如何构建一个用户模型?

粥粥
2 评论 36963 浏览 37 收藏 4 分钟
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Persona:(Persona是用户模型的的简称)是虚构出的一个用户用来代表一个用户群。一个persona可以比任何一个真实的个体都更有代表性。一个代表典型用户的persona的资料有性别、年纪、收入、地域、情感、所有浏览过的URL、以及这些URL包含的内容、关键词等等。一个产品通常会设计3~6个用户模型代表所有的用户群体。那么一般构建用户模型的方法又有那些呢?

基于我以往的经验给出一些基本的解决方案:

1、你需要梳理产品及运营的需求,明白你做这个用户模型的目的是什么,需要解决什么问题。

例:你需要了解你产品的新用户对产品的总体使用情况,解决产品设计及运营中对新用户引导的问题。

2、你需要确定你要对哪个业务线/产品/功能/建立用户模型,不同种类的产品用户模型的因子是不一样的。

例:你的产品是一个手机社交产品,类似与微信好友圈功能

3、梳理的你的业务线、产品、功能,提取构成用户模型的数据因子。通常来说数据因子包涵用户性别、年龄、地域、行为、兴趣等。另外还包括产品相关的数据,如首次登陆、使用时长、UGC、PV等产品使用数据。

例子:基于产品形态,你需要提取新用户首次登陆时间、首次UGC、UGC数量、用户年龄、地域、好友数等因子

4、另外你需要对数据敏感,因为你定义好的用户模型因子是一张数据表的形式,你要从中将数据之间的关系抽丝剥茧的找出来。

例:用户首次登录时间及首次UGC之间有没有关联?用户好友数与用户UGC数的关系?用户年龄、地域、行为的UGC分布情况

5、基于数据表开始搭建用户模型

例:通过梳理以上数据,尝试搭建新用户模型,如新用户年龄分布在20-25岁,好友数大于10个以上的用户首次登陆后产生UGC。如用户地域这个因子对新用户的影响较小,后续产品及运营可以不做重点引导。再如好友数大于20个,用户UGC量增长缓慢但产品使用时长增加等。

以上是建立用户模型的简单例子,仅供参考,重点是控制用户模型因子的颗粒度,实际产品运营中,我们需要的是大量的灵活小巧的用户模型

本文来源:知乎

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  1. 像没写一样

    来自广东 回复
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