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23 个评论
陈老师 好文章啊 都忍不住分享到朋友圈了
哈哈哈,谢谢谢
o(╯□╰)o,我还怕业务应用这一个系列没人看呢,刚才和老婆商量,要不要把标题改成:震惊!你身份证背后的秘密!
用户画像也是一大亮点
类似的还有经营分析,还有转化漏斗,还有ROI评估,还有用户细分,还有用户价值分层,还有RFM,都是只用加减乘除就能搞掂,但是在实际应用中有很好的效果的方法,其实对于很多没有很多工作经验的小白,还有想转行的人来说,掌握这些马上就能会,马上就能用的方法,比追什么深度学习要惯用,毕竟从0到1的时候,起步越快,台阶越低越好,所以我想做这个系列主题
好多吃瓜观众,只看不点赞。
转起来
66666
老师后面会有用户画像的视频教程分享吗
陈老师,我最近在做电信的新入网用户质量分析,主要还是根据短信、流量、通话行为做的。目前做的是对变量设置阈值判断用户级别或者变量权重计算质量分数,这样可行吗?
另外对于离网用户分析,可以制定哪些需求或者从哪方面下手?我想到仅仅是预测离网可能性。
另外对于离网用户分析,可以制定哪些需求或者从哪方面下手?我想到仅仅是预测离网可能性。
1.可行,质量分析最终要输出的是好/坏,具体的判断标准其实是个业务问题,你可以把思路,指标与业务部门沟通好,做出来以后请他们过一下,看质量怎么评定。2.离网用户分析什么?是做挽留还是预警?分析完以后哪个部门用这个结果?想搞清需求。做离网用户模型,有很多成熟的模型的,网上一搜一大把,哈哈哈
有点等不急陈老师出课程了
谢谢分享
第2个靠不靠谱是基于1的,有一些预警是有作用的,比如顾客换机为了买iphone直接换了别人家的卡和套餐,反应在内部数据上是流失节点刚好和iphone上市重合,流失前终端已使用X个月存在自然换机可能,用户使用行为没有明显衰退也没有投诉,这个时候我们可以直接推一个新终端和套餐,防止这种换机流失的情况。有些就没有办法,比如顾客就是强烈投诉,但是我们又没有政策支持,这种猝死的死就死了。所以想让预警起作用,可以先和业务部门聊聊他们是只需要看一个大数就可以了,还是想具体到一个战术策略。
把老师写的文章全看了,并且自己copy成ppt了随时查用,加上知乎上的答题整理下老师就可以出书啦
感觉这几篇用户画像比那些比较搞笑点的有更多的可操作性,那些让人能很快理解,这些让人理解的同时还让人有点入手思路了,真的感谢陈老师老乡啦~