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    精準獲客

    大數據精準營銷模型構建略談

    添加時間:2020-05-23 00:00:00

    大數據精準營銷模型構建略談

     

    1、數據采集

     

    數據采集是大數據營銷平臺的基礎,數據類型的多樣性及數據來源的差異化是影響數據質量乃至挖掘效果的重要因素。從數據的時效性來看,可將數據類型分為:

     

    靜態數據包括人口屬性、商業屬性等,主要用于用戶的基本屬性分析和智能標簽分類。通過性別、年齡、職業、學歷、收入等數據的關聯分析,知道“用戶是什么樣的人”。

     

    近期數據主要為用戶一段時間內的網絡行為數據,通過對用戶近期活躍應用、內容訪問、通信行為、常駐區域等具有一定時效性數據的分析,獲取用戶的興趣偏好和消費習慣等,知道“用戶對什么感興趣”。

     

    實時數據主要為用戶實時變化的網絡行為數據,包括搜索信息、購物信息、實時地理位置等,通過地理位置信息實時捕獲用戶的潛在消費場景,抓住營銷機會,實時觸達目標用戶,知道“用戶在哪里干什么”。

     

    用戶畫像

     

    用戶畫像是營銷模型的重中之重,其核心在于用高度精煉的特征來為用戶“打標簽”,如年齡、性別、地域、用戶偏好、消費能力等,最后綜合關聯用戶的標簽信息,勾勒出用戶的立體“畫像”。用戶畫像可較完美地抽象出一個用戶的信息全貌,為進一步快速地預測用戶行為、消費意愿等重要信息,提供了全面的數據基礎,是實現大數據營銷的基石?;诖?,筆者建議從六個維度構建基于大數據分析的用戶畫像,包括人口屬性、內容偏好、APP偏好、通信行為、金融征信、常駐/實時位置等,各維度的具體指標。

     

    模型構建

     

    常用的數據挖掘方法主要是基于用戶畫像體系與結果,選取相關性較大的特征變量,通過分類模型、聚類模型、回歸模型、神經網絡和關聯規則等機器算法進行深度挖掘。

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