每周一数|限时免费送,10万+合肥服务直通车信件来访大数据

作者:dong 发布于:2018-12-29 11:15 Saturday

房屋质量和权属登记有疑问?

车辆乱停放、经营要占道?

工资被拖欠、学校不遵守规定补课?

生活工作中,遇到疑难问题、棘手事件,

该怎么办?

12345,一个号码找政府

已成为合肥市民寻求帮助的重要途径

合肥市12345市长热线自2004年上线运行以来,通过多次升级改造,在“听民声、察民情、解民困、分民忧、汇民智”上发挥了积极的作用。

1

本期“每周一数”乐维要赠送给火车头商业用户(服务年限内)的是10万+合肥服务直通车信件来访大数据。

 

数据概览如上图所示

其实“每周一数”活动自开办以来,很多新老用户都问过我这样一个问题。你们赠送给我们的数据有什么用?

这样说吧,如今是大数据的时代。我举个很通俗的例子——关于用户画像

什么是用户画像?就是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签。而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户。能够让人更容易理解用户,并且更方便计算机处理。

用户画像又称用户角色。作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用

用户画像最初是在电商领域得到应用的。在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中。将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。

2

前面说过,如今是大数据时代,我们付出这么多努力,去构建用户画像当然不是白费功夫。

在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作,其作用总体包括:

(1)精准营销:根据历史用户特征,分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,针对特定群体,利用短信、邮件等方式进行营销。

(2)用户统计:根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后,统计不同特征下的用户数量、分布;分析不同用户画像群体的分布特征。

(3)数据挖掘:以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度。

(4)服务产品:对产品进行用户画像,对产品进行受众分析,更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯,完善产品运营,提升服务质量。

(5)行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析。

根据用户画像的作用可以看出,用户画像的使用场景较多,用户画像可以用来挖掘用户兴趣、偏好、人口统计学特征,主要目的是提升营销精准度、推荐匹配度,终极目的是提升产品服务,起到提升企业利润。用户画像适合于各个产品周期:从新用户的引流到潜在用户的挖掘、从老用户的培养到流失用户的回流等。

3

听上去是不是很牛逼?然而,要精准创建用户画像并不是一件容易的事。首先,用户画像的创建它需要数据、大量的数据。

一般来说,根据具体的业务内容,会有不同的数据,不同的业务目标,也会使用不同的数据。在互联网领域,用户画像数据可以包括以下内容:

(1)人口属性:包括性别、年龄等人的基本信息。

(2)兴趣特征:浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等。

(3)消费特征:与消费相关的特征。

(4)位置特征:用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等。

(5)设备属性:使用的终端特征等。

(6)行为数据:访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据。

(7)社交数据:用户社交相关数据。

比如说本期我们赠送的10万+合肥服务直通车信件来访大数据就属于典型的位置特征。

数据信息中包含的大部分都是合肥市本地居民的投诉信息。这些信息里就蕴含着市民们的部分需求,而如果用户涉及的行业刚好与这部分需求产生重叠,商机自然而然的就产生了。

同理包括之前我们赠送给火车头商业用户的300万商务部农产品数据和280万招投标数据,亦是如此。

4

数据领取时间2018/12/28日发文后5个工作日内。

数据采集时间范围2015-12-15~2018-12-26

数据领取资格:火车采集器/火车浏览器商业版软件用户(服务年限内),如果您不是商业用户或者已经过了服务年限,但也想参与活动的话,可以新购软件或者升级续费,这样就能参与活动啦!注意一下哦,假如您是商业版用户,可是已经过了服务年限,这样也是没有领取资格的呢。

数据领取方式

第一步:扫码添加火车运营微信号,火车运营助手会拉你进入活动群。

你与火车采集器

只差一个

公众号

 

微信号:chetouge

第二步:进群后添加数据咨询客服.雅的微信号,经客服验证确是服务年限内商业用户身份后,即可领取10万+合肥服务直通车信件来访大数据。

好啦,本期的“每周一数”就到这里了。如果您还有更多想要获取的大数据资源的话,可以在文章下方或是公众号后台留言,小采会综合大家的意见选择下一期赠送数据的主题哦!

 

 

发表评论:

Powered by emlog