用户行为内容偏好分析,三分钟明白其中核心

一提到用户画像,很多人直观地会想到:通过用户画像分析出用户偏好。到底用户偏好该如何做分析,今天简单分享下,给大家一个懒人攻略。

一、如何量化用户偏好

直观上看,用户偏好,就是

A用户喜欢产品甲

B用户喜欢产品乙

问题是:如何通过数据的形式,把这个关系表达出来。

最简单的方法是:

  • 把用户分类标注出来(如上边的A用户、B用户)
  • 把产品标准出来(比如甲产品、乙产品)
  • 设定“喜欢”的标准,比如一周内购买2次以上
  • 计算每个用户,符合“喜欢”产品的人数
如下图,A、B用户各抽100人,观察其对甲乙产品“喜欢”的人数,这样就能简单的把“喜欢”表达出来了。

用户行为内容偏好分析,三分钟明白其中核心

二、如何评价用户偏好

如果真如上边例子的话,用户的喜好是很明显的。把人数换算成比例,可以清晰看到:抽出的100名A用户,90%都喜欢甲产品,抽出的100名B用户,90%都喜欢乙产品。那肯定两类用户喜好不同。

但实际情况会很纠结,比如下图这种情况。理论上,年轻人喜欢喝汽水,中年喜欢喝茶,老年喜欢喝牛奶。但是在数据上看,其比例差异也就不到20%。很多时候会让人纠结:到底年龄和饮料之间有没有关系呀?

用户行为内容偏好分析,三分钟明白其中核心

这时候可以用统计学中独立性检验,一定程度减少纠结。

三、什么是独立性检验

(大家可以直接略过这一段)独立性检验是一种基础方法。所谓独立性检验,指的是其利用了“两个互独立的事件同时发生的概率,等于两件事单独发生的概率的乘积”的原理进行检验。

独立性检验的原假设是两个变量独立。大家知道,原假设就是要被怼翻的,所以如果假设检验不通过(P值小于0.05),就能拒绝原假设,认为两个变量有关系。

四、如何做独立性检验

具体的统计学原理稍显复杂,既然是懒人攻略,那么就直接给操作步骤:

第一步:根据题目,给出观察数据

用户行为内容偏好分析,三分钟明白其中核心

第二步:计算期望频数数据

用户行为内容偏好分析,三分钟明白其中核心

第三步:使用公式计算卡方检验结果

用户行为内容偏好分析,三分钟明白其中核心

大家直接看P值就好了,小于0.05,推翻原假设,年龄和饮料选择之间不独立,可认为差异是真实存在的。

五、背后的问题

上边虽然给了很多方法,但是一定要注意:用户喜好并不是固定不变的,过去的数据参考意义会很有限。

比如把“偏好”定义为购买。那么购买很可能受到价格、品牌、口碑等多方面影响。

比如把“偏好”定义为浏览页面。那么浏览行为很可能受到标题党、蹭热点等影响。

可能一个促销活动,一个蹭热点的标题,就把前边发现的结论推翻了。

总之,通过简单的数据定义出来的“偏好”,可能不是真正的偏好,其中夹杂了大量的其他原因。需要更多方法来剔除这些原因。

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