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      技術(shù)賦能:大數(shù)據(jù)在用戶畫像的應(yīng)用與改進(jìn)

      2021-08-23 08:33:57崔家陽
      中國商論 2021年15期
      關(guān)鍵詞:用戶畫像數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

      摘 要:隨著社會科技的進(jìn)步與發(fā)展,大數(shù)據(jù)與人工智能在我國越來越普及,也對各個領(lǐng)域有一定幅度的影響。本文以營銷作為研究的基點(diǎn),首先對用戶畫像的定義以及在大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的作用進(jìn)行闡述;其次,針對人壽保險(xiǎn)企業(yè)的用戶群體與保險(xiǎn)產(chǎn)品趨勢進(jìn)行案例分析,并且洞察用戶數(shù)據(jù)與用戶畫像的相關(guān)性;最后,在用戶調(diào)查與用戶標(biāo)簽制作環(huán)節(jié)提出個人的改進(jìn)建議,展望未來。

      關(guān)鍵詞:人工智能;大數(shù)據(jù);用戶畫像;中國人壽;數(shù)據(jù)分析

      本文索引:崔家陽.<變量 2>[J].中國商論,2021(15):-101.

      中圖分類號:F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-0298(2021)08(a)--03

      大數(shù)據(jù)時代的到來,給企業(yè)經(jīng)濟(jì)營銷與管理帶來新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。如今,“如何充分地運(yùn)用大數(shù)據(jù)來區(qū)分客戶購買喜好與心理”問題成為商業(yè)營銷界值得探討的議題之一[1]。以大數(shù)據(jù)作為用戶數(shù)據(jù)調(diào)查基礎(chǔ),用戶畫像全方位向人們展現(xiàn)出某個用戶的信息面貌,快速掌握了來自不同用戶的個人背景、性格愛好、消費(fèi)習(xí)慣等個人特性。正因如此,用戶畫像為企業(yè)提供了較為廣泛的用戶信息,并且得到充分的數(shù)據(jù)支持,更精準(zhǔn)地為用戶群體提供需求。用戶的性格、愛好等方面乃是用戶畫像的真實(shí)寫照,用戶畫像主要用于研究用戶及用戶群體特征的同一性與差異性,具有巨大的商業(yè)價值[2]。

      1 用戶畫像在大數(shù)據(jù)的魅力展現(xiàn)

      1.1 大數(shù)據(jù)在調(diào)查用戶中的作用

      隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,消費(fèi)者可以通過在微信、微博、QQ等公開平臺注冊賬號,企業(yè)可以憑借移動客戶端以及后臺收集各個用戶的個人信息。以人壽保險(xiǎn)為例,該企業(yè)通過查看用戶在某個保險(xiǎn)產(chǎn)品營銷網(wǎng)頁的點(diǎn)擊次數(shù)及點(diǎn)擊頻率初探該用戶的購買行為。其次,商品到貨后,企業(yè)可以通過問卷星等應(yīng)用向該用戶發(fā)放問卷調(diào)查,及時跟進(jìn)用戶動態(tài),吸收顧客使用該商品后的反饋意見。其中,問卷星應(yīng)用有三大特點(diǎn),那就是每一份問卷填寫后,都會按照填寫的時間順序生成序號、能夠直接觀察某個用戶填寫的選項(xiàng)或文字答案以及生成四種類型的統(tǒng)計(jì)圖,方便了企業(yè)對用戶人群抽樣、建模與市場預(yù)測,充分體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)在調(diào)查、營銷平臺的作用。大數(shù)據(jù)為企業(yè)開辟了一條網(wǎng)絡(luò)通道。中國人壽保險(xiǎn)股份有限公司通過建立官網(wǎng),并且推送新聞資訊、產(chǎn)品中心、客戶服務(wù)三大欄目,以線上形式讓消費(fèi)者深入了解人壽保險(xiǎn)企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)[3]。這時,使用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方式能夠?yàn)槠髽I(yè)提高用戶調(diào)查效率,降低了人工、時間成本。一般來講,互聯(lián)網(wǎng)不受時空的約束,用戶可以在任何時間、地點(diǎn)對人壽保險(xiǎn)提出寶貴意見與服務(wù)需求,有利于在企業(yè)與用戶群體之間建立起一座溝通的橋梁,增強(qiáng)互動性,通過用戶的反映更為有效地經(jīng)營企業(yè),提升用戶的滿意度。

      1.2 大數(shù)據(jù)在用戶畫像中的多維構(gòu)造

      用戶畫像具備三要素:人的個體、人的經(jīng)歷以及人對自己的經(jīng)歷所產(chǎn)生的看法。尋找用戶畫像真實(shí)感的方法,關(guān)鍵在于企業(yè)能夠自我思考,分析用戶以及用戶對企業(yè)自身的影響。用戶畫像最主要的目的在于幫助企業(yè)人力資源部門了解個人的基本信息。從大數(shù)據(jù)中篩選出不同年齡、性格、愛好的客戶,精準(zhǔn)定位、感知并最終為用戶解決問題。一般情況下,為了更好地建立人工智能大數(shù)據(jù)與用戶的聯(lián)系,從而透過數(shù)據(jù)了解關(guān)于用戶的實(shí)質(zhì)信息,建立數(shù)學(xué)模型是最為直觀的方法。

      2 關(guān)于人壽保險(xiǎn)企業(yè)的案例分析

      2.1 用戶群體分析

      2.1.1 用戶結(jié)構(gòu)

      每個產(chǎn)品都有其獲取數(shù)據(jù)的限制條件,因此,我們需要從產(chǎn)品本身的特點(diǎn)與市場調(diào)查者的感知判斷出發(fā),并且依靠互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),才能提高收集不同客戶數(shù)據(jù)的效率。根據(jù)《2019—2020中國青年消費(fèi)報(bào)告》表明,年輕用戶越來越懂得保險(xiǎn)在生活中的作用。同時,隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與保險(xiǎn)企業(yè)、產(chǎn)品聯(lián)系的加深,80后、90后的人群熱衷于網(wǎng)上購險(xiǎn),而且其父母大都有過購買保險(xiǎn)產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)。人壽保險(xiǎn)企業(yè)通過業(yè)務(wù)訂單、理財(cái)產(chǎn)品交易、用戶行為信息等數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)庫,并從用戶購買保險(xiǎn)產(chǎn)品的類型、頻率對其進(jìn)行初步分類。根據(jù)人壽保險(xiǎn)的服務(wù)對象,可以從企業(yè)商人、醫(yī)護(hù)人員、學(xué)校師生等不同的用戶群體入手分析。企業(yè)商人往往需要承擔(dān)一定的投資風(fēng)險(xiǎn),他們的理財(cái)意識相對來說更強(qiáng)一些,因此,商人們樂意購買理財(cái)保險(xiǎn)產(chǎn)品;醫(yī)護(hù)人員的風(fēng)險(xiǎn)需求主要落在重大疾病以及意外身亡保險(xiǎn)方面,側(cè)重于健康類型的保險(xiǎn);學(xué)校注重教育水平,老師與家長自然會重視如何制定子女教育規(guī)劃,向這方面進(jìn)行投資。從用戶性格角度來看,一般來說,對風(fēng)險(xiǎn)厭惡與規(guī)避的人群適合通過保險(xiǎn)產(chǎn)品分散風(fēng)險(xiǎn),同時企業(yè)可以根據(jù)用戶群體保險(xiǎn)產(chǎn)品的購買規(guī)律來加以區(qū)分不同用戶的購買心理。如果用戶購買了復(fù)雜險(xiǎn)或者有重復(fù)購買該產(chǎn)品的用戶,很可能屬于保險(xiǎn)成熟人群中的一員;通過后臺數(shù)據(jù),觀測出某個群體在一年以內(nèi)購買保險(xiǎn)產(chǎn)品的頻率較為平穩(wěn),而且愛好購買指定的保險(xiǎn)產(chǎn)品,那么很有可能是對保險(xiǎn)產(chǎn)品比較熟悉,理財(cái)意識較為強(qiáng)烈的群體等。由此可見,企業(yè)商家根據(jù)用戶消費(fèi)的產(chǎn)品類型、網(wǎng)頁瀏覽時長以及產(chǎn)品點(diǎn)擊率,在很大程度上能夠推斷出該用戶在每個方面的特質(zhì)。

      2.1.2 用戶思維模式

      用戶購買保險(xiǎn)產(chǎn)品,目的無外乎有兩個:理財(cái)與分散風(fēng)險(xiǎn)。用戶往往會考慮該保險(xiǎn)產(chǎn)品是否滿足個人需求,或者說保險(xiǎn)產(chǎn)品是否給用戶帶來利益和好處。保險(xiǎn)產(chǎn)品的推出與營銷需要盡可能全面規(guī)整,這樣才有利于贏得用戶信任。一般情況下,用戶在選購保險(xiǎn)時,首先會考慮個人的家庭背景與經(jīng)濟(jì)收入狀況;其次,該用戶會考慮其家庭成員的財(cái)產(chǎn)、人身安全等方面的保障,根據(jù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的特點(diǎn)篩選出該用戶認(rèn)為較為符合的險(xiǎn)種。這時,用戶家庭的基本信息對于企業(yè)來說就顯得格外重要。老用戶帶動潛在用戶,而有一部分潛在用戶可能會轉(zhuǎn)化為新用戶,從而達(dá)到吸引用戶購買產(chǎn)品的目的。在用戶投保環(huán)節(jié)結(jié)束以后,用戶往往期待保險(xiǎn)公司各項(xiàng)服務(wù)權(quán)益能夠得以實(shí)現(xiàn)。

      2.2 產(chǎn)品趨勢分析

      隨著國家社會經(jīng)濟(jì)的增長,用戶的保險(xiǎn)需求正不斷增加,這說明當(dāng)今許多用戶越來越具備保險(xiǎn)意識。在人壽保險(xiǎn)中,保險(xiǎn)類型主要有意外保險(xiǎn)、養(yǎng)老保險(xiǎn)、意外死亡保險(xiǎn)、重大疾病保險(xiǎn)、一切險(xiǎn)以及投資保險(xiǎn)。2020年上半年,人壽保險(xiǎn)公司合規(guī)升級與新開發(fā)產(chǎn)品194款,其中壽險(xiǎn)10款,健康險(xiǎn)177款,意外險(xiǎn)4款,年金險(xiǎn)3款保障型產(chǎn)品共184款,長期儲蓄型產(chǎn)品共10款。同時,該企業(yè)利用移動技術(shù)獲取實(shí)時數(shù)據(jù),從而更好地提供按需型產(chǎn)品。人壽保險(xiǎn)產(chǎn)品與大數(shù)據(jù)、人工智能有機(jī)結(jié)合在一起。比如,保險(xiǎn)科創(chuàng)Bestow與慕尼黑再保險(xiǎn)合作,并且在分銷平臺上研發(fā)數(shù)字化壽險(xiǎn)產(chǎn)品;美國壽險(xiǎn)創(chuàng)企與漢諾威再保險(xiǎn)合作,推出了超短期按需壽險(xiǎn)產(chǎn)品。人壽保險(xiǎn)越來越趨向于國際合作化,促進(jìn)數(shù)字化精準(zhǔn)營銷風(fēng)格的追求與改善。

      3 用戶畫像在大數(shù)據(jù)背景下的改進(jìn)方案

      3.1 借助用戶標(biāo)簽,投放保險(xiǎn)產(chǎn)品

      建立用戶標(biāo)簽是用戶畫像成型較為關(guān)鍵的一步。根據(jù)用戶群體特征,企業(yè)可以進(jìn)行用戶畫像的標(biāo)簽建模。標(biāo)簽屬性可分為四類,分別為靜態(tài)標(biāo)簽、事實(shí)標(biāo)簽、交集標(biāo)簽與趨勢標(biāo)簽。靜態(tài)標(biāo)簽指的是每個用戶的基本信息,比如性別、年齡、地區(qū)、職業(yè)、資金往來等[4]。事實(shí)標(biāo)簽指的是企業(yè)的產(chǎn)品銷量、名譽(yù)等方面受到用戶信息評價影響而反饋出來的真實(shí)數(shù)據(jù),比如用戶購買某件保險(xiǎn)產(chǎn)品的次數(shù)、滿意度、投訴次數(shù)等。交集標(biāo)簽是指用戶與企業(yè)的關(guān)聯(lián)度。換句話說,是用戶喜好與企業(yè)風(fēng)格的吻合程度。趨勢標(biāo)簽是根據(jù)近期用戶表現(xiàn)分析用戶的流動方向,并且適當(dāng)通過概率模型推測該產(chǎn)品向哪個方向投放。以人壽保險(xiǎn)產(chǎn)品為例,部分產(chǎn)品的形態(tài)比較單一,從而導(dǎo)致用戶群體也比較單一。首先,人壽保險(xiǎn)可以試探性地投放不同類型的產(chǎn)品,并且適度調(diào)整收益浮動率,再去觀測用戶數(shù)據(jù)的變化。其次,企業(yè)可通過用戶數(shù)據(jù)制作用戶定義標(biāo)簽,預(yù)測用戶的消費(fèi)行為。最后,企業(yè)需估計(jì)、控制向某個用戶群體投放產(chǎn)品的數(shù)量規(guī)模,并提供優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù),做到有的放矢,如圖1所示。

      3.2 數(shù)據(jù)、特征、畫像、服務(wù)四位一體

      數(shù)據(jù)分析用于人群整合、數(shù)據(jù)建模、產(chǎn)品預(yù)測;特征識別主要是判斷用戶購買保險(xiǎn)產(chǎn)品的頻率和喜好,并且將具有與之相同或相似的用戶歸類到同一個群體。企業(yè)通過尋找用戶與保險(xiǎn)產(chǎn)品的聯(lián)系與平衡,需要再次梳理。在企業(yè)產(chǎn)品做到一定的規(guī)模后,就需要追求保險(xiǎn)產(chǎn)品的品質(zhì),比如為各個用戶提供更為豐富的功能、服務(wù),在黃金周舉辦有獎活動等。從數(shù)據(jù)分析、特征識別到畫像認(rèn)知、服務(wù)改善,是點(diǎn)、線、面、體層層遞進(jìn)的關(guān)系。服務(wù)對不同用戶的實(shí)用性存在差異,企業(yè)需要思考,保險(xiǎn)產(chǎn)品的用戶更喜歡哪些服務(wù)功能。一般購買保險(xiǎn)產(chǎn)品的用戶都較為理智,企業(yè)可以在某個角度垂直定向某種人群,對群體中的用戶做一場深度訪談,這樣可以更加深入地了解該用戶的生活狀況以及在社會中的地位,如圖2所示。

      3.3 鎖住目標(biāo)用戶,滿足用戶需求

      用戶價值是否能夠得以實(shí)現(xiàn),關(guān)鍵在于觀察用戶背后的需求是否得到滿足。用戶群體乃至每個用戶個體,都有其生命周期,而用戶的生命周期又與馬斯洛需求層次理論緊密聯(lián)系,因?yàn)橛脩舻男枨箅S著社會各種不確定性因素的變化而變化。為了能夠更有效地尋找用戶價值的核心,人壽保險(xiǎn)需要做的是獲取大量用戶的信息數(shù)據(jù),并且時刻留意衰退用戶與潛在用戶。用戶畫像為后續(xù)的數(shù)據(jù)營銷奠定基礎(chǔ)[5]。對于用戶畫像的描述,大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)作出系統(tǒng)化分析,但是想要更加深入了解用戶,企業(yè)與用戶之間的溝通交流必不可少。因此,建議人壽保險(xiǎn)公司將正確的主觀認(rèn)知融入到客觀數(shù)據(jù)當(dāng)中,結(jié)合用戶的生活背景,重新探究保險(xiǎn)產(chǎn)品與制度改良新思路,從而迎合大眾用戶的思維管理模式。

      4 結(jié)語

      保險(xiǎn)產(chǎn)品的更新?lián)Q代,反映了大數(shù)據(jù)對用戶購買決策的影響力,側(cè)面折射出用戶迭代速度之快。對于研究用戶個體的特征,往往需要先對用戶群體進(jìn)行分層,對特征有交集的用戶進(jìn)行微觀分析,從而更好地激發(fā)保險(xiǎn)產(chǎn)品的微量元素。本文關(guān)于人壽保險(xiǎn)信息數(shù)據(jù)的提取以及用戶畫像思維模式圖的構(gòu)建,能夠幫助創(chuàng)業(yè)、營銷群體了解用戶特征分析的過程和方法,同時順應(yīng)大數(shù)據(jù)時代潮流,形成數(shù)據(jù)——產(chǎn)品——營銷一體化。如何根據(jù)大數(shù)據(jù)建模構(gòu)造用戶畫像,獲得更為準(zhǔn)確的用戶信息、把控用戶流量與流向,是每一位產(chǎn)品營銷者需要深入思考的問題。

      參考文獻(xiàn)

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      宋利利,耿元芳.大數(shù)據(jù)背景下市場營銷的機(jī)遇及挑戰(zhàn)[J].科技風(fēng),2020(34):139-140.

      王亨.中國人壽養(yǎng)老保險(xiǎn)股份有限公司企業(yè)年金業(yè)務(wù)經(jīng)營策略研究[D].成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2008.

      王貴蘇.消解與重構(gòu):大數(shù)據(jù)時代的品牌營銷變革[D].南京:南京師范大學(xué),2016.

      賈偉洋.基于群組用戶畫像的農(nóng)業(yè)信息化推薦算法研究[D].楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué),2017.

      Technology Empowerment: Application and Improvement of Big Data

      in User Portraits

      —— Taking China Life Insurance as an Example

      Guangzhou College of Technology and Business? CUI Jiayang

      Abstract: With the progress and development of social science and technology, big data and artificial intelligence are becoming more and more popular in China, which has a certain impact on various fields. This article uses marketing as the basis of the research. First, it explains the definition of user profile and the role of big data. Second, it analyzes the user groups of China Life Insurance Company and the trend of insurance products, and gains insight into the relevance of user data and user profile. Finally, personal improvement suggestions are put forward in the process of user survey and user label production, and the future is prospected.

      Keywords: artificial intelligence; big data; user portrait; China Life Insurance Company; data analysis

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