认识达内从这里开始

对于企业来说，进行用户的精准营销是能提高转化率的最好的手段，但是如何才能做到精准营销呢？一般来说，我们是通过用户的兴趣与爱好来区分，也就是大数据分析方法来作为引导。下面，我们就请运城达内培训的老师来给大家讲解一下，如何来获取用户兴趣等画像属性的。当然了，如果您对运城电脑培训感兴趣的话，欢迎与我们的在线咨询老师联系，获取对课程的进一步了解。

第一步：首先来思考，用户对什么感兴趣?

每个人的兴趣点可大致分为：

与我们自己相关的东西，例如我认识的人，我参与的活动，存在交集的内容……

我们在乎的利益点，譬如看重财富的人在意收益，厌恶风险的人则敏感损失……

能够激发我们行为动机的理由，诸如好奇心，获得社交货币的心理需求……

上述内容对应到产品体系之中，则还是表现在产品的信息展示、行为操作与权益激励之上。

如何为用户推荐感兴趣的内容?可以是在用户列表页可以进行其他用户推荐，也可以在商品详情页进行其他商品推荐……而这些推荐需围绕关联度展开。

用户推荐

为当前用户推荐的其他用户，可通过以下逻辑进行筛选：

当前用户与推荐用户具有的联系性与共同点，譬如他们都拥有某一相同的关注领域，他们当前都处于同一地理城市;

推荐可能认识的人，利用通讯录数据进行账户匹配，或者匹配经常停留的同一地理与使用相同IP的用户。

活动推荐

如果产品体系内有可报名参与的活动模块，则在活动的详情页可推荐可能感兴趣的其他活动。

同一类型的活动，如用户当前浏览的是“投资沙龙”的活动，则可推荐其他“投资沙龙”主题的活动;

所感兴趣人发起或参与的活动，如我关注的人或好友参与的活动。

能够精准地进行内容推荐，则必然是取决于充分利用现有的数据，并对数据进行匹配与判断，从而得出符合逻辑规则要求的输出结论。其中，可供分析的数据源，粗暴的方式是通过补充用户的输入项，如让用户选择感兴趣的领域的方式来获得;而深入的方式则是通过记录用户全面的行为数据，进行高频分析，如筛选出经常浏览内容的领域主题，以此得出用户最有可能的兴趣焦点。如果需运用多条逻辑规则，则还需设定不同规则所对应的优先级，优先级高的规则产出的数据进行优先排序展示，甚至进行置顶显示。

第二步，有了精准的内容，也要让用户感受到“精准性”

有了精准的内容，此时还只是停留在我们自己知道的“精准”，剩下的还需要让用户直观得感受到“精准性”。最简单有效的方法，就是通过“打标签”等方式，提供额外的信息补充。

推荐用户

若是根据相似度进行的推荐，则可重点展示两者之间所共同关注的“兴趣领域”和“用户标签”;

若是根据地理远近进行的推荐，则可展示当前与我相距的具体数值距离。

推荐内容

若是根据相同主体和类型进行的推荐，则可展示共性的标签，如平台管理员发布的内容，可以都打上“官方”的标签;

若是根据感兴趣的人所引发的内容推荐，则可展示通用的“好友参与”、“好友发起”等角标，甚至也可显示具体的用户昵称。

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通过对上文的阅读，相信大家对于如何选择用户的兴趣点有基本认识了，大家如果有什么其他的方法的话，欢迎与我们交流哦。