大數(shù)據(jù)用戶行為畫像分析實操指南

定　價：￥79.00

作　者：	杜曉夢著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)及人工智能產教融合系列叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121106088	出版時間：	2021-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	224	字數(shù)：

內容簡介

　　本書系統(tǒng)地介紹了用戶行為分析的理論基礎和實施步驟，書中列舉了大量翔實的應用案例。第1～2章概要介紹了用戶行為分析的基礎知識和應用場景。第3～4章詳細介紹了基于大數(shù)據(jù)的用戶行為數(shù)據(jù)的采集、存儲和處理方法的技術原理和實施步驟，以及常用的采集與分析工具。第5～6章重點介紹了用戶行為分析的常用指標和用戶模型構建，以及用戶行為分析在企業(yè)日常運營中的具體應用。書中詳細闡述了用戶行為全程追蹤方法，介紹了轉化分析、用戶分群、用戶生命周期、用戶流失預警、用戶價值管理等經典的精細化運營模型。第7～9章詳細介紹了用戶畫像和標簽體系的構建方法、步驟，闡述了用戶畫像在推薦系統(tǒng)和智能營銷中的具體應用。第10章詳細闡述了用戶行為分析在若干個不同行業(yè)的經典應用案例，包括金融、電商、房地產、快銷品、互聯(lián)網媒體等行業(yè)。本書既可以作為學習用戶行為分析理論的入門書，也可以給相關領域的實踐操作人員提供具體的實施步驟和應用方面的啟迪。可供企事業(yè)管理人員、大數(shù)據(jù)從業(yè)人員和大專院校相關專業(yè)的師生閱讀參考。

作者簡介

　　杜曉夢北京大學營銷模型專業(yè)博士，曾入選 2018 年北京市“科技新星”；專長于跨學科數(shù)據(jù)科學建模、消費者行為預測、互聯(lián)網廣告、社會媒體營銷、歸因模型、流失預警模型、社會網絡分析。唐曉密東北財經大學統(tǒng)計學專業(yè)碩士，擅長用戶在線行為分析、用戶智能營銷運營、數(shù)據(jù)分析與挖掘等方向。擁有十多年的業(yè)務咨詢和數(shù)據(jù)分析工作經歷，服務超過100多家客戶，涉及零售、金融、地產、煙草等行業(yè)。張銀虎中國地質大學計算機科學與技術專業(yè)，長期從事大數(shù)據(jù)工作并擁有相關專利，從基層起步有著扎實的實戰(zhàn)經驗和問題解決方法論，擅長于架構設計、數(shù)據(jù)處理和解決方案等，服務過眾多大型集團客戶。

圖書目錄

目錄
第1章走近用戶行為分析\t1
1．1 用戶行為分析與畫像的概念\t3
1．2 用戶行為分析的意義\t4
1．3 大數(shù)據(jù)與用戶行為分析\t7
1．4 用戶行為分析的幾個重要階段\t8
1．4．1 獲取用戶行為數(shù)據(jù)\t8
1．4．2 明確分析指標與維度\t8
1．4．3 分析結果可視化呈現(xiàn)\t10
第2章行為數(shù)據(jù)分析的使用場景\t14
2．1 了解用戶使用習慣\t14
2．2 提升用戶操作體驗\t15
2．3 監(jiān)控業(yè)務轉化過程\t17
2．4 持續(xù)性輔助用戶運營效果\t19
第3章基于大數(shù)據(jù)的行為分析――傳統(tǒng)埋碼\t23
3．1 行為數(shù)據(jù)采集方法與技術原理\t23
3．2 行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計原理\t26
3．3 行為統(tǒng)計的分類方法\t31
3．3．1 使用層面的分類\t31
3．3．2 技術處理層面的分類\t32
3．4 基于大數(shù)據(jù)的行為數(shù)據(jù)存儲與計算\t34
3．4．1 行為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)示例\t34
3．4．2 存儲與分析系統(tǒng)示例\t40
第4章基于大數(shù)據(jù)的行為分析――無埋碼\t67
4．1 無埋碼技術的實現(xiàn)原理\t67
4．2 無埋碼技術的使用實例\t69
4．3 無埋碼采集系統(tǒng)示例\t70
4．3．1 連接應用\t70
4．3．2 配置無埋碼事件\t71
4．4 其他無埋碼渠道的行為數(shù)據(jù)分析\t74
第5章行為分析的指標與模型\t77
5．1 用戶行為分析的3個層次\t77
5．2 行為分析指標\t78
5．2．1 渠道類指標\t78
5．2．2 訪問類指標\t78
5．2．3 轉化類指標\t79
5．2．4 留存類指標\t80
5．2．5 社交類指標\t81
5．3 用戶模型構建\t81
5．3．1 傳統(tǒng)的用戶模型構建方法\t82
5．3．2 大數(shù)據(jù)時代下基于行為數(shù)據(jù)的用戶模型構建方法\t83
5．4 用戶行為全程追蹤\t85
5．4．1 用戶獲取\t86
5．4．2 用戶轉化\t86
5．4．3 用戶留存\t87
5．4．4 產生收入\t87
5．4．5 用戶傳播\t88
5．5 轉化分析模型\t89
5．5．1 科學地構建漏斗\t89
5．5．2 漏斗對比分析法\t90
5．5．3 漏斗與客戶流向結合分析法\t90
5．5．4 微轉化行為分析法\t91
5．5．5 用戶注意力分析法\t92
5．6 精細化運營模型\t93
5．6．1 用戶常規(guī)分群體系構建\t93
5．6．2 用戶生命周期模型構建\t95
5．6．3 用戶流失預警模型構建\t96
5．6．4 用戶價值管理（RFM）模型構建\t98
5．6．5 大小數(shù)據(jù)融合的用戶畫像模型構建\t99
第6章行為分析與日常運營\t101
6．1 用戶行為分析與渠道運營\t101
6．1．1 渠道歸因模型\t101
6．1．2 渠道引流趨勢分析\t102
6．1．3 不同渠道用戶畫像\t103
6．1．4 不同渠道用戶站內行為\t103
6．2 用戶行為分析與產品運營\t104
6．2．1 用戶健康度分析\t104
6．2．2 用戶路徑分析模型\t105
6．2．3 漏斗分析模型\t107
6．2．4 用戶點擊模型\t108
6．3 用戶行為分析與營銷運營\t109
6．3．1 用戶行為分析與活動方案設計\t109
6．3．2 用戶行為分析與活動方案執(zhí)行\(zhòng)t110
6．3．3 用戶行為分析與活動效果評估\t111
6．4 用戶行為分析與用戶運營\t112
6．4．1 用戶行為分析與拉新\t112
6．4．2 用戶行為分析與轉化\t114
6．4．3 用戶行為分析與留存\t116
第7章用戶畫像\t118
7．1 用戶畫像概述\t119
7．1．1 用戶畫像的定義\t119
7．1．2 用戶畫像的構建原則\t120
7．1．3 用戶畫像的應用領域\t121
7．2 兩種常見的用戶畫像\t122
7．2．1 用戶角色（User Persona）\t122
7．2．2 用戶檔案（User Profile）\t125
7．3 用戶畫像的調研\(zhòng)t131
7．3．1 背景描述\t131
7．3．2 需求調研\(zhòng)t132
7．3．3 業(yè)務理解\t134
第8章標簽體系――用戶畫像的刻畫\t135
8．1 標簽體系的構建\t135
8．1．1 ID拉通\t136
8．1．2 結構化標簽體系和非結構化標簽體系\t145
8．1．3 標簽體系的構建\t147
8．2 標簽體系的分析方法及應用\t151
8．2．1 群組構建\t151
8．2．2 用戶群組分析\t153
8．2．3 微觀畫像\t154
8．2．4 用戶相似度\t155
第9章用戶畫像的大數(shù)據(jù)應用\t159
9．1 用戶畫像與推薦系統(tǒng)\t159
9．1．1 推薦系統(tǒng)簡介\t159
9．1．2 矩陣計算\t160
9．1．3 基于用戶的協(xié)同過濾示例\t161
9．2 用戶畫像與智能營銷（一）\t166
9．2．1 營銷場景構建\t167
9．2．2 業(yè)務規(guī)則\t167
9．2．3 實時化的自動營銷\t167
9．3 用戶畫像與智能營銷（二）\t168
9．3．1 用戶畫像與電話營銷\t168
9．3．2 用戶畫像與電話回訪\t169
9．3．3 用戶畫像與二次銷售\t169
9．3．4 用戶畫像與投訴\t169
第10章案例與詳解\t171
10．1 金融行業(yè)用戶全渠道行為分析\t171
10．1．1 分析背景\t171
10．1．2 用戶行為分析過程\t173
10．2 電商行業(yè)用戶行為分析\t177
10．2．1 分析背景\t177
10．2．2 用戶行為分析過程\t179
10．3 房地產行業(yè)用戶行為分析\t183
10．3．1 分析背景\t183
10．3．2 用戶行為分析過程\t185
10．4 快消行業(yè)用戶行為分析\t188
10．4．1 分析背景\t188
10．4．2 用戶行為分析過程\t189
10．5 媒體行業(yè)用戶行為分析――以電影網為例\t196
10．5．1 分析背景\t196
10．5．2 用戶行為分析過程\t197