百度指数人群画像功能模块：立体展示用户的兴趣与行为洞察

百度指数人群画像功能模块:立体展示用户的兴趣与行为洞察

人群的年龄:30-35岁;

地域:北京、上海;

兴趣:关心数码产品;

年龄:18-35岁;

年龄:15-40岁;

兴趣:社会化媒体;

行为:看某个广告片,或者看某个媒体平台推荐的商品;

百度指数人群画像功能模块:多维度展示用户的兴趣与行为洞察

百度指数的人群画像功能模块:多维度展示用户的兴趣与行为洞察

1、多维度展示用户兴趣与行为洞察

首先,我们可以通过百度指数用户模型的方式来挖掘用户的兴趣与行为洞察。

通过上图我们可以看到,用户的兴趣行为主要包括:

浏览器:用户的浏览器(360浏览器、搜狗浏览器、移动浏览器等)

浏览器:用户的手机浏览器(有PC、移动、平板、浏览器的浏览方式)

搜狗浏览器:用户的PC搜索(百度浏览器、360浏览器、移动浏览器)

360浏览器:用户的手机搜索(360浏览器、360浏览器等)

搜索引擎:用户的PC搜索(360搜索、搜狗浏览器等)

而百度的人群画像主要包括:

根据产品的不同,他们的兴趣与行为都是不同的,这样我们就可以对其进行多维度的细分。

2、对人群画像进行分类

用户的兴趣与行为是什么?其实就是将人群进行分类,并对其进行划分。我们可以将用户分为:

普通用户:通过搜索关键词、图片等查找目标信息的,对于普通用户,我们更多的是从搜索结果中分析用户的兴趣与行为。

中级用户:通过搜索引擎寻找目标信息,并对其进行分类,这类用户通常是与我们的产品有关的。

沉默用户:用户在我们的产品上花费的时间,但是它在浏览产品时出现的频率是比较低的,而且与用户行为和使用习惯的密切相关。

活跃用户:用户从我们的产品中对产品进行了搜索,或是停留在产品中的时间更久,但是对于一些产品没有使用,或者使用频率不稳定的用户,可能只是下意识地对其进行一个调整,而我们做用户运营的时候也可以借鉴这一过程。

每一个产品的用户类型也是不同的,所以,在进行用户运营的时候一定要区分清楚。

3、对用户进行分层

在进行用户分层之前,我们先来说说对用户的分类。

根据用户的行为与喜好,我们可以将用户分为:高价值用户、低价值用户、活跃用户、沉默用户。