基于我以往的經(jīng)驗(yàn)給出一些基本的解決方案:
1、你需要梳理產(chǎn)品及運(yùn)營的需求,明白你做這個用戶模型的目的是什么,需要解決什么問題。
例:你需要了解你產(chǎn)品的新用戶對產(chǎn)品的總體使用情況,解決產(chǎn)品設(shè)計(jì)及運(yùn)營中對新用戶引導(dǎo)的問題。
2、你需要確定你要對哪個業(yè)務(wù)線/產(chǎn)品/功能/建立用戶模型,不同種類的產(chǎn)品用戶模型的因子是不一樣的。
例:你的產(chǎn)品是一個手機(jī)社交產(chǎn)品,類似與微信好友圈功能
3、梳理的你的業(yè)務(wù)線、產(chǎn)品、功能,提取構(gòu)成用戶模型的數(shù)據(jù)因子。通常來說數(shù)據(jù)因子包涵用戶性別、年齡、地域、行為、興趣等。另外還包括產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù),如首次登陸、使用時長、UGC、PV等產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)。
例子:基于產(chǎn)品形態(tài),你需要提取新用戶首次登陸時間、首次UGC、UGC數(shù)量、用戶年齡、地域、好友數(shù)等因子
4、另外你需要對數(shù)據(jù)敏感,因?yàn)槟愣x好的用戶模型因子是一張數(shù)據(jù)表的形式,你要從中將數(shù)據(jù)之間的關(guān)系抽絲剝繭的找出來。
例:用戶首次登錄時間及首次UGC之間有沒有關(guān)聯(lián)?用戶好友數(shù)與用戶UGC數(shù)的關(guān)系?用戶年齡、地域、行為的UGC分布情況
5、基于數(shù)據(jù)表開始搭建用戶模型
例:通過梳理以上數(shù)據(jù),嘗試搭建新用戶模型,如新用戶年齡分布在20-25歲,好友數(shù)大于10個以上的用戶首次登陸后產(chǎn)生UGC。如用戶地域這個因子對新用戶的影響較小,后續(xù)產(chǎn)品及運(yùn)營可以不做重點(diǎn)引導(dǎo)。再如好友數(shù)大于20個,用戶UGC量增長緩慢但產(chǎn)品使用時長增加等。
以上是建立用戶模型的簡單例子,僅供參考,重點(diǎn)是控制用戶模型因子的顆粒度,實(shí)際產(chǎn)品運(yùn)營中,我們需要的是大量的靈活小巧的用戶模型
本文來源:知乎
像沒寫一樣