是否可以利用大数据来针对性挖掘行业潜在用户呢?

大数据通俗的说就是庞大的数据集合在一起。互联网的使用,快递外卖的下单,还是智能设备穿戴产生的数据等等;在这个互联网+的时代,人们留下的行为数据无时无刻不被记录,造就了庞大的数据,进而出现了大数据分析挖掘等岗位的出现。通过对大数据的分析挖掘,可以发现历史规律以及对未来的预测,这也是大数据分析的核心目标。

是否可以利用大数据来针对性挖掘行业潜在用户呢?

是否可以利用大数据来针对性挖掘行业潜在用户呢?

那么如果利用大数据来针对性挖掘行业潜在用户是否可行呢?

  1. 分类潜在目标用户画像
    首先你需要对你的潜在用户群进行特征分析,包含:用户群主要在哪些渠道活跃、共同特征(喜好、职业、收入、消费力等)有哪些等,通过对用户画像,能够清晰的了解你所要挖掘的潜在用户群的一些特征及活动规律,从而为挖掘模型提供数据来源及条件支撑。例如需要挖掘游戏玩家作为潜在用户,那他们一定会出现各大游戏相关的论坛或者贴吧中,为了更好的游戏或者分享游戏攻略心得用户都会提前在这些网站/app浏览做准备。
  2. 数据采集
    在明确了潜在用户活跃渠道后,可以针对性的采集数据,数据采集后需要对数据做清洗、转换、加载,将一些无用的数据提前筛选,保证数据的质量。
  3. 数据建模
    这个阶段是非常重要的,通过数据的建模去分析出潜在目标用户,建模是一件非常复杂的工作,需要将用户的行为数据、画像数据进行拆分、合并、关联,从而建立一套或多套数据模型。以游戏玩家为例,我们可以根据玩家对于游戏风格的喜好、以往消费历史纪录、收入等对用户进行消费能力分析;可以根据玩家游戏时长、在线活跃、充值记录等数据进行分析,从而得出玩家对于游戏深入如何划分优质玩家属性。
  4. 开发验证
    数据建模完成后,就需要研发完成并运用到实战当中,去检验数据模型的准确性到底如何,根据结果去对模型做调整。

大数据分析本来就是一项对未来将要发生什么事做的预测的工作,这种不确定性的预测随着社会发展、时间、地点、环境、政策等变化而不断变化,所以我们在做分析挖掘时,需要快速不断地试错去调整,从而达到一个比较准确的分析结果。

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