详细介绍用户画像京东用户画像分析( 七 ) _用户

上图也跟前面介绍的有点类似，作用类似，就是通过筛选已有用户中的核心用户，结合这群用户的标签，进行投放标签的初步筛选。在成本需要控制的情况下，可以通过核心人群标签投放->强相关人群标签投放->一般用户标签投放，这里也需要结合不同人群经常交互的商品进行商品池选取。
在看一个金融领域的应用案例，根据职业、年龄、存款等进行筛选，并结合历史理财的偏好等进行基金推荐。
再讲一个概念就是CRM，业界有很多探讨，其中也有一些问题点，如上图，后面分享我们对CRM可以专门展开。
有几个注意点也需要大家去注意的，其实我们有时候现有的用户不等于目标用户。在产品运营过程中，会发现平台上用户画像是这样的，但是结合战略以及竞品的一些情况，更大的去做差异化的竞争。重合的那部分是高价值用户，所以应该投入更多人力去做？结合用户画像去做更细粒度扩人群，是A人群还是B人群还是C人群？
然后第二点，构建什么样的用户画像，比如说用户是男性还是女性，她工资多少，喜欢什么样的商品。这些标签可能是没有意义的，如果要说有意义的地方是这些标签如何去影响决策，如何为用户带来更好的体验，带来更高的留存、复购。
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回顾/总结
实践出真知，我们需要结合具体业务场景，做尝试。
我们要结合业务场景去分析，然后去不要单看画像，而是要做一些对比，通过前后对比，跟竞品的对比，跟频道内与大盘的对比等手段去分析，发现不足和优势，做纠正和调整。通过数据反馈形成数据的闭环，最终在产品的迭代过程中拿到更好的业务结果。总结一下，做画像要有目标要有数据，也不拘泥于技术细节，大胆的尝试，然后先粗粒度，后细粒度。

详细介绍用户画像 京东用户画像分析( 七 )

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