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05 基于大數據的社交媒體用戶行為分析(什么是用戶行為分析?怎么做用戶行為分析?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-30 04:01:08【】3人已围观
简介>
約有一半的的用戶需求已被實現,但從筆者實際體驗來看,已實現的需求還處于初期階段,僅對收集到的數據進行簡單羅列排序,仍未達到深層的挖掘開發。而未實現的需求多是需要對數據進行深層挖掘處理或者涉及較為敏感的數據,如范圍更廣泛的用戶標簽收集、行為數據統計以及銷售轉化等。另外,如果能夠展示小紅書筆記的推薦規則,平臺將更具吸引力。
針對以上分析及其他未羅列部分,筆者“大膽想象”,在不考慮技術可行性和數據可行性上,給出如下建議:
把小紅書的普通用戶作為數據統計的立足點。
對數據加以運用,過濾無效數據。
平臺現在已經展示了強大的爬蟲及處理技術,能夠為平臺用戶展示大量的小紅書數據。但是,小紅書的原始數據存在大量的無效數據,如前文提及的筆記評論熱詞,如果后續可以把無效熱詞,如“優秀”、“想買”、“好看”等剔除掉,將大大提升評論熱詞的有用性。(題外話,可參考淘寶的評論中,自動隱藏無用評價功能)
再者,對于品牌方來說,投放新媒體渠道,獲取線上流量,在行業內眾所周知水分高,極可能存在新媒體企業雇傭水軍刷數據的行為。如果平臺能夠通過數據分析技術,提示品牌方用戶在筆記投放監控中,哪些數據可能存在水軍行為,將有利于品牌方分析MCN機構、合作達人、自身投放的筆記效果。
在后續迭代上,建議監控平臺的用戶行為。
筆者并不確定平臺研發方是否有在自己的運營平臺上(火箭數據運營平臺)對平臺用戶(使用火箭數據的用戶)的行為和使用路徑進行監控。建議對平臺用戶行為進行簡單監控,考察現在用戶常用模塊或功能,在平臺后續的迭代規劃上,對常用功能進行深度設計,實現從“有到優”的進程。
在產品功能架構上,建議優化產品功能架構。
從本文的第三部分分析,筆者認為現在的功能架構是按照功能概念進行設計,同一個功能模塊下,存在部分功能是為內容創作者設計,其余部分為品牌方設計。如從用戶使用平臺的場景出發,如內容創作者想要學習如何寫爆文,則他可能需要使用“達人分析-達人排行榜”、“筆記分析”、“品牌分析”等。建議考慮梳理現有的功能,調整產品功能架構,如分用戶角色版本等。
另外,現在的架構上,存在相同功能效果但獨立成模塊的情況。如,達人排行榜、明星排行版和品牌號排行榜,建議合并這三個子模塊,在高級搜索中增加搜索屬性“賬號類型”,即可以簡化頁面設計,也可以降低平臺用戶的使用門檻。其他子模塊也存在可合并操作,本文不再一一列舉。
總體體驗上,火箭數據平臺在數據采集和處理上具有非常大的優勢,用戶細心挖掘的話,能從中獲得很多有價值信息,從而達到獲取小紅書流量的目的。同時,火箭數據的功能仍處于基礎發展階段,期待后續在數據產品功能上的優化與發展。
P.S.筆者甚少分析數據運營平臺,剛好恰逢這個機會,開了開眼界,在此感謝挖數科技提供的體驗賬號。
P.P.S本文僅屬個人觀點,請廣大讀者輕扔磚,多留言交流。
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