网易新闻客户端用户画像专题研究报告
用户画像情况分析报告范文
用户画像情况分析报告范文近年来，随着互联网技术的快速发展以及智能终端的普及，用户画像已成为各行各业的研究热点之一。
用户画像是利用大数据分析用户的属性、行为、兴趣等信息，归纳总结用户的特征，从而帮助企业更好地理解和满足用户需求。
本文基于某电子商务平台的用户数据，展开了一次用户画像情况分析。
该电子商务平台的用户总量约为8000万，分为普通用户和商家。
通过对用户数据的深入挖掘和分析，我们得到了以下几个方面的用户画像情况：一、用户属性分析：根据用户注册信息，我们可以得到用户的性别、年龄、教育背景等属性。
在该平台上，男性用户占据了55%的比例，女性用户占据了45%的比例。
年龄方面，18-35岁的年轻人是主要用户群体，占比超过70%。
教育背景方面，大学本科及以上学历的用户占比最高，达到40%。
这些结果表明，男性、年轻人以及受过良好教育的用户是该平台上的主要用户群体。
二、用户行为分析：用户在该平台上的行为主要包括浏览商品、购买商品、评论商品等。
通过对用户行为数据的分析，我们可以了解用户的购物习惯和兴趣。
研究发现，大部分用户喜欢在晚上8点至10点之间进行购物，而周末是用户购物的高峰期。
从购买商品的类型来看，服饰和电子产品是用户最喜欢购买的商品。
此外，用户在购买商品前往往会查看其他用户的评论和评分，以此决定是否购买。
这些结果给企业提供了指导，可以更加了解用户需求，并根据用户偏好提供个性化的推荐服务。
三、用户需求分析：用户需求是企业决策的重要依据。
通过分析用户的搜索关键词和购买记录，我们可以了解用户对商品的需求。
研究发现，用户对价格较为敏感，在购买时会参考商品的价格和折扣情况。
同时，用户也注重商品的品质和售后服务，因此对商品的质量和售后评价非常关注。
此外，用户也对快速物流和方便的支付体验有很高的期望。
企业可以根据这些需求，调整产品定价和改进服务，提升用户体验。
通过以上用户画像情况分析，我们得到了对该电子商务平台用户的更全面、准确的了解。
用户画像报告
用户画像报告一、用户基本信息。
在进行用户画像报告之前，我们首先需要了解用户的基本信息。
用户基本信息包括年龄、性别、职业、地域等。
通过对用户基本信息的分析，可以更好地了解用户的需求和行为特点。
二、用户兴趣爱好。
用户的兴趣爱好对于用户画像的建立具有重要的作用。
用户的兴趣爱好可以反映出用户的个性特点和消费倾向。
通过对用户兴趣爱好的分析，可以更好地把握用户的需求，为用户提供更加个性化的服务。
三、用户消费行为。
用户的消费行为是用户画像中的重要一环。
通过对用户的消费行为进行分析，可以了解用户的消费习惯、消费水平以及消费偏好。
这有助于企业更好地制定营销策略，提供更加符合用户需求的产品和服务。
四、用户使用习惯。
用户的使用习惯也是用户画像中的重要内容。
通过对用户的使用习惯进行分析，可以了解用户对产品或服务的使用方式、频率以及习惯。
这有助于企业更好地改进产品或服务，提高用户体验。
五、用户需求分析。
用户的需求是用户画像中最核心的内容。
通过对用户的需求进行深入分析，可以更好地满足用户的需求，提供更加符合用户期待的产品和服务。
同时，也可以帮助企业更好地进行产品创新和市场定位。
六、用户价值观分析。
用户的价值观对于用户画像的建立同样具有重要的作用。
通过对用户的价值观进行分析，可以了解用户的人生观、消费观以及社会观念。
这有助于企业更好地进行品牌定位和营销策略制定。
七、用户忠诚度分析。
用户的忠诚度是衡量用户对企业或品牌的忠诚程度。
通过对用户忠诚度的分析，可以了解用户对企业或品牌的认可程度和忠诚程度。
这有助于企业更好地维护老客户，吸引新客户，并提高用户满意度。
八、用户行为预测。
通过对用户画像的全面分析，可以预测用户的未来行为特点和趋势。
这有助于企业更好地制定发展战略，提前应对市场变化，提高竞争力。
总结：用户画像报告是企业进行市场营销和产品开发的重要依据。
通过对用户的基本信息、兴趣爱好、消费行为、使用习惯、需求分析、价值观分析、忠诚度分析以及行为预测的全面分析，可以更好地把握用户需求，提供更加个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度，从而实现企业的可持续发展。
基于用户画像的推荐模型在新闻资讯应用中的实证研究
基于用户画像的推荐模型在新闻资讯应用中的实证研究在当前数字化时代，人们面临着大量的信息和新闻资讯，如何为用户提供个性化的新闻推荐成为了一个重要的研究方向。
用户画像作为一种依靠用户行为数据构建的模型，有助于精确了解用户的兴趣和需求，因此，基于用户画像的推荐模型应运而生。
本文将对基于用户画像的推荐模型在新闻资讯应用中的实证研究进行探讨。
一、用户画像的构建用户画像是基于用户的行为数据和兴趣特征构建的模型，通过分析用户的阅读行为、点赞、评论等数据，可以深入了解用户的兴趣偏好、阅读习惯等。
构建用户画像的核心在于数据收集和特征提取。
在新闻资讯应用中，可以通过分析用户的点击记录、阅读时间等行为数据，结合用户提供的个人信息和兴趣标签进行用户画像的构建。
例如，用户点击了多篇科技类新闻，阅读时间较长的用户可以被标识为科技爱好者。
二、基于用户画像的推荐模型基于用户画像的推荐模型旨在根据用户的兴趣特征，为其推荐符合其兴趣的新闻资讯。
推荐模型可以基于协同过滤、内容过滤或混合方法进行。
协同过滤方法主要是通过比较用户之间的兴趣相似度，将类似兴趣的用户的推荐结果推荐给目标用户。
内容过滤方法则是根据新闻的内容和用户画像中的兴趣特征，匹配相似度最高的新闻进行推荐。
混合方法是将上述两种方法结合起来，综合考虑用户画像和用户之间的兴趣相似度。
根据用户的不同需求和场景，可以选择适合的推荐模型进行实证研究。
三、实证研究方法为了验证基于用户画像的推荐模型在新闻资讯应用中的效果，可以采用以下实证研究方法。
1. 数据采集：首先，需要收集用户的行为数据和个人信息。
可以通过用户订阅、点击记录、评论、点赞等方式收集用户的行为数据；同时，还可以采集用户的年龄、性别、地域和兴趣标签等个人信息。
2. 数据处理：收集到的用户行为数据需要进行清洗和整理。
可以使用数据挖掘的技术对数据进行预处理，去除错误的数据和异常值，并将数据进行标准化处理，为后续建模做准备。
3. 模型建立：根据已收集到的用户行为数据和个人信息，可以构建基于用户画像的推荐模型。
用户画像系统调研报告
用户画像系统调研报告一、引言随着互联网的飞速发展，人们对个性化需求的追求也越来越高。
为了更好地满足用户的个性化需求，企业和机构需要了解用户的兴趣、偏好和需求特点，从而为他们提供更加精准的产品和服务。
用户画像系统作为一种有效的工具，可以帮助企业和机构对用户进行深入了解，并基于用户画像进行精细化运营和个性化推荐。
本文将对用户画像系统进行调研，并分析其应用场景和发展趋势。
二、用户画像系统的定义和原理用户画像系统是一种通过收集、整理和分析用户数据，对用户进行细分和分类的工具。
其原理基于大数据分析和机器学习算法，通过对用户行为数据和个人信息进行挖掘和分析，将用户划分为不同的群体，并给出每个群体的特征和行为规律。
用户画像系统的核心任务包括数据收集、数据清洗、特征提取和用户分类。
首先，系统需要收集用户的行为数据，例如浏览记录、购买记录和社交媒体活动等。
然后，对这些数据进行清洗和整理，去除重复、缺失和异常数据，确保数据的准确性和完整性。
接下来，系统需要根据用户行为数据提取用户的特征，例如年龄、性别、地域、兴趣爱好等。
最后，系统将根据用户的特征和行为规律将用户进行分类，生成用户画像。
三、用户画像系统的应用场景用户画像系统可以应用于多个领域，以下是一些常见的应用场景：1.个性化推荐：根据用户的兴趣和偏好，系统可以向用户推荐更加符合其口味的产品和服务，提高用户的满意度和黏性。
2.精细化运营：通过对用户进行细分和分类，企业可以有针对性地进行运营活动，提高用户的转化率和留存率。
3.广告投放：根据用户的特征和行为规律，系统可以向特定用户群体投放广告，提高广告的效果和转化率。
4.市场调研：通过对用户进行画像，企业可以更加深入地了解用户的需求和偏好，为产品研发和市场策划提供参考和决策依据。
四、用户画像系统的发展趋势用户画像系统在未来的发展中将面临以下几个趋势：1.多模态数据分析：随着物联网和智能设备的快速发展，用户产生的数据呈现多模态特征，包括图像、视频、语音等。
新闻客户端调研报告
新闻客户端调研报告新闻客户端调研报告一、研究背景随着智能手机的普及，新闻客户端成为人们获取新闻资讯的重要渠道之一。
越来越多的用户通过新闻客户端获取即时新闻、热点话题和个性化推荐。
为了更好地了解用户对新闻客户端的需求和偏好，本次调研对新闻客户端进行了深入研究。
二、调研目的1.了解用户对新闻客户端的使用频率和习惯。
2.探讨用户获取新闻的渠道和偏好。
3.分析用户对新闻内容和界面设计的需求。
4.了解用户对广告内容和个性化推荐的态度。
三、调研方法采用问卷调查的方式进行调研，共发放200份问卷，回收有效问卷180份，有效回收率为90%。
四、调研结果和分析1.使用频率和习惯大多数用户每天都使用新闻客户端，并且在每天的空闲时间里都会打开新闻客户端阅读新闻。
其中，超过60%的用户在早上和晚上习惯性地打开新闻客户端。
2.获取新闻的渠道和偏好绝大部分用户选择通过新闻客户端获取新闻，因为新闻客户端的实时性和方便性能够更快捷地满足用户对新闻的需求。
仅有少数用户表示通过其他渠道获取新闻，如电视、网络和报纸。
3.新闻内容和界面设计的需求用户对新闻内容的需求主要集中在以下几个方面：- 实时性：用户希望能够第一时间获取到新闻的最新进展。
- 多元化：用户希望新闻内容覆盖的范围广泛，不仅限于时政新闻，还包括娱乐、体育、科技等各个领域的新闻。
- 精选推荐：用户希望新闻客户端能够根据自己的兴趣爱好进行个性化推荐，让用户更容易找到感兴趣的内容。
用户对新闻客户端的界面设计也提出了一些需求：- 界面简洁：用户希望界面设计简洁明了，不过于繁琐，方便用户浏览。
- 操作便利：用户希望能够通过简单的操作就能找到自己想要的新闻内容。
- 夜间模式：用户希望新闻客户端拥有夜间模式，方便在夜晚阅读新闻时不刺眼。
4.广告内容和个性化推荐的态度用户对于广告的态度较为复杂，大部分用户表示理解广告对于新闻客户端运营的必要性，但希望广告不要过于频繁，不要打扰到阅读新闻的体验。
新闻客户端分析报告
新闻客户端分析报告1. 引言新闻客户端已经成为现代人获取新闻信息的主要途径之一。
通过分析新闻客户端的使用情况和特点，可以帮助我们更好地了解用户的需求和行为，从而优化产品功能和提升用户体验。
本报告将通过逐步思考的方式，对新闻客户端进行分析。
2. 用户群体分析首先，我们需要对新闻客户端的用户群体进行分析。
通过收集和整理用户数据，我们可以了解用户的年龄、性别、地域分布等基本信息。
2.1 年龄分布根据我们的统计数据显示，新闻客户端的用户主要集中在年龄段为25-45岁之间，占总用户数的60%。
这一结果表明，新闻客户端的主要受众是中青年群体。
2.2 性别分布在性别分布方面，男性用户和女性用户比例相对均衡，分别占总用户数的48%和52%。
这一结果显示，新闻客户端的性别差异不明显，吸引了相对均衡的男女用户。
2.3 地域分布根据用户的地理位置进行分析，我们发现新闻客户端的用户主要分布在一、二线城市，其中北京、上海和广州是用户最集中的地区。
这一结果提示我们，在产品推广和内容策划方面，应重点关注这些地区的用户需求。
3. 使用行为分析在对用户群体进行分析后，我们需要进一步了解用户在新闻客户端上的使用行为，从而更好地满足用户的需求。
3.1 日均使用时长通过统计数据，我们发现用户每天在新闻客户端上的平均使用时长为30分钟。
这一结果显示了用户对于获取新闻信息的需求和依赖程度。
3.2 偏好新闻类型根据用户的浏览记录和订阅偏好进行分析，我们发现用户对于时政、财经和科技类新闻最感兴趣，占用户总浏览量的60%。
这一结果提示我们应该加强对这些类别的新闻报道和推送。
3.3 用户评论和分享用户评论和分享是评价新闻客户端用户参与度的重要指标。
根据我们的数据分析，用户在新闻客户端上的评论和分享活动相对较低，仅占总用户数的10%。
这一结果提示我们可以通过优化用户互动功能，鼓励用户积极参与。
4. 用户反馈分析用户反馈是改进新闻客户端的宝贵资源。
通过收集和分析用户反馈，我们可以了解用户对于产品的意见和建议，从而改进产品功能和提升用户体验。
用户画像的构建及应用分析报告
…
…
劢 互 联
社 交 网 站 移
微 博 信 息
大 数 据
企 业 外 部
执行个性化精准营销
…
…
产用 品户 信画 息像
业 数务 据系
统
传统营销采用一对多方式，确通定目过标用群 户拉通与用户画像，对59万潜在 体消，针对群体执行营销，成本高、准确
要性点周实期现差（的个。Ne重性引x大化t入事的B大e件智数st（慧据AK营可ce销t以yio根Lni）f据e戒客Ev用击费户en户当率t）生者的前命，形需10成倍4个精准人群进行投放，是盲投
应用亍个性化推荐
某团购网站，应用百分点推荐引擎优化案例
解决方案
• 改进召回：使用用户画像中的品类偏好、商圈偏好、 消费能力等标签优化召回
• 去除用户反感：利用用户标签衰减、权重清零等机 制，进行品类过滤，避免给用户进行过力营销
• 利用百分点覆盖多行业多客户的全网数据特点，构 建用户全网的潜在需求标签：解决冷启劢问题
手机
手机
Cookie Cookie 微博ID
序列号
手机
标
微信ID 微信ID
固话
固话
微信ID 微信ID 微信ID
MAC
固话
识
序列号 序列号
IMEI
微信ID 微信ID
固话
会
序列号 序列号
员
标
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识
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用户名 旺旺
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邮箱
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用户名 用户名
银行卡 支付宝
固话
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邮箱
邮箱
微信ID 手机 用户名 邮箱
包括主要营业地 址电话、联系地
用户画像调研报告范文
用户画像调研报告范文1. 背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，用户画像成为了企业进行精准营销和个性化服务的重要工具。
本次调研旨在深入了解目标用户的特征和需求，为企业制定针对性的市场策略提供可靠依据。
2. 调研方法本调研采用了问卷调查的方法，共发放了1000份问卷，得到了800份有效回答。
问卷内容包括基本信息、用户习惯、消费行为等多个方面，通过分析问卷调查结果得出用户画像。
3. 用户基本信息3.1 年龄分布根据问卷调查结果，我们得知目标用户的年龄主要分布在25-35岁之间，占比62%。
其次是18-24岁年龄段，占比29%。
45岁以上的用户比例较小，仅占9%。
3.2 性别分布在性别方面，男性和女性用户的比例相对均衡，分别占比55%和45%。
3.3 教育程度在教育程度方面，大多数用户具有本科学历，占比62%。
研究生及以上学历占比20%，高中及以下学历占比18%。
4. 用户习惯4.1 上网时间用户普遍会在晚上7点至11点期间上网，其中以晚上9点至10点的用户最多，占比36%。
其次是下午2点至5点期间，占比24%。
4.2 使用设备用户主要使用的设备是智能手机，占比78%。
其次是电脑，占比17%。
平板电脑、智能电视等其他设备的使用比例较低。
4.3 使用场景用户多数在家中使用互联网，占比49%。
其次是在工作场所使用，占比27%。
在公共场所使用互联网的用户比例相对较少，仅占24%。
5. 消费行为5.1 线上购物偏好用户更倾向于在电商平台上进行购物，占比62%。
其次是线下实体店消费，占比24%。
小部分用户选择通过社交媒体和群组购物，占比14%。
5.2 消费偏好用户在购物时最看重的因素是产品的性价比，占比46%。
其次是产品的品质，占比28%。
服务质量和品牌形象方面的重视程度较低。
6. 用户需求6.1 信息获取用户普遍希望能够通过简洁明了的方式获取所需信息，占比64%。
另外，用户也希望能够获得个性化推荐和定制化服务，占比36%。
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指数成长的比特动能
从整体移动端各细分领域来看，即时通 讯和社交网络的领域渗透率最为突出， 分别为94.4%和93.4%； 其次以综合视 频为首的视频类领域，表 现紧跟其后， 新闻资讯以54.6%的领域 渗透率排名 第五
4
25000 20000 15000 10000
5000 0
新闻资讯领域活跃用户表现平稳，12月达到峰值
指数成长的比特动能
2
目录
1 中国移动新闻资讯应用市场发展现状
2 中国移动新闻资讯应用用户特征分析
3 网易新闻客户端用户特征差异分析
4 网易新闻客户端关键领域用户分析
“移动购物”领域的网易用户特征分析 “金融理财”领域的网易用户特征分析 “汽车”领域的网易用户特征分析 “医疗健康”领域的网易用户特征分析 “旅游”领域的网易用户特征分析 “母婴”领域的网易用户特征分析
©
©
指数成长的比特动能
6
目录
1 中国移动新闻资讯应用市场发展现状
2 中国移动新闻资讯应用用户特征分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3 网易新闻客户端用户特征差异分析
4 网易新闻客户端关键领域用户分析
“移动购物”领域的网易用户特征分析 “金融理财”领域的网易用户特征分析 “汽车”领域的网易用户特征分析 “医疗健康”领域的网易用户特征分析 “旅游”领域的网易用户特征分析 “母婴”领域的网易用户特征分析
• 数据主要来源为易观 2015年的监测数据（其中，网易新闻关键领域用户数据为2016年2月 的数 据）， 只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生 的用户数 据，截止2016年第1季度易观 拥有基于对7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月活跃 用户的行为 监测结果
• 本报告中涉及的用户粘性主要依据用户对客户端的平均单日打开频次和平均单日使用时长（单 位：分钟）判断
指数成长的比特动能
7
新闻资讯应用更偏重男性用户
2015年下半年移动互联网性别结构
2015年下半年新闻资讯性别结构
女 42.7%
男 57.3%
男 57.3% 女 42.7%
女 36.6%
男 63.4%
男 63.4% 女 36.6%
©
©
指数成长的比特动能
8
中国移动新闻资讯应用用户群以年轻人为主体，在41岁以上人群 中亦有相对 较广覆盖
法 综合
29.6%
电商 综
27.1%
合阅读
25.2%
地图 天
23.2%
气 0%
20%
40%
60%
80%
100%
数据来源： 只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户 数 据。截止2016年第1季度易观 基于对7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月活跃用户的行为监测 结果。 采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹
指数成长的比特动能
3
新闻资讯领域表现突出，用户渗透率超过五成
2015年下半年移动互联用户在移动应用领域渗透率
即时通讯
94.4%
社交网络
93.4%
综合视频
70.9%
浏览器
62.1%
新闻资讯
54.6%
应用商店
51.2%
安全管理
47.0%
移动音乐
41.5%
搜索 美
37.2%
化工具
36.6%
中文输入
31.2%
2015年1-12月新闻资讯领域活跃用户数
月活跃用户数（万）
环比增长率
24735.2
3.7%
8.2%
6.3%
-2.1%
0.6%
9.9% 10.2%10.4%
-5.7% -7.1%
3.6%
14% 11% 8% 5% 2% -1% -4% -7%
-10%
从 对独立APP的用户数据监测来 看， 新闻资讯领域在2015年的月活跃 用 户数表现较为平稳，其中在2015年 12月份达到全年峰值，月活跃用户数 达24735.2万人，环比增长率为3.6%
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指数成长的比特动能
9
较移动互联网用户分布来看，新闻资讯用户在一线城市和地级市 相对覆盖较高
2015年下半年移动互联网地域结构
2015年下半年新闻资讯地域结构
5.9% 11.0% 23.9%
6.0% 17.1%
36.2%
北京、上海、广州、深圳 11.0% 其他省会城市 36.2%
地级市 17.1%
网易新闻客户端用户画像 专题研究报告2016
研究范围及内容
研究 范围
• 本报告的主要研究对象网易新闻客户端，同时还研究了新闻资讯行业处于领先地位的几大客户 端的用户情况：腾讯新闻、今日头条、搜狐新闻等
• 重点研究了网易在移动购物、金融、汽车、医疗健康、旅游、母婴等六大领域的用户特征
研究 内容
• 本报告的主要研究内容涉及中国新闻资讯市场现状、用户行为和特征分析，典型新闻客户端用 户特征分析以及网易新闻客户端相关领域用户分析
42.5
41.8
43.0
40.7
41.1
40.3
40
33.9
30
20
10
0
2015年1月 2015年2月 2015年3月 2015年4月 2015年5月 2015年6月 2015年7月 2015年8月 2015年9月 2015年10月 2015年11月 2015年12月 2015年1月 2015年2月 2015年3月 2015年4月 2015年5月 2015年6月 2015年7月 2015年8月 2015年9月 2015年10月 2015年11月 2015年12月
2015年下半年移动互联网年龄结构
2015年下半年新闻资讯年龄结构
12.2% 5.7%
10.1%
32.0%
40.0%
24岁及以下 32.0% 25-30岁 40.0% 31-35岁 10.1% 36-40岁 5.7% 41岁及以上 12.2%
21.6% 8.8%
13.7%
21.5% 34.4%
24岁及以下 21.5% 25-30岁 34.4% 31-35岁 13.7% 36-40岁 8.8% 41岁及以上 21.6%
县或县级市 6.0%
乡镇农村 23.9%
海外及其他 5.9%
7.4% 13.2% 18.3%
6.7% 21.9%
32.4%
指数成长的比特动能
5
12月为新闻资讯用户活跃最强月，8月为新闻资讯用户粘性最强月
2015年新闻资讯领域人均单日启动次数
7 5.9
6.1
6
5.2 5.2 5.1 5.1 5.0 5.2 4.8 4.8 4.7
5
4
3
2
1
0
2015年新闻资讯领域人均单日使用时长
50
单位：分钟
41.1 38.6
41.0
40.9