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互联网推荐产品的细分种类(上)

作者:课课家教育     来源: http://www.kokojia.com点击数:1016发布时间: 2018-08-15 13:00:36

标签: 产品运营大数据互联网

  其实,对于互联网推荐产品的细分种类,有效提高用户反馈率,了解用户的浏览历史数据对用户的历史购买记录以及浏览轨迹数据进行分析,可以对以往用户接受的促销活动有一个系统的了解,包括促销折扣比例、商品原价、折扣金额、能合退款、产品风格等信息。这对于预测用户的可能兴趣点有重要意义。当然,这是个相对高级、相对复杂的工作,一旦运用得好可以收到非常好的效果。

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  添加“不喜欢”功能企业应该考虑在营销活动信息推荐的商品旁边为用户添加选择“不喜欢”的功能。在个性化推荐中,收集用户喜欢的商品具有很高的价值,而收集用户不喜欢的商品拥有同样重要的价值。假设用户表示他不喜欢西餐厅的午餐,可能比他购买了一份日日餐午餐透露出的信息还要多公司使用智能数据不仅可以为用户提供更好的服务,还减少了在传统意义上大菅市场调研所花费的固定费用。良好的大数据支持无需扩展劳动力,甚至招收一个新员工今后,越来越多的公司将投入更多精力在数据收集工作上。

  将用户数据透明化,更恰当地使用收集结果是各大公司共同的努力方向。最根本的是,将控制交给用户为用户用的提供更多更好的选择,让用户明白自已的的数据信息是怎样的。

  用数据看恋爱大家知道脸书是怎么玩转大数据的吗?脸书在其博客中宣称,利用用户的情绪数据,脸书可以判断用户是否恋爱、何时开始恋爱、何时跟别人约会以及何时分手。也就是说,臉书可能比某些情倡更早地察觉到他们之间萌生了爱意无论是传统的线下情倡交往,还是社交网络中的用户确立恋爱关系的过程都会经历“求爱”的阶段。美国研究员卡洛斯·迪乌克(CarlosDiuk)认为,“随着时间的推移,社交网络中的用户在求爱期发帖会明显增多。而一旦确立了恋爱关系,两人在对方脸书留言板上发的帖子都会减少。

  因为热恋期的情侣总愿意花更多时间在现实生活中相处。”脸书通过分析大量的用户情绪数据,得出这样一个结论:用户在成为情侣之前的100天里,即将坠入情网的两人发帖互动越来越频繁。而两人正式确立情侣关系后,相互发帖数量越来越少。相恋的两人发帖数量的最高峰在正式确立情侣第关系之前的12天里,平均每天发帖数为1.67;而确立情侣关系以后的10天里,两人平均每人每天发帖数为1.53大出现这个现象的原因与迪乌克的描述相符,情侣在度过求爱期以后,双方共数数处的时间增加,线上互动自然就少了。

  2012年的时候,脸书就开为始收集用户主主动公开的感情数据对数据分析做出尝试。当时,脸书通过让用户分享自己的收听习惯已经积累了大量用户收听音乐的习惯数据。拥有八卦心的脸书团队将情感关系和音乐这两个概念巧妙地融合在一起,开始了数据挖掘工作。

  小编结语:最终,脸书找到了用户进入一段恋爱关系后喜欢收听的歌曲以及分手后喜欢播放的歌曲。2012年情人节当天,脸书发表了一个有趣的歌曲排行榜,取得了很好的传播效果。

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