揭示数据分析的真正含义:数据挖掘与洞察的力量。这个名词也许还不正确,因为只有最真实的数据,才能让数据的挖掘和分析得出的结论对用户行为的影响更大。
目前一些互联网平台对于数据分析的定义都非常简单,比如百度的热力图、 的产品分析等等。对于某些商品的数据分析,还是要根据商品的用户属性、属性等方面进行的。
但是现在很多互联网公司都要对数据进行数据库化处理,而不是一次性把数据生成的,比如说Cookie、 的openstall的数据,还有一些数据计算器的运用,这些东西和过去的应用相比都是不一样的。数据才是自己的,而且都是直接开放给互联网公司的。
数据挖掘与洞察的内涵:
数据挖掘与洞察的具体含义:
数据挖掘是数据挖掘的英文简写,它的技术意译是将物理、化学、建筑学、水利、工术、工业等科学背景研究成果根据其自然语言处理,对人脑进行不断训练,最终做出一个高度精确的数据处理模型。
用户价值导向的研究:
用户价值导向的研究是以业务为导向的研究,是指企业对用户进行集中研究,进行组织规划、业务逻辑分析、用户细分、用户使用路径分析、用户生命周期价值和意义分析等,以更好地实现组织目标的研究。
次级需求分析的研究:
与上述同质化的信息挖掘不同,用户价值导向的研究由许多信息源、数据源、场景、人物和某种场景的组成。这其中,前一类的分析是基于用户之间的关系,后一类是基于用户购买行为,还是基于用户对自身的需求或需求。
我们不仅仅只分析了产品的整个生命周期,我们还需要分析用户次级需求。首先,从用户的终身价值出发,分析用户的次级需求,我们会发现,用户终身价值是用户生命周期的起点,次级需求是用户行为的终点。在更多需求分析的基础上,我们可以进行下一步的深度挖掘。
例如,根据用户在社区内的成长路径,可以通过进一步的深度挖掘用户的次级需求,探索用户在社区内的情感需求,探寻用户的使用行为。
进一步挖掘,我们可以进一步挖掘用户的情感需求。以特定主题为例,如果用户在看似没有情感需求的内容里完成对内容的点赞、收藏、评论、转发、传播等行为,这可能意味着用户对这些内容具有感情倾向,而对内容具有审美、电影文化和某种视角的满足需求。
通过深入分析用户在内容中的行为,我们可以找出用户在社交媒体平台上发表的、与产品或产品无关的信息。通过这样的分析,我们可以有效的锁定用户的情感需求,更好的了解用户的情感需求,并以此提升用户对产品的忠诚度。
