要的是信息交叉和特征交叉。人类的话是，我们不会让计算机判断你是什么样的人，而是分析你是什么样的人。这类人有相同的特征，这个特征越细越好。

                               用户特征分析是了解用户需求点的关键。通过问卷调查和用户访谈，无法挖掘用户的大部分需求和一些隐藏需求。分析用户的行为和特征可以更深入地了解用户的需求点。

                               以 为例：

在小明的产品周年纪念日，我们应该发送一些奖品进行推广，然后通过问卷调查，看看用户更喜欢什么类型的产品。小明设计了在线奖励问卷调查，并在各粉丝群中转发和分享。后来得出结论，用户更喜欢美容奖品。小明怀疑结果，因为事实上，他的产品有更多的男性用户，这与结果不一致。原因是什么？

                           事实上，问卷调查获得的答案群体特征相对清晰，大多愿意表达，更多的时间，甚至因为奖品引诱 人，导致女孩转发更多，答案更明显，因此问卷能力有限。

                           1.清楚地了解用户的真实需求：用户所说的不一定是真实的（访谈、问卷），如上述例子。

                           2，为功能设计提供核心依据，已经9102年了，拍脑袋设计功能的做法早已绝对不可取。

                           3、数据挖掘和用户推荐基本支持：用户群特征非常非常有效，很多人会沉迷于标题、抖音、微博，因为他们知道用户喜欢什么，用户喜欢沼泽，这是用户推荐的结果。

                           不得不承认，掌握用户特征越准确，就越能绑住用户的心，把标签贴得特别仔细，特别了解用户心理，就能控制用户。虽然用控制太功利邪恶，但事实就是这样。

                           最后，我们之所以分析永和特征，是因为用户的心理变化必须通过行为来表达，并通过行为来出卖自己。

如何分析用户特征？用户特征分析可分为四个阶段：

收集数据-》分析数据-》打标签-》解决方案

收集和分析数据是信息的操作，因此可以概括为：

                           信息->标签->方案

                           方案：优化产品和运营方案。例如，根据上述标签信息，我们可以知道这是一个高收入但吝啬的代码农民，然后我们可以使用优惠、促销和其他方案来勾引他。

                                                       的基本属性:年龄、性别、星座、教育、身高、职业(一般不会随意改变 )，相对容易获得

                                                       社会关系：孩子（男孩女孩）、兄弟姐妹、父母、老公，相对难拿到

                                                       行为特点:讨厌不准时、经常团购、经常加班、上班刷微博、会议不准时、网吧上网。用户不会说，很多都说不出来。他们通常通过数据说话。

针对方案不做展开

简而言之，分层分类用户特征是做好用户肖像的关键

以下是实例时间：

行为分析是关键

在分析特征时，采用个体映射群的方法

                           ->关键特征->召回验证(技术将特征返回用户库，找到相应的用户)->解决方案

色情广告案例：

                               我们会在社区平台或内容分发平台上发现色情广告，尤其是具有评论功能的平台。我是地下城和勇士(以下简称DNF）咸鱼玩家，在DNF官网平台DNF在助，经常看到发色情广告的评论，我们可以讨论如何找到这些色情账号。

第一步:猜测关键行为:

这些账户的关键行为比较清楚，比如

                               dnf角色等级低，没有装备，甚至没有绑定

                               3kol或ugc发表文章后立即发表评论

                               4、文章内容不看，直接评论

                               5

                               分离这些特征的方法是命中行为路径，异常用户行为必须异常。用户 的异常行为击中了用户路径的哪个阶段，这个阶段的行为与正常用户有什么不同，是我们找到其特征的基础。

第二步:交叉验证关键行为:

第一步中的一个不能确认为色情账号，通常要同时打几个

                               验证的目的是看你猜测的关键行为是否正确，是否有遗漏

                               可以筛选出合格的用户，然后查看他们的实际行为 验证

第三步：明确特征的计算方法

当产品学生猜测关键行为时，它就像第一步中列出的一种形式，但最终的实现是由技术实现的，所以我们需要把第一步的内容变成技术可以理解的语言。它是将用户的行为转化为可用于检索的内容

                               n小时（n要通过第二步的验证，选择一个既不伤害无辜，又能结合其他特点区分色情账号的时间)

第四步：优化完善

我们分析的特征的准确性可以验证两个率：

                                   的召回准确性:召回数据中有多少是命中色情账号的。

这里需要注意的是，有些人可能认为命中率是一个至关重要的指标，也就是说，在所有的色情账户中，我们以自己的方式命中的比例是多少，这是一个非常理想的指有多少色情账户，所以我们不能得到这个指数。

作者：海燕是一只愚蠢的猫，微信官方账号：1个产品还在学习Python

以上