基于本体的微博客用户行为模型研究

基于本体的微博客用户行为模型研究
基于本体的微博客用户行为模型研究

基于本体的微博客用户行为模型研究

余伟

(广东省社会主义学院,广东广州510400)

要:介绍了微博客的功能特点与应用价值,并在利用本体描述微博客的基础上,设计了一个基于本体的微

博客用户行为分析模型构架.该模型通过分析微博客系统产生的信息资源,从中挖掘出微博客用户的特征属性,建立了微博客本体知识库,最终实现了微博内容的共享,提高了Micro-blog 的商业价值.最后详细阐述了构架内部的层次关系.

关键词:微博客;本体;行为模型;知识共享中图分类号:TP 399

文献标识码:A

文章编号:1672-402X (2010)02-0027-04

收稿日期:2010-01-03

作者简介:余伟(1980-),男,广东河源人,广东省社会主义学院助教。研究方向:计算机应用。

0引言

博客(blog)是一种新型的具有开放性的互联网应用,最早出现于美国,2002年进入中国,其用户数近几年迅速发展.博文是一个巨大的知识库,其知识覆盖面大、实时性强.如何从博客中获取知识,成为国内外信息管理领域一个热点课题.在国外,关于博客的研究方法与模型层出不穷.Joshi 和Belsare 基于聚类和POS 标签,于2006年提出了一个博客挖掘与研究框架,用于抽取博主的兴趣领域,并为其推荐有类似主题的博客[1].Qamra 等人则从动态的角度出发,提出了一种基于博文的时间模型,以发现变化的热点话题[2].在博客信息的应用方面,Mishne 和Glance 基于博主对电影的评论数据,提出了预测电影票房的方法,并验证了其有效性[3].在国内,关于博客的研究主要侧重于博客在网络营销与传播领域的应用方面[4],理论方面的研究比较少.曹冬林等人从信息论的角度出发,于2009年提出了一个基于网页格式信息量的博客文章和评论抽取模型,该模型具有与语言无关的特点,具有一定的通用性[5].同时,廖祥文等人提出一个基于概率推理模型的博客倾向性检索算法,该算法把主题相关性评分和倾向性评分合并到一个统一的概率推理理论模型,能够有效计算博文中出现的主题描述与查询的主题相关性[6].

微博客(Micro-blog)由于具备博客与即时通讯的特点而发展迅猛,受到新时代人们的关注.学者从对

博客研究的聚焦逐渐转向了微博客,使得微博客研究成为学术界的一个研究新课题.微博客自2006年推出以来,在政界、信息界等领域便产生了极大的影响与作用,随着对微博客的使用与研究持续升温,国内外相继出现了对微博客的相关理论与应用研究成果.Jansen 等人基于分类技术的研究结果发现,80%的微博都是信息搜索或共享,而近20%包含了博主个人的情感表述[7].Aaron 等人基于信息扩散原理,提出了一个新的信息检索框架,有效地解决了微博信息量大,难以提炼有用信息等问题[8].

随着微博客的不断发展,企业用户数量不断提升,包含的信息量越来越大,如何从繁杂的数据中提取有用的信息,从而提高Micro-blog 的商业价值,成为一个正待解决的问题.本文利用本体来分析微博客用户行为,试图设计一个基于本体的微博客用户行为分析模型构架,具有一定的创新性,对微博客的理论研究与发展,以及企业机构有效利用微博客有重要的理论意义和实践价值.

1微博客概述

微博客是目前流行的一种网络信息交流方式,是一种可以即时发布消息的系统,用户可以随时随地记录与分享各种信息.百度百科对微博客的描述为:“一种非正式的迷你型博客,是Web 表现形式,是一种可以即时发布消息的系统;它最大的特点就是集成化和API 开放化,你可以通过你的移动设备、

广东技术师范学院学报(自然科学)

2010年第2期Journal of Guangdong Polytechnic Normal University No.2,2010

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IM 软件(Gtalk 、MSN 、QQ 、Skype)和外部API 接口等途径向你的微博客发布消息”.[9]最早的微博客是2006年由博客技术的先驱威廉姆斯创建的新兴公司Ob -vious 推出的Twitter 服务,它的出现改变了博客一统天下的写作格局,被称为革命性的产品.

目前,国内的微博客网站以新浪微薄、QQ 滔滔、9911、同学网等互联网门户类起家的微博客网站为

主要的领先者,这些网站都是在依托一些原有庞大资源的基础上发展起来的.2009年以来微博客在中国的发展达到了空前的热潮,传媒界关于微博的热论铺天盖地,学术界关于微博的研究也悄悄萌芽.

1.1微博客的功能特点

微博客有别于传统SNS 网站,它是一种实时记录与分享信息的动态交互工具,具有原创性、交互性和即时性等特点.

(1)原创性:在微博客上,140字数的限制使得平

民和专业写手都在同一水平线上,普通用户在微博客上找到了展示自己的舞台,这一点导致大量原创内容爆发性地涌现出来.

(2)创新交互性:与即时通讯面对面的方式不同,

微博客用户并不需要主动和跟随的人交流,就可以实现点对点或一点对多点沟通.同时,移动终端提供的便利性和多媒体化,使得微型博客用户体验的粘性越来越强.

(3)即时性:微博客的即时通讯功能非常强大,用

户利用各种手段即时更新自己的微博非常方便,其实时性以及快捷性,甚至超过现有媒体.

1.2微博客的应用

无论是微博客的个人用户还是企业用户,都对现在的Web 服务有着很高的需求,不仅仅满足个人信息记录与分享,或是企业与客户间的互动交流,还需要在提供更加专业化的服务,如即时搜索、信息定位等.基于用户的多样化需求,Micro-blog 的应用价值也逐渐凸显出来,概括起来主要有以下几个方面:

第一,即时搜索.即时搜索和传统搜索引擎最大的区别在于精确性和实时性.微博客具有移动互联网的特性,可积累大量由用户产生的信息内容,为即时搜索提供内容查询的便利性.企业则可从数据库了解到与用户搜索关键词相关的广告信息,利用搜索数据发布的实时广告服务.

第二,产品推广和品牌监测.企业通过平台可以向用户发送各种新产品以及促销信息,增加公司品牌直接接触消费者的机会,有利于维护品牌认知和

客户忠诚度.

第三,广告自由市场.推动用户自主经营广告,即允许个人用户可以通过在个人页面中插入广告获利,用户可以自主邀请广告商购买个人网页的广告位,双方协商投放时间和收取费用.

第四,数据挖掘与数据库营销.通过数据分析和挖掘业务,对各种用户对某些商品或某些趋势的态度与看法进行搜集与整理,向有兴趣的公司或机构提供咨询服务.

微博客的价值性要求我们对其用户行为进行深入的分析与监测,本文将利用本体论知识构建Mi -cro-blog 的用户行为模型,对实现其应用价值有一定的指导作用.

2利用本体描述微博客

2.1本体概述

本体(Ontology)最早是一个哲学上的概念,从哲学的范畴来说,Ontology 是客观存在的一个系统的解释或说明,关心的是客观现实的抽象本质[10].在人工智能界,最早给出本体定义的是Neches 等人,他们将Ontology 定义为“给出构成相关领域词汇的基

本术语和关系,以及利用这些术语和关系构成的规定这些词汇外延的规则的定义”[11].1993年,Gruber 给出Ontology 的一个最为流行的定义,即“Ontology 是概念模型的明确的规范说明”[12].

Fensel 对上述定义进行了综合研究,对其进行分析后认为本体包含四方面的特点[13]:概念化(Con -ceptualization)、明确(Explicit)、形式化(Formal)和共享(Shared).“概念化”指本体是从客观世界现象中抽象出来的模型.“明确”即本体概念的使用类别以及它们的使用约束都被明确地定义.“形式化”指Ontology 应当是机器可读的.“共享”就是本体中反映的是公

认的知识,即它不受某一个体的约束,而是被一个团体所接受.

本体的核心概念包括类(classes)或概念(con -cepts)、层次结构(hierarchy)、属性(property)、个体(indi -

vidual)或实例(instance)等,这些概念都类似于面象对

象中的概念,所以我们可以用面向对象的方式来理解,这里不作细述.

2.2利用本体描述的微博客

从以上本体理论的分析中,我们知道本体的核心概念是知识共享,而领域本体(DomainOntology)是用于描述指定领域知识的一种专门本体.它给出了

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领域实体概念及相互关系、领域活动以及该领域所具有的特性和规律的一种形式化描述.微博客领域本体是专业性的本体,可以由概念、属性、关系和个体组成,这类本体中被表示的知识是针对微博客用户行为领域的.本文设计微博客本体的部分概念层次结构模型如图1所示,还可以使本体的概念结构包含如下关系:

(1)关系attribute-of ,表达某个概念是另一个概念的属性.例如:性别、年龄和职业等是用户的属性,构成与个人用户、企业用户的attribute-of 关系.

(2)关系instance-of ,表达的就是概念的实例与概念之间的关系.例如:实例终端方式、移动终端与概念终端之间构成了instance-of 关系.

本体表示的是由基本术语和关系组成的语义网络.在微博客信息处理中,引入本体的主要目的是,从信息处理的角度建立微博客用户行为术语集及其关系,建立多角度的本体体系,用于表示微博客的基本理论体系.这样我们可以将其用于微博客信息的

共享交换、知识的映射中.

3基于本体的微博客用户行为模型

微博客商用的发展促进了微博客用户地位的提高,但微博客系统产生的巨大信息量,却降低了用户浏览消化信息的能力.我们把微博客产生的信息称为微内容(Microcontent),即将信息分解成很小的单位,类似于信息管理领域研究的数据元、信息元、知识元.在Web 中,用户所生产的任何数据都算是微内容,比如一则Web 日志、评论、图片、收藏的书签等等[14].这些微内容,数量正越来越多,重要性也越来越大.在此背景下,利用本体来分析微博客用户行为模式,设计一个基于本体的微博客用户行为分析模型构架是一项意义重大的研究工作.

3.1微博客本体应用环境平台分析

基于本体的微博客用户行为模式的研究目的是要确定为各微博客用户提供哪些功能和服务,可划分为前后台两大类,本文主要侧重后台本体库的研究.后台本体库的主要作用是实现微内容的共享,即通过分析微博客系统已有的信息资源,从中挖掘出微博客用户的特征属性,将其本体化后存入本体知识库.同时,对企业发布的产品信息进行分析归纳,并将提取产品的属性特征本体化后存入产品属性-特征矩阵中.后台的核心功能就是根据微博客的用户特征分析,从属性-特征矩阵中提取与用户特征相关的属性提交给用户使用,也就是建立一个应用环境平台.微博客本体应用环境平台主要包括数据源、本体库、规则和本体应用集合四个单元.

(1)数据源:包括原始数据、原始知识、数据采集传递的通道等.基于本体的微博客用户行为建立在各种数据基础上,这些数据包括各种简短的Web 日志、图片、评论及能被计算机发现的各种隐性数据.

这些数据能以数据库的形式保持到计算机中,并能被其他用户和程序所访问.采集到的原始数据经过预处理,才能被各种处理规则所访问.

(2)本体库:用于保存处理微博客用户行为特征数据后的本体库.利用本体对微博客用户行为进行

分析,最为显著的特征在于对于各种数据的处理都是基于本体来完成的.在基于本体的微博客用户行为分析中,本体库集合包括3种本体库:对现有的实体语言经过抽象化后形成的领域知识库;通过对微博客用户行为实行本体化后产生的行为本体库;利用本体和OWL 可以对产品信息和日志本体化,产生

产品属性本体库等.

(3)规则:即各种本体库的产生规则和使用规则集合.例如:数据源数据的预处理规则,本体库的建模规则,实体与本体库之间的映射规则等.

(4)本体应用:即利用本体为微博客用户提供专业化与个性化服务.

3.2基于本体的微博客用户行为模型

根据以上对微博客应用环境平台的组成单元及它们间的相互关系的分析,可以构建基于本体的微博客用户行为模型,如图2所示.

在基于本体的微博客用户行为模型中,各阶段的主要功能及内容如下:

(1)资源层:主要是对微博客用户行为原始数据

的封装,在这一层中,不仅包括各种数据资源,还包括提供数据流动支撑的物理平台、网络环境和数据

图1微博客本体概念层次模型

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格式等.

(2)本体库层:包括微博客用户行为框架内所要访问的所有本体的集合.在基于本体的微博客用户行为框架中,主要有3种本体库:领域知识库,用于

提取专业领域概念及概念关系的本体库;微博客用户行为本体库,通过分析用户在微博客上所遗留的痕迹,包括Web 日志、评论、图片等,最终产生用户行为本体集合;产品及其属性矩阵(本体库),通过分析产品属性,最终形成的特征属性矩阵库等.

(3)规则层:基于本体的微博客用户行为本体抽取规则、映射规则和应用规则的集合.在基于本体的微博客用户行为框架中,由原始数据(产品属性、微博客痕迹、日志等)基于抽取规则产生本体模型,而

微博客用户行为等物理活动等通过本体映射规则形成本体构成本体库,本体库在应用规则的约束下最终产生如话题推荐等能被用户所接受的形式返还给用户,所以这些规则共同构成的基于本体的微博客用户行为的规则层.

(4)应用层:在应用规则约束下,系统最终将本体库中的本体通过某种特定算法返还用户.

4结束语

微博客是一个正处在高速发展的领域,其社会价值与商业作用将会不断地被挖掘出来.利用计算机人工智能,结合本体理论分析微博客用户的行为模型,不仅有利于提高网络信息交流的效率,而且可以提高微博客的商业价值,促进Web 技术的发展.

参考文献:

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[2]A Qamra,B Tseng,EY Chang.Mining blog stories using community-based and temporal clustering [A ].Proceedings of the 15th ACM international conference on Information and knowledge management [C ],2006,pp.58-67.

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sentiment [A ].AAAI Symposium on Computational Ap -proaches to Analysing Weblogs (AAAI-CAAW)[C ],2006,pp.155–158.

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情报,2005,25(12):74-76.

图2

基于本体的微博客用户行为模型

余伟:基于本体的微博客用户行为模型研究

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用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一.概要: (3) 二.背景和挖掘目标: (3) 三.难点分析: (4) 四.难点解答: (4) 五.数据采集: (5) 六.分析方法: (6) 七.数据探索: (8) 7.1数据无效: (8) 7.2数据缺失: (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九.挖掘过程: (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十.结果分析: (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会: (15)

一.概要: 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测,其中遇到的问题有数据量大,机器难以处理,含有时序关系,特征难以描述等,我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题,运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二.背景和挖掘目标: 随着互联网和信息技术的快速发展,广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的,相信大部分人都是不喜欢广告的,但由于网络的互动性,仍然会有部分人把广告当内容点击,其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容,这部分人对广告的内容感兴趣,或是符合他们的需求,才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为,进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景,本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络,包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下,用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识,因此对于一个数据挖掘系统而言,它应该能够同时搜索发现多种模式的知识,以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次(抽象水平)的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

用户行为分析解决方案模板

用户行为分析解决 方案

用户行为分析解决方案

目录 一. 简介 ............................... 错误!未定义书签。 1. 特点 ..................................................................... 错误!未定义书签。 2. 功能简介 ............................................................. 错误!未定义书签。 二. Webtrends网站运营分析解决方案..................... 错误!未定义书签。 1. 分析方法论.......................................................... 错误!未定义书签。 1.1. 网站运营分析的核心 ................................. 错误!未定义书签。 1.2. 传统网站运营分析的不足.......................... 错误!未定义书签。 1.3. Webtrends网站经营分析方法论 ................ 错误!未定义书签。 2. 基础数据 ............................................................. 错误!未定义书签。 2.1. Web server日志........................................... 错误!未定义书签。 2.2. 嵌入代码采集日志 ..................................... 错误!未定义书签。 2.3. 基础数据建议 ............................................. 错误!未定义书签。 3. 基本分析功能...................................................... 错误!未定义书签。 3.1. 网站综合访问情况分析.............................. 错误!未定义书签。 3.2. 网站频道、栏目和页面分析...................... 错误!未定义书签。 3.3. 广告及市场营销活动分析.......................... 错误!未定义书签。 3.4. 搜索引擎分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.5. 产品及服务分析 ......................................... 错误!未定义书签。 3.6. 访问来源追踪及地理分析.......................... 错误!未定义书签。 3.7. 访客行为分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.8. 用户群细分 ................................................. 错误!未定义书签。

从冲动型消费行为研究分析消费者购物历程

从冲动型消费行为研究消费者地购物历程有没有过这样地情况,你走进琳琅满目地商场,心里想着,我需要一支牙刷.而在结账地时候,你心满意足地看着营业员刷过一件又一件地物品,欣然地递过卡.直到回到家里,或睡觉前,你忽然发现,其实你只是需要一个牙刷.接下来,也许你会捶胸顿足,一遍遍地念着冲动是魔鬼,并痛下决心以后绝对不会再这么冲动,直到下次这种情况又那么“自然而然”地发生.这样“自然”地过程,便是一次“冲动购买”. 1、冲动购买和非理性 对于冲动购买地定义,Beatty和Ferrell(1998)认为冲动购买是一种突然地非计划地购买行为.为什么会发生冲动购买呢?在解答这一问题之前,我们先来看一个经典地营销案例.b5E2R。 下面是《经济学人》网页地广告: 欢迎光临《经济学人》征订中心,请选择你想订阅或续订地方式: 口电子版:每年59美元 包括《经济学人》网站全年所有在线内容及1997年以来各期《经济学人》地所有在线内容地权限 口印刷版:每年125美元

全年各期印刷版地《经济学人》 口电子版加印刷版套餐:?澳 25美元 全年各期印刷版地《经济学人》加全年《经济学人》网站所有在线内容及1997年以来地各期《经济学人》地所有在线内容地权限p1Ean。 在麻省理工学院地斯隆管理分院,100个学生选择地结果是: A单订电子版 59美元—16人 B单订印刷版 125美元—0人 C印刷版加电子版套餐 125美元—84人 是地,按照我们地正常思维,谁会选择B呢?所以乍一看,B选项地存在本身就十分地荒唐.所以,我们可以推测,就算把B选项去掉,也不会影响其他选项地选择.而现实情境中真地把B选项去掉后,结果却是这样地:DXDiT。 A单订电子版:59美元—68人 C印刷版加电子版套餐:125美元—32人

XX手游用户行为调查报告

XX手游用户行为调查报告 篇一:手游用户偏好调研报告 手游用户偏好调研报告 手机游戏自诞生以来就广受人们的关注和喜爱,手游在经历了前几年超常规的快速增长后,市场规模从XX年亿增长到XX年的亿,虽然增速已经开始下滑,同比增速最高是XX年的%,其次就是XX年的%。 尽管XX年的同比增速%创造了历史新低,但是市场规模还是达到了亿元,为了了解广大用户对手游的认识以及消费和需求,为了更好地改进手游,设计了此次调查。 一、调查数据分析 1. 用户的性别和年龄 在此次的数据收集中,男女的性别比例是%:%,基本上 符合这次数据收集的男女比例要求。在年龄的数据收集上,20岁及以下占%,21—25岁占%,26—30岁占%,31—40岁占%,40岁以上占%,不能达到平衡度,这可能是因为对手游有兴趣的都是年轻人,所以数据的结果的比例与期望的平衡比例出现了偏差,但是这并不影响数据的代表性。 1. 用户的月收入或者生活费 在此次的数据收集中,1000元以下的占%,1001—XX 元占%,XX—3000元占%,3001—5000元占%,5001—8000元

占%,8001—10000元占%,10001—XX0元占%,XX0元以上占%,不方便透露占%。 由此看出,收入较低的还是占大多数,因此,应当适当开发成本较低或者消费较低的游戏。 1. 用户使用的手机系统 在此次的数据收集中,Android系统使用人数最多,占%,其次就是IOS系统,占%,Windows Phone占%, black Berry 系统占%,其他占%。 由此看出,智能系统在手机用户中广泛使用,其中Android系统是使用最为普遍的手机系统,当然,IOS系统也不可小觑,这点在虽然在数据收集中没有体现出来,但是,从周围人到是可以看出来。所以说,游戏开发商应该在目标市场上多向Android系统倾斜,其次是IOS系统,尽量少开发Windows Phone和其他系统的游戏。 1. 用户每天玩手游的时间 %的用户玩手机游戏时间在一小时内,%在1-2小时,%在2-3小时,%在3-5小时,%在5小时以上。 由此可见,手机用户在手游上花的时间还是相对较长的,所以说,这更加需要好的手游来满足广大用户的需求。 1. 用户常玩的或者会尝试的手游类型以及喜欢的画风 动作格斗%,卡牌类和休闲类都是%,角色扮演和塔防类%,其他占%,战斗策略、音乐类都占%,体育竞技%。

用户行为分析

网站分析 从网站的用户层面,我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型,因为用户行为各异,行为统计指标各异,分析的角度各异,所以如果要对用户做细分,可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类,看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分,各种用户行为的分析,再结合其他各种维度,看上去内容绝对足够丰富,但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题,也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适,但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么,还是要在做用户细分前确定分析的目的,明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析,自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向,通过比较各用户细分群体对内容需求的差异,优化内容运营,将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分,首先明确用户的细分规则,这里举例3类细分:流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户,基于这3类细分,对每个分类的用户购买商品进行比较分析,明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然,要区分流失用户和留存用户,首先必须对用户流失有一个明确的定义,关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了,还是以电子商务网站为例,电商网站的内容就是商品,我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例,如下: 这里的指标定义应该比较明确,每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比,但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用,或者在一定程度上造成了用户的流失,只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的,这里的百分比不是直接相减的结果,而是一个差异的幅度体现,这里假设总体用户流失率为56%,那么以A商品为例,与总体比较的结果是:( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ,使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示,在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果,非常方便。

消费者行为研究

现代消费者研究(市场调查中的一个重要环节)以实证主义方法为主流,实证主义的研究方法源于自然科学,包括实验、调查、观察法,其结果是对比较大的总体进行描述、检查和推理,收集的数据是量化的实际数据,并利用计算对它进行统计分析。 研究是探寻消费者行为规律、消费行为发生的原因、影响因素以及消费者行为之间的关系,研究不是毫无目的的收集消费行为方面的事实和信息,也不是不加解释地拼凑和记录消费行为的事实和信息而我们消费者行为研究的目的是去发现,去系统的收集数据资料、并系统的收集解释数据资料。 我们如何设计研究方法要定义所需要的信息有哪些,进而思考和说明测量工具的设计程序;设计调查问卷、访谈表、或者其它数据资料收集表格,并进行预测调查;最后我们要制定数据分析计划。数据资料收集的具体方法有:调查法、观察法、实验法消费者研究方法分析 1、聚类分析:根据研究对象间的相似性进行分类,对市场进行分层,寻找竞争对手从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。 2、回归分析:寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。 3、因子分析:因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。 4、差异性检验和方差分析:分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 6、对应分析:用于探索和研究各分类变量之间的关系对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于,它是一种视觉化的数据分析方法,它能够将几组看不出任何联系的数据,通过视觉上可以接受的定位图展现出来。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来,具有直观性。另外,它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程,可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类,而且能够指示分类的主要参数(主因子)以及分类的依据,是一种直观、简单、方便的多元统计方法。对应分析法整个处理过程由两部分组成:表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格,由行和列组成。每一行代表事物的一个属性,依次排开。列则代表不同的事

基于用户行为分析的经营建议

基于用户行为分析的经营建议对用户行为进行分析,从而引导经营的建议。 一、套餐营销 针对用户的业务使用情况进行分析,目前消费值接近现有套餐的用户,并结合其业务使用情况,可以向用户推送短信,或者通过客服人员电话回访,邀请用户升级至更高金额的套餐,提高我们的收入。 二、用户使用偏好(闲时流量等业务) 1、时间标签 针对用户的使用习惯打上时间标签,可以推销特定的闲时流量或者闲时语音业务。并与联通商议闲时业务的价格问题。 2、业务标签 向联通申请对我们开放用户的IUPS接口数据,初期可以只要一些区分数据业务大类的数据,比如用户是使用流量进行下载类业务、浏览类业务、社交通信类业务,甚至可以具体到用户是在使用QQ还是微信,可以针对各类业务来推销定向流量业务。甚至可以和联通以及第三方公司单独商议定向流量的价格问题。

3、位置标签 向联通申请对我们开放用户详单中的业务发生位置信息、账单金额水平和业务使用情况,对用户进行各类营销。 三、精细运营,精准营销 通过尽可能多的用户数据,如用户手机型号、地理轨迹、业务使用偏好、时间标签甚至流量使用时的搜索关键字等,可以结合多行业进行精准运营和营销。 四、需要的数据内容 对于以上这些内容,可以一步一步的来展开: 1、套餐营销和用户时间标签的闲时业务包可以利用现在的数据展开操作。 2、位置标签需要联通提供用户详单中的LAC、CI信息,并对应到联通基站 工参中的经纬度信息和天线方向角信息来确定。 3、业务标签需要联通提供IUPS数据中比较基本的业务分类信息,可以分为 几个大类:网页浏览、E-mail、下载类、社交软件类(可细分QQ、微信、微博等)、导航业务、流媒体视频、支付类APP、游戏类等等。 4、用户终端IMEI数据,在多个分析中均可能会用到。 5、如果进行到最后一步多行业运营、营销,则可能还需要更深入的用户搜索 关键字一类的内容,来进行更深入的分析。 针对IUPS数据,由于这些数据均是由信令解码后得出的,所以从联通取得

用户行为分析

一、什么是用户行为分析: 用户行为分析:在获得网站访问量最基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么,对于目前的互联网行业成千上万的产品,我们又该如何重新定义用户行为分析呢?重新定义的用户行为是什么呢? 1、分析用户行为,那我们应该先确定用户群体特征; 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等;移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等; 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点,其实用户行为分析可以这样来看:用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据(包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等)进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律,为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些? 既然是对用户的行为进行分析,那么在得到数据后,我们需要如何进行行为分析呢?分析方式有哪些呢?这里我们主要从几个维度来分析:方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢?我们先说说用户行为分析的方式: 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获,然后进行分析; 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等; 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等; 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的;用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等; 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为:以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式,我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么,下面我们谈谈用户行为分析的侧重点,主要有以下几点: 1、网站数据分析的侧重点:数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点:统计用户基本信息,比如:性别、年龄、地域,分析用户群体; 3、关联分析侧重点:分析数据为精准营销提供数据支撑; 4、用户活跃度侧重点:主要是用户的使用频率进行分析,可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些?如何做好用户行为分析? 工欲善其事必先利其器,我们知道了我们需要做什么事情,那么我们应该用什么工具来提高效率呢?

新媒体产业研究报告:用户行为分析

新媒体产业研究报告:用户行为分析 新媒体用户对新媒体的认知 中投顾问《2016-2020年中国新媒体产业投资分析及前景预测报告》指出,新媒体用户行为表现如下特征:新媒体用户对新媒体的认知仍存模糊。 新媒体相对于报刊、户外、广播、电视四大传统媒体,是新的技术支撑体系下出现的媒体形态,如数字杂志、数字报纸、数字广播、手机短信、移动电视、网络、桌面视窗、数字电视、数字电影、触摸媒体、手机网络等。 大部分人对新媒体范畴有一个较为合理的认知。但仍旧存在着对新媒体范畴理解的模糊:27.6%的人认为户外媒体是新媒体,24.0%和23.8%的人分别认为纸质杂志和纸质报纸属于新媒体,21.5%的人认为广播电台属于新媒体,20.9%的人认为不能联网的电视属于新媒体。 图表中国新媒体用户对新媒体范畴认知分布 数据来源:中投顾问产业研究中心 新媒体使用率 一、新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态 新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态。常使用的媒体形态中,使用视频类网站/客户端/App的新媒体用户从五年前的24.7%,提高到最近三个月的64.9%;新闻客户端从五年前的15.1%提高

到近三月的58.6%;互联网电视和音频类网站/移动电台App也有相似的趋势。相比之下,以纸质报纸,纸质杂志,电视,广播电台等传统媒体的用户使用比例下跌明显。 图表新媒体用户媒体选择分布 数据来源:中投顾问产业研究中心 二、互联网电视拥有率超过传统电视拥有率 我国新媒体终端普及程度已经较高,新媒体用户群体使用多种新媒体终端设备和跨屏使用行为也较高。数据显示,新媒体用户互联网电视拥有率达48.9%高于传统电视47.3%,智能手机仍然是拥有率最高的新媒体终端。目前智能手机的拥有率已经相对较高,互联网电视和平板电脑的拥有率将会进一步提升。 三、跨屏时代——近七成用户看视频的同时“玩手机” 68.5%的新媒体用户在观看视频的同时“玩手机”,38.5%的新媒体用户选择同时使用笔记本电脑或者台式电脑。看电视时“多任务”现象的普遍存在,在观看视频的同时,互联网用户会用其他设备进行在社交网络交流等行为。 针对电视媒体和视频的多任务现象,相关行业可以创造方式实现多屏互动,比如可以在社交网络上广泛传播,通过互动等方式吸引观众注意力,从而提高媒体的触达率。 图表中国新媒体用户观看视频伴随行为 数据来源:中投顾问产业研究中心

消费者行为分析模型知识讲解

消费者行为分析模型

消费者行为模型的演变 AIDMA,是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔(Samuel Roland Hall)在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为,消费者从接触到信息到最后达成购买,会经历这5个阶段: A:Attention(引起注意)——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest (引起兴趣)——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire(唤起欲望)——推销茶叶的要随时准备茶具,给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶,顾客一品茶香体会茶的美味,就会产生购买欲。推销房子的,要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品,让顾客倍感商品的魅力,就能唤起他的购买欲。 M:Memory(留下记忆)——一位成功的推销员说:“每次我在宣传自己公司的产品时,总是拿着别公司的产品目录,一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好,顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品,而如果你先提出其他公司的产品,顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action(购买行动)——从引起注意到付诸购买的整个销售过程,推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感,以为你在说大话、吹牛皮,从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变 化,于2005年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A:Attention(引起注意):顾客从互联网的各个角落看到我们的信息,从而引起他们的注意。 I:Interest(提起兴趣):这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S:Search(信息搜寻):顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣,那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A:Action(购买行动):通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S:Share(与人分享):客户购买后通常会在互联网上进行分享,比如:微博,博客,SNS等等。

消费者行为分析模型

消费者行为模型的演变 AIDMA,是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔(Samuel Roland Hall) 在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为,消费者从接触到信息到最后达成购买,会经历这5个阶段: A:Attention(引起注意)——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest (引起兴趣)——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire(唤起欲望)——推销茶叶的要随时准备茶具,给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶,顾客一品茶香体会茶的美味,就会产生购买欲。推销房子的,要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品,让顾客倍感商品的魅力,就能唤起他的购买欲。 M:Memory(留下记忆)——一位成功的推销员说:“每次我在宣传自己公司的产品时,总是拿着别公司的产品目录,一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好,顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品,而如果你先提出其他公司的产品,顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action(购买行动)——从引起注意到付诸购买的整个销售过程,推销员必须始 终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感,以为你在说大话、吹牛皮,从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变化,于2005 年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A:Attention(引起注意):顾客从互联网的各个角落看到我们的信息,从而引起他们的注意。 I:Interest(提起兴趣):这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S:Search(信息搜寻):顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣,那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A:Action(购买行动):通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S:Share(与人分享):客户购买后通常会在互联网上进行分享,比如:微博,博客,SNS等等。 SICAS模型,即sense- Interest & Interactive- Connect & Communicate- Action- Share, 基于用户关系网络,用户与好友、用户与企业可以相互连通,自由对话。它产生于数字时代。 Sense(品牌-用户互相感知):在SICAS 生态里,品牌与用户利用社交网络、移动 互联网、LBS位置服务等新型社会化平台通过分布式、多触点建立动态感知网络,双方对话不受时间地点限制,对企业来说,能够通过遍布全网的传感器及时感知到用户的体验评论和需求有着重要意义。

消费者心理-霍金斯的消费者决策过程模型

D.I.霍金斯的消费者决策过程模型 如果说前两个模型主要是从心理学理论本身考虑的话,那么美国消费心理与行为学家D.I.霍金斯的模型则是将心理学与营销策略整合的最佳典范。他的《消费者行为学》一书目前已出了第八版(2001),可见该书在营销界的影响力。 霍金斯的消费者心理与行为模式如下图所示: 这一个关于消费者心理和行为与营销策略的模型,它为我们描述消费者特点提供了一个基本结构与过程或概念性模型,也反映了今天人们对消费者心理与行为性质的信念和认识。 该模式认为,消费者在内外因素影响下形成自我概念(形象)和生活方式,然后消费者的自我概念和生活方式导致一致的需要与欲望产生,这些需要与欲望大部分要求以消费行为(获得产品)的满足与体验。同时这些也会影响今后的消费心理与行为,特别是对自我概念和生活方式的调节与变化作用。 关于自我概念和生活方式是近来消费心理研究的热点。一般认为,消费者在内外因素影响下首先形成自我概念或自我形象。其后自我概念又将通过生活方式反映出来。实际上,自我概念是个体关于自身的所有想法和情感的综合体。生活方式则是你如何生活。后者涉及你所使用的产品,你如何使用这些产品以及你对这些产品的评价和感觉。记住:生活方式是自我概念的折射。 无任是家庭还是个体消费者,均呈现出各自独特的生活方式。一个人的生活方式是由意识到的和没有意识到的各种决策或选择所决定的。通常,我们能够意识到我们的选择对自己生活方式所产生的影响,而不太可能意识到我们现在和欲求的生活方式,也会对我们所做的消费决策产生影响。

然而这并不意味着消费者依其生活方式而思考。在做与我们生活方式相一致的决策时,可能根本就没有考虑生活方式。大多数消费者决策,从消费者方面看,很少涉及深思熟虑的思考。这可能就是人们常说,消费者日常消费决策大多是低参与或低卷入决策的缘由吧。 解读这三大模型,可以从中发现更多的营销理念和营销策略,中国的经营者们让我们共同来思考吧!

用户行为分析解决方案

用户行为分析解决方案

目录 一.简介................................... 错误!未定义书签。 1.特点 (4) 2.功能简介 (4) 二.Webtrends网站运营分析解决方案 (6) 1.分析方法论 (6) 1.1.网站运营分析的核心 (6) 1.2.传统网站运营分析的不足 (6) 1.3.Webtrends网站经营分析方法论 (7) 2.基础数据 (8) 2.1.Web server日志 (8) 2.2.嵌入代码采集日志 (8) 2.3.基础数据建议 (9) 3.基本分析功能 (10) 3.1.网站综合访问情况分析 (10) 3.2.网站频道、栏目和页面分析 (12) 3.3.广告及市场营销活动分析 (14) 3.4.搜索引擎分析 (16) 3.5.产品及服务分析 (18) 3.6.访问来源追踪及地理分析 (19) 3.7.访客行为分析 (20) 3.8.用户群细分 (23) 3.9.流媒体及WAP分析 (24) 3.10.网站效能分析 (25) 3.11.网站技术分析 (26) 4.SmartView:在线展示网站访问情况 (26) 5.自定义报告及第三方数据关联 (27) 6.访客历史分析 (27) 7.二次开发接口 (28) 8.其他功能 (28) 三.总体技术方案 (31) 1.webtrends体系结构 (31) 1.1.体系结构图 (31) 1.2.系统运行机制 (32) 1.3.与网站的接口 (33) 2.B/S结构设计 (34) 3.安全管理 (34) 4.审计管理 (35) 5.回滚分析 (35) 6.备份及恢复 (35) 7.自动运行,无需人工干预 (35) 8.分布式体系 (35) 9.支持多种日志文件 (36)

用户行为分析

用户行为指标分析 目录 1. 了解用户,对用户进行分类 (2) 1.1了解用户的黏性、活跃度和产出 (2) 1.2对客户进行等级划分 (2) 2.分析客户留存,找出提高方法 (3) 2.1对流失客户进行调研 (3) 2.2留存率关注前两周 (4) 2.3提高前八周的留存率 (4) 2.4通过产品复购检验有效留存 (4) 3. 分析客户流量,侧面了解产品 (5) 3.1关注产品浏览情况,发现产品热销OR参数Bug (5) 3.2关注用户实时活跃度,进行有效时段的信息推送 (5) 3.3优化用户访问最多的3个界面,推介新产品 (5) 4. 分析环节转化率,优化获客渠道 (5) 4.1量化各个步骤的转化率 (6) 4.2波士顿矩阵评价获客渠道 (6) 5.行为分析中有效指标汇总 (6) 5.1基于客户的指标 (6) 5.2基于留存率的指标 (6) 5.3基于流量的指标 (7) 5.4基于转化率的指标 (7) 所有企业的运营根本是用户,用户是一个企业持续运营下去的源泉,如果没有用户,企业必将死亡。因此,用户行为分析就变成了最重要的事情,比你的招聘计划,年度规划等等重要的多。 那么,想研究用户行为单纯靠想是不行的,用户在我们的网站、app上浏览之后,唯一留下的不是脚印,而是数据。当然,前提是你的企业足够重视数据,对用户的行为数据进行了监测和留存。如果你做了这一步,恭喜你,你已经超越了60%的同行竞品。 用户行为其实涵盖了我们所有日常进行的数据分析。让用户的行为数据,指导运营、指导产品迭代更新、甚至可以指导企业内部运作和各部门的竞争。 事实上,用户行为数据分析中,最重要的就三点: 1)用户从哪来?(渠道流量、渠道转化率) 2)用户都经过了哪里?(访问路径、注册路径、停留时间、跳失率、访问深度) 3)用户为什么留下/离开?(导致流失的原因、各页面转化率、页面跳失率、各页面交互和体验、用户活跃量、用户粘性。) 只要抓住这几点,就能全面分析出当前产品的用户行为。细分下来,可以做以下分类: 1)了解用户,对用户进行分类:了解研究对象; 2)分析客户留存,找出提高方法:从结果找原因;(购买产品的客户) 3)分析客户流量,侧面了解产品:从过程找原因;(客户关注的产品) 4)分析环节转化率,优化获客渠道:从源头找原因;(客户的来源渠道)

消费者购买行为分析

消费者购买行为分析 一、什么是消费者购买行为 消费者购买行为是指人们为满足需要和欲望而寻找、选择、购买、使用、评价及处置产品、服务时介入的过程活动,包括消费者的主观心理活动和客观物质活动两个方面(菲利普·科特勒(Philip Kotler) 2000)。 二、消费者购买行为分析的环节 消费者购买行为研究包括以下几个环节: 购买行为环节模式描绘:通过座谈会、深访、观察等形式得到系统的、感性的消费者购买行为过程。由于不同类型的产品和服务的特点差异,使得购买行为过程并不完全一样,因此,前期的定性研究是建立模型的基础。 了解各环节的关键影响因素:通过定性和定量的研究,掌握消费者在不同环节中受到的影响因素。其中哪些是促成购买行为各环节演变的关键因素 确定各环节的关键营销推动行为:针对各行为环节的关键因素,对比当前市场中成功与失败品牌的行动表现,确定哪些营销活动是能够解决关键因素而形成推动行为 评估目标品牌的消费者行为表现:得到完整的消费者分布结构,即处于不同阶段的消费者比例,从而明确品牌表现的原因 确定营销活动的实施策略:针对品牌表现,按照重要性和优先性原则做出行动规划,并实施评估 三、消费者购买行为分析的基本框架 市场营销学家把消费者的购买动机和购买行为概括为6W和6O,从而形成消费者购买行为研究的基本框架。 1、市场需要什么(What)——有关产品(Objects)是什么。通过分析消费者希望购买什么,为什么需要这种商品而不是需要那种商品,研究企业应如何提供适销对路的产品去满足消费者的需求。 2、为何购买(Why)——购买目的(Objectives)是什么。通过分析购买动机的形成(生理的、自然的、经济的、社会的、心理因素的共同作用),了解消费者的购买目的,采取相应的市

用户行为建模运营支撑服务项目-技术文件

1.方案建议书

1.1项目总述 1.1.1项目背景 中国的电信行业经过数十年的高速发展,走到了三网融合的十字路口。随着移动互联产业的高速发展,未来几年必将迎来一个井喷的时代。在三网融合的大背景下,特别是作为运营商来讲,这是关系到未来能否持续保持竞争力、跟上新技术、新商业发展的关键时刻。 就目前运营商的业务分析而言,语音业务的收入占比正在逐年下降,增长速度也明显低于数据业务。从世界上发达国家的电信行业发展来看,运营商的数据业务比例大多数已经超过了全业务占比的3/4还多,个别运营商例如日本的NTT Docomo,其2009-2010年度数据业务的比例已经达到了9成以上,这些数据都充分说明了数据业务在下一个十年甚至是更长的时间里将会是运营商业务的最大增长极。 由于缺乏对移动客户的深入了解,缺乏更科学的市场细分和更有效的营销策略,客户群差异化的需求未能得到满足而形成的潜在不满,易成为竞争对手潜入的机会。相比于传统通信业务阶段,全业务发展要求我们对客户的理解和把握有更高的能力,从重点关注客户通信方面的需求向全面把握客户生活、学习、娱乐、工作方面的需求。 随着智能手机的快速普及和第三代、第四代移动通信系统的建设,移动数据业务和移动互联网呈现出快速增长的态势。易观数据显示2011年上半年中国的移动互联网用户数达到2.14亿人,同与增长41.09%,市场收入规模达到237亿,同比增长31.67%。智能手机价格下降、流量资费单价下降、用户消费能力提升、无线上网需求增加等,都是推动移动互联网高速发展的主要因素。

目前,移动现有数据经分系统只是覆盖到传统语音、短信和传统的GPRS流量分析,对于用户在移动互联网上的行为数据如何应用以及在生产中的运营支撑仍是空白。另一方面,用户的互联网使用行为比传统语音、短信要更为复杂,用户在什么时段、什么位置、通过什么终端、访问什么网站的什么频道、关注什么内容、喜欢什么信息以及与谁在交互信息等等,都比传统语音、短信要复杂很多,因此针对这些数据的分析能有效提升我司用户的精细分群和针对性营销和服务工作水平,为业务生产的良性发展提供必要的运营支撑保障。 1.1.2项目理解 当前,数据业务在运营商业务结构中的占比正在逐年上升,随着数据业务的丰富化,流量经营逐渐成为运营商在移动互联高速发展背景下的工作核心和主旨。从流量经营的内涵来看,包含三个方面的内容:一是扩大流量规模,二是提升流量层次,三是丰富流量内涵。三个方面的内容都将带来海量的用户行为数据,海量的数据即意味着未来将迎来一个大数据的时代。 海量数据好比一座金矿,其中不仅包含了显性的用户行为数据,也隐性地蕴藏了用户行为规律及用户需求等信息。在大数据的结构下,毫无疑问,这些隐性信息将扮演更为重要的角色。但是目前对这些隐性信息的挖掘及探究工作仅仅是刚起步,数据中的巨大价值还有待挖掘。如果能够充分地获取数据背后的信息,就能充分了解用户行为规律及用户需求,进而将业务内容丰富化、多元化,并寻求合适的渠道、时间推荐给潜在用户,完成业务精确营销及市场精细运营过程,实现真正意义上的流量经营,这对于运营商占据移动互联时代的制高点无疑会起到极其关键的作用。

基于通信数据的移动用户行为分析

基于通信数据的移动用户行为分析 [摘要] 认为分析移动用户行为特征与分类,对移动应用个性化服务的改进具有重要的参考价值。基于国内电信运营商随机抽取某市一万移动用户一周的日志记录,其中含有4万余条通话记录和200余万条网络请求,每条请求包含对应的基站标号以及基站地理位置。本研究从消费能力、通话量、网络请求量、位移量四个维度从这批数据中提取14种基本特征指标。利用K-Means聚类方法将移动用户区分成规律通话型、随机上网型、居家节约型和随机高消费型等四类用户模型。 [关键词] 用户行为分析;移动用户研究;聚类分析;数据挖掘 [分类号] G35 1 引言 随着移动通信技术的迅猛发展和广泛应用,移动终端大量普及于民众,也产生了大量用户信息记录,如何利用大数据来了解移动用户行为与习惯特征的研究不断涌现。通过对移动用户的分析与了解,许多企业与政府部门可以依据结果提供各式各样的服务与应用方案。移动用户行为分析通常是指基于地理信息涉及用户访问网络、通话的行为规律与活动研究。电信运营商通过获取用户访问移动互联网、使用移动应用及通话的行为规律,能够有效地配置网络资源并提供具有针对性的服务。 近年来,针对桌面端日志挖掘的研究层出不穷,[15, 16, 17]都是针对桌面端web服务的后台日志挖掘入手,通过分析用户访问页面的占比、用户访问的页面顺序等对用户的行为进行建模。而针对移动用户的行为分析研究则在很多方面借鉴了桌面端的研究,同时利用移动端设备的地理位置位置记录,挖掘出用户移动轨迹模式,找出轨迹中重要的位置并结合通信数据、互联网日志数据以及移动应用数据作为研究的基础,分析挖掘移动用户的需求、行为、兴趣,甚至是通过预测用户的目的地、推测用户下一步即将到达的位置以便提供针对性的推荐服务[1, 13]。传统的移动用户轨迹分析,多数利用软件采集仿真数据,属于细时空粒度下的数据,即可以采集到用户一天中连续时间段的位置数据。Y.Zhu等作者着眼于用户位置数据中经常出现的地点,并根据出现时间来推测用户所处的位置是家还是公司[2]。此外,S.Akoush和A.Sameh则通过指定时间粒度,聚类用户在多日同一时间段的行动轨迹,利用稀疏数据拟合出用户在这时间段移动轨迹的目的[3]。研究用户的移动轨迹,实现预测用户下一步位置目的的方法,包括利用贝叶斯算法、聚类、数据挖掘方法等。实际上,电信运营商服务器上的数据是粗时间粒度的,唯有请求通信或上网时才会被记录,因此用户位置变化是不连贯的,具有随机性、稀疏性的特点,不能支持用户行为轨迹直接且连续的刻画描述。谭均元等人提出了生活熵概念作为用户移动轨迹规律程度的度量[4],采用了个人多天时段移动序列的算法来弥补实际数据的这种不足,即通过对多天数据的分析来获得更准确的用户移动轨迹。S.A.Shad则结合地理信息与用户提供的上下文语义信息来增加预测准确性[5]。梁鹏等作者则透过在WAP网关进行数据采集,并对数据进行数值分析和拟合,最后得到用户行为的统计性特征来建立用户行为

消费者行为模型

消费者行为模型来分析 消费者行为定义: 狭义是仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。 广义则是指消费者为索取,使用,处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程,甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。 特性:多样性复杂性可诱导性 一.营销部分,即4p分析 4p理论是营销策略的基础,简单从其含义上理解, 4p是指:产品(product)价格(price)渠道(place)促销(promotion)在市场营销组合观念中, 4P 分别是产品( product) , 价格( price) , 地点( place) , 促销( promotion) 。 产品的组合, 主要包括产品的实体、服务、品牌、包装。它是指企业提供给目标市场的货物、服务的集合, 包括产品的效用、质量、外观、式样、品牌、包装和规格, 还包括服务和保证等因素。 定价的组合, 主要包括基本价格、折扣价格、付款时间、借贷条件等。它是指企业出售产品所追求的经济回报。 地点通常称为分销的组合, 它主要包括分销渠道、储存设施、运输设施、存货控制, 它代表企业为使其产品进入和达到目标市场所组织, 实施的各种活动, 包括途径、环节、场所、仓储和运输等。 促销组合是指企业利用各种信息载体与目标市场进行沟通的传播活动, 包括广告、人员推销、营业推广与公共关系等等。 以上4P ( 产品、价格、地点、促销) 是市场营销过程中可以控制的因素, 也是企业进行市场营销活动的主要手段, 对它们的具体运用, 形成了企业的市场营销战略。 1.产品: 第一部分是atkins的产品: atkins 低碳食品共分为了3个系列,ATKINS DAY BREAK、ATKINS ADVANTAGE和ATKINS ENDULGE。 在ATKINS DAY BREAK中,主要是一些苹果酥脆棒、巧克力酥脆棒、花生奶油酥脆棒等早餐食品,而ATKINS ADVANTAG则主要是各种口味的焦糖棒和奶昔。ATKINS ENDULGE同样是一些诸如花生焦糖串棒,巧克力椰子棒,焦糖坚果棒等的小零食。这些食品都做得很精致、诱人,但同时又都含有很少的碳水化合物,所以在享用的同时可以帮助人们减肥。 2.价格:

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