1樓：網友
做的是哪個行業？不一樣都。
如何構建乙個使用者模型？
2樓：撒旦就凙淪
這個問題範圍太大了，基於我以往的經驗給出一些基本的解決方案：
例：你需要了解你產品的新使用者對產品的總體使用情況，解決產品設計及運營中對新使用者引導的問題。2、你需要確定你要對哪個業務線/產品/功能/建立使用者模型，不同種類的產品使用者模型的因子是不一樣的。
例：你的產品是乙個手機社交產品，類攜慧似與微信好友圈功能3、梳理的你的業務線、產品、功能，提取構成使用者模型的資料因子。通常來說資料因子包涵使用者性別、年齡、地域、行為、興趣等。
另外還包括產品相關的資料，如首次登陸、使用時長、ugc、pv等產品使用資料。
例子：基於產品形態，你需要提取新使用者首次登陸時間、首次ugc、ugc數量、使用者年齡、地域、好友數等因子4、另外你需要對資料敏感，因為你定義好的使用者模型因子是一張資料表的形式，你要從中將資料之間的關係抽絲剝繭的找出來。
例：使用者首次登入時間及首次ugc之間有沒有關聯？使用者好友數與使用者ugc數的關係？使用者年齡、地域、行為的ugc分佈情況5、基於資料表開始搭建使用者模型。
例：通過梳理以上資料，嘗試搭建新使用者模型，如新使用者年齡分佈在20-25歲，好友數大於10個以上的使用者首次登陸後產生ugc。如使用者地域這個因子對新使用者的影響較小，後續產品及運營可以不做重點引導。
再如好友數大於20個，使用者ugc量增長緩慢但產品使用時長增加等。 以上是建立使用者模型的簡單例子，僅供參世隱芹考，重點是控制使用者模型因子的顆粒度，實際產品運營中，我們需要的是大量的靈活搜畢小巧的使用者模型。
如何構建乙個使用者模型？
3樓：半神的左手
所有的使用者模型都是為運營場景服務的，模型的變數和演算法的調整都是基於運營資料的反饋不斷優化的，所以先要有需求場景，後亮神有使用者模型； 1、瞭解運營場景，分析使用者模型如何幫助這個運營場景； 2、根據運營場景需求，提煉影響運營的變數； 3、根據變數和運營的經驗，對變數設定不同的權重，開發合理的演算法模型； 4、結合模型在運營中的運營效果，優化權重和演算法； 模型不會無中生有，一定是敬做虧在運營中產生，在運營中優化；
跳出你的環境，去乙個你不太瞭解的領域，感受他們的產品或好服胡喚務 ，去體會你作為「小白」客戶的感受。 將感受帶回來，在自己的領域構建使用者模型時充分考慮和應用這些「感受」， 不然所有的「經驗」都會成為絆腳石。<>
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