在越來越火的大數據和機器學習的浪潮中，準確的定位用戶的行為和用戶未來的習慣預測，才是真正的產品研發方向。並非市場和運營導向。

消費者越來越個性化，多元化，如何細分用戶群體？

首先產品經理要明白產品要服務的對象是誰，然後觀察他們的日常行為、消費習慣、上網習慣、，以此來確定產品和服務的開發方向。

一個活躍用戶的價值是僵屍粉的百倍，千倍，必須要明確的認識到產品服務的目標群體才能準確的提高產品的質量。

采集用戶數據我們可以從三個維度入手：

1. 用戶的維度：

• 用戶是如何使用產品的
• 用戶使用產品的時間
• 用戶使用產品停留的時長
• 用戶使用產品後是否註冊為會員用戶
• 運營的維度：
• 用戶是否購買產品
• 廢棄的支付訂單數量
• 每天成功訂單的時間區間
• 廢棄訂單的時間
• 單人廢棄訂單的頻率
• 用戶下單的周期
• 是否存在退貨
• 是否有投訴的情況
• 新增用戶數量
• 老用戶流失情況

1. 產品和內容的維度：

• 用戶停留時間較長的產品分類
• 對於文字類內容需要分析是否是文章的排版等問題對用戶產生的影響
• 收費內容的瀏覽量與普通內容的瀏覽量的對比

分析用戶畫像：

1. 基礎特征：

• 年齡：找出用戶群體的第一和第二區間
• 性別：男女比例
• 職業：
• 地域分布：
• 興趣愛好：興趣愛好對使用產品情況的分析

1. 上網習慣：

• 上網的時間段：
• 上網的時間長度：
• 上網的頻率：

1. 產品的使用習慣

• 使用產品的頻次：
• 使用產品的時間
• 使用產品的時長
• 個人使用習慣：

分析關鍵詞構建用戶畫像

以上我們完成了基礎數據采集，根據數據的分析獲取到我們用戶群體和使用習慣的關鍵詞，快速的定位產品的導向，根據關鍵詞完成定位用戶的體驗優化

推薦算法中用戶畫像構建