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编程问答

解读千人千面,洞悉数据智能的价值

發(fā)布時(shí)間:2025/3/19 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 解读千人千面,洞悉数据智能的价值 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

?本文根據(jù)神策數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)咨詢師潘書薈《數(shù)據(jù)智能打造“百人百態(tài) & 千人千面”》的主題演講整理,從判斷企業(yè)是否需要千人千面、如何實(shí)現(xiàn)千人千面以及效果追蹤三大方面展開。(文末附 PPT 下載地址)

一、判斷企業(yè)是否需要“千人千面”

“千人千面”很容易理解,即找到對的人,用對的形式送達(dá)對的信息。目前,幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)頭部產(chǎn)品都做了“千人千面”的規(guī)則推薦,以至于我們有時(shí)候看到自己不喜歡的內(nèi)容時(shí),反而會去懷疑自己是否真的不喜歡、是否有還未挖掘的興趣偏好等。

在這樣的市場環(huán)境中,是否要隨波逐流,全部“拿來”呢?我認(rèn)為,企業(yè)首先需要考慮“千人千面”能夠給自己帶來的價(jià)值,核心在于以下兩點(diǎn):

第一,提升內(nèi)容到用戶的分發(fā)效率 。

如果使用人工策略或不使用任何策略,用戶也能看到自己喜歡的內(nèi)容,但搜索成本較高且需要用戶承擔(dān);通過機(jī)器學(xué)習(xí)等智能策略,可以降低用戶的搜索成本,實(shí)現(xiàn)內(nèi)容到用戶的分發(fā)效率提升。

第二,提升內(nèi)部工作流程執(zhí)行效率 。

部分企業(yè)常用手工方式跑運(yùn)營閉環(huán),從活動策劃到執(zhí)行,到監(jiān)測,再到復(fù)盤,如果在此過程中采用數(shù)據(jù)智能,那么提升的不僅僅是工作效率,更對效果有正向驅(qū)動力。也就是說,企業(yè)需要將更多的時(shí)間花在策略調(diào)優(yōu)上,而不是執(zhí)行落地的過程。??也就是說,如果以上這兩點(diǎn)的提升能夠幫助業(yè)務(wù)增長,那就代表著企業(yè)可以著手去做了。

二、如何實(shí)現(xiàn)千人千面

如下圖所示,千人千面可以分為三個(gè)階段:??接下來我們將從數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場景做進(jìn)一步了解。

1.低階:人工決策配合智能執(zhí)行。

場景一:計(jì)劃營銷,通常表現(xiàn)為單次性、周期性運(yùn)營策略。

舉個(gè)例子,電商企業(yè)在大促的前 7 天或者前 1 天,企業(yè)對用戶的一次性信息推送就屬于單次性計(jì)劃營銷;每個(gè)月的工資日、還款日的消息提醒需要重復(fù)、有規(guī)律地執(zhí)行,這種就是周期性的營銷。

場景二:分層推薦,即基于用戶分層的差異化展示。

當(dāng)用戶到達(dá)產(chǎn)品環(huán)境,企業(yè)可以有效利用分層推薦實(shí)現(xiàn)效果提升。常見的形式有:開機(jī)圖、Banner 圖和輪播圖,這三種推薦的物品量級往往較少,且更新迭代速度較快,除此之外,在設(shè)計(jì)這三種推薦規(guī)則時(shí)基本上已經(jīng)明確了目標(biāo)受眾。在這個(gè)場景中,采用人工決策基本上可以實(shí)現(xiàn)分層運(yùn)營的目標(biāo)。

2.進(jìn)階:人工與智能共同決策。

在此階段,我們梳理出觸點(diǎn)營銷和精細(xì)化分層推薦兩個(gè)場景。

(1)觸點(diǎn)營銷通常是指通過人工決定策略方向,機(jī)器輔助計(jì)算決定觸發(fā)時(shí)機(jī)。

比如,當(dāng)用戶多次瀏覽產(chǎn)品但沒有實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化時(shí),可以通過機(jī)器設(shè)置:在用戶瀏覽產(chǎn)品 30 分鐘后無購買行為的情況下及時(shí)觸發(fā)優(yōu)惠券推送等策略,提升用戶轉(zhuǎn)化效率。

再比如,對于新客來說,我們希望一步一步加深其對產(chǎn)品價(jià)值的體驗(yàn),往往會在新客進(jìn)入的第 1 天、第 7 天、第 30 天的時(shí)候進(jìn)行用戶觸達(dá),如果單純依靠人工拉名單完成推送,耗時(shí)耗力,而通過機(jī)器實(shí)現(xiàn)對新客的行為追蹤,就可以輕松實(shí)現(xiàn)特定日期的自動化推送。

(2)精細(xì)化分層是在產(chǎn)品內(nèi)部,針對用戶的個(gè)性化行為進(jìn)行精細(xì)化推薦的過程。

舉個(gè)例子,銀行業(yè)的功能推薦菜單,一般包含 100 個(gè)以上的功能,當(dāng)用戶進(jìn)入產(chǎn)品后很難第一時(shí)間判定哪個(gè)功能是該用戶真正需要的,這個(gè)時(shí)候就需要企業(yè)針對這 100+ 個(gè)功能進(jìn)行梳理,每個(gè)/每類功能適合哪些用戶,然后基于用戶過去一段時(shí)間的訪問頻率路徑對功能展示進(jìn)行排序,也就是說人工 + 智能共同實(shí)現(xiàn)精細(xì)化推薦。

3.高階:從決策到執(zhí)行到反饋,全流程智能推動。

提及“千人千面”,大家第一時(shí)間想得到的多數(shù)是全流程智能,也可以按照當(dāng)下流行的機(jī)器算法、深度學(xué)習(xí)概念去理解。其應(yīng)用場景如下:

第一,智能營銷,即基于算法程序?qū)崿F(xiàn)的自動化、個(gè)性化營銷,依靠機(jī)器識別并觸發(fā)的營銷推送,目前該場景還未廣泛應(yīng)用。

第二,智能推薦,基于算法模型實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化推薦,多用于信息流、相關(guān)推薦、熱門推薦等。

企業(yè)落地“千人千面”的核心是 ROI,在此原則之下還有一些硬性條件:

(1)用戶量級和物品量級。在神策智能推薦產(chǎn)品化的解決方案中,我們對于客戶擁有的物品庫有一定數(shù)量要求,低于 5000 的物品量級或者日活沒有達(dá)到特定級別時(shí),是不適合做算法推薦的。

(2)用戶標(biāo)簽和物品標(biāo)簽的建設(shè)程度。在企業(yè)面向用戶進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營時(shí),如果沒有足夠數(shù)據(jù)支撐用戶分層和識別物品特征,那么精細(xì)化運(yùn)營的工作將難以開展。

(3)實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)流。無論哪一個(gè)階段的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用,都依賴對數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集,然后才有可能基于用戶的瀏覽行為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推送。 在以上三點(diǎn)都滿足的情況下,企業(yè)可以基于其現(xiàn)階段的 ROI 決定場景及優(yōu)先級。

對于算法實(shí)現(xiàn)的“千人千面”來說,它的流程一般從數(shù)據(jù)系統(tǒng)開始,采集用戶行為數(shù)據(jù)并灌輸至算法推薦系統(tǒng),經(jīng)過一系列的處理,推薦最合適的結(jié)果,然后再將結(jié)果返回用戶前端做展示,同時(shí)監(jiān)測用戶點(diǎn)擊效果,以此判斷本次推薦效果的質(zhì)量,持續(xù)優(yōu)化,形成算法推薦的完整閉環(huán)。如下圖所示:??在以上閉環(huán)中,模型訓(xùn)練對于業(yè)務(wù)人員來講是一個(gè)黑盒,它主要分為三個(gè)步驟:

1.物品召回,針對用戶個(gè)性化展示適合其看到的物品。

2.排序,基于各種各樣的判斷條件對挑選出的物品進(jìn)行排序,以確保其能夠產(chǎn)生較好的曝光和轉(zhuǎn)化效果。

3.重排序,該階段需要較多業(yè)務(wù)輸入。舉個(gè)例子,運(yùn)營人員對于產(chǎn)品調(diào)性和多樣性有一定的要求,比如某個(gè)用戶更傾向于看與寵物相關(guān)的短視頻,但很難有一個(gè)產(chǎn)品能夠只播放寵物類視頻,這就需要企業(yè)清楚認(rèn)識到對長期用戶行為的判斷是否應(yīng)該完全依賴于算法產(chǎn)出的短期效果。

而想用好算法推薦,需要基于算法的數(shù)據(jù)智能依賴于技術(shù)與業(yè)務(wù)的雙重護(hù)航:?

第一,高效運(yùn)作的智能推薦系統(tǒng)。

首先,它的前提是可獲取到準(zhǔn)確的用戶行為數(shù)據(jù)。

其次,算法模型本身。神策的算法功能,比有些客戶之前用的自薦或其他模型寫出的推薦效果更好,我們甚至沒有進(jìn)行深度調(diào)優(yōu),這就充分體現(xiàn)了算法模型本身的優(yōu)越性。

第二,基于業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)優(yōu)。

算法并不能幫助我們解決所有問題,其典型代表場景是冷啟動。針對此,我提出兩點(diǎn)建議:①從新用戶進(jìn)入產(chǎn)品前的渠道做信息和內(nèi)容的承接,確保用戶進(jìn)入產(chǎn)品后,可以看到符合他預(yù)期和需求的內(nèi)容;②設(shè)計(jì)好的策略主動向用戶收集信息。

很多時(shí)候,算法并不依賴于用戶標(biāo)簽和物品標(biāo)簽的建設(shè),所以有的業(yè)務(wù)人員會忽略對標(biāo)簽建設(shè)的重視;但算法解決推薦問題的效果需要通過數(shù)據(jù)分析來做判斷,本質(zhì)上是對一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行層層拆解的過程,如果用戶畫像標(biāo)簽/物品標(biāo)簽建設(shè)不完善,就會對推薦效率和質(zhì)量的判斷產(chǎn)生一定的影響。因此,雖然算法可以幫助我們解決很多問題,但同樣要求我們重視本身數(shù)據(jù)的建設(shè)。

對于人工干預(yù)來說,它涉及到的通常是一些特定環(huán)節(jié),比如,對于特定物品的封禁行為,參數(shù)調(diào)整,重排序階段的策略等。

通過以上,我們可以了解到算法本質(zhì)上要結(jié)合業(yè)務(wù)去實(shí)現(xiàn),且有一定的門檻,具體表現(xiàn)在業(yè)務(wù)、技術(shù)和人三方面:

1.業(yè)務(wù)模式是否適合用算法解決“千人千面”的問題。
首先,算法的最大價(jià)值在于內(nèi)容到用戶的分發(fā)效率,那么企業(yè)的商業(yè)模式下對內(nèi)容到用戶的分發(fā)效率是否重視,影響力如何等。

然后,在業(yè)務(wù)發(fā)展的階段,我們勢必會優(yōu)先建設(shè)內(nèi)容以及拉新的動作,那么此時(shí)是否需要投入大量精力去做算法的系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)“千人千面”呢?

最后,物品量級和用戶活躍數(shù)量是否達(dá)標(biāo)。

2.是否有足夠的技術(shù)資源和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐企業(yè)做好算法、或通過其他形式實(shí)現(xiàn)“千人千面”。

3.參與人員是否具備人工智能的理論與實(shí)踐的能力。
?在人工與機(jī)器智能落地方面,它的本質(zhì)很好理解。首先,我們會基于特定的條件去挑選出滿足條件的用戶,往上可以跟一些通道系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)做對接,名單就會被自動推送,我們接下來要做的是發(fā)短信、推 push、發(fā)優(yōu)惠券、發(fā)紅包等一系列動作,這個(gè)是針對我們?nèi)x的人群做的一些針對性運(yùn)營設(shè)計(jì);往下走可以對接內(nèi)容營銷,配置展示的內(nèi)容以及順序,通過人工決策指明方向,然后再由機(jī)器自動化去實(shí)現(xiàn)。??如何組建整體運(yùn)營系統(tǒng)?我們可以從點(diǎn)、線、面三個(gè)層面對運(yùn)營動作進(jìn)行梳理:

點(diǎn),斷點(diǎn)營銷。梳理業(yè)務(wù)流程中用戶流失原因,并針對性地做一些挽回措施。

比如用戶訪問理財(cái)詳情頁但并沒有在指定的時(shí)間內(nèi)完成轉(zhuǎn)化,或者因?yàn)槟承┰蛟斐傻卿浭∵M(jìn)而導(dǎo)致用戶流失……梳理完用戶行為流程之后,針對各個(gè)環(huán)節(jié)的流失風(fēng)險(xiǎn)針對性制定策略。針對訪問未購買的用戶,推送 push 為其推薦更加合適的理財(cái)產(chǎn)品;針對提交訂單未支付的用戶,站內(nèi) push 配合短信觸達(dá),發(fā)送優(yōu)惠券等促成用戶轉(zhuǎn)化。??線,流程推進(jìn)。面向特定功能、特定業(yè)務(wù)、特定活動去做的持續(xù)性推廣,設(shè)計(jì)一些流程性的任務(wù),比如在進(jìn)行優(yōu)惠券推送時(shí),如果 5 元優(yōu)惠券帶來的轉(zhuǎn)化效果并不好,那么改為推送 10 元的優(yōu)惠券,根據(jù)效果層層遞進(jìn),試探性地觸達(dá),所以該方法適合針對特定用戶達(dá)成的目標(biāo)需要做持續(xù)運(yùn)營的場景。

面,分層運(yùn)營。通過對所有用戶進(jìn)行分層,規(guī)劃每一個(gè)分層適合的運(yùn)營方式,以此實(shí)現(xiàn)千人千面。業(yè)務(wù)人員通常不知道該如何著手設(shè)計(jì)運(yùn)營計(jì)劃,我們建議可以通過一個(gè)比較通用的模型,診斷產(chǎn)品現(xiàn)存問題,然后針對問題環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)優(yōu)先級較高的運(yùn)營策略。

通常情況下,會分為以下兩種場景:

場景一:基于產(chǎn)品外的推送,主動觸達(dá)用戶

舉個(gè)例子,基于客戶生命周期模型,在“拉新效果較好但轉(zhuǎn)化不盡人意”的情況下,我們需要從新用戶旅程中篩選出重點(diǎn)環(huán)節(jié),制定拉新、激活轉(zhuǎn)化、復(fù)購、流失召回等全流程的自動化運(yùn)營策略;同時(shí),也可以明確在激活環(huán)節(jié)的運(yùn)營策略是否對轉(zhuǎn)化提升有所幫助,洞悉運(yùn)營質(zhì)量與效果,提升運(yùn)營效率。

場景二:配合產(chǎn)品內(nèi)展示,提升用戶轉(zhuǎn)化

首先要對產(chǎn)品內(nèi)的運(yùn)營位進(jìn)行梳理,在制定策略的時(shí)候重點(diǎn)體現(xiàn)用戶分層運(yùn)營,比如面向新老用戶分別設(shè)置功能菜單運(yùn)營計(jì)劃、產(chǎn)品推薦計(jì)劃等。在推薦計(jì)劃設(shè)置和運(yùn)營的過程中,可以結(jié)合用戶標(biāo)簽體系,面向特定人群做差異化內(nèi)容展示,實(shí)現(xiàn)千人千面。

綜合來說,千人千面是一件有門檻的事情,具體在建設(shè)過程中需要注意以下問題:?

1.數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及技術(shù)支撐

(1)推動用戶和物品標(biāo)簽的建設(shè);

(2)數(shù)據(jù)流和業(yè)務(wù)流的融合程度,它直接決定了我們制定策略以后,機(jī)器的執(zhí)行效率和質(zhì)量;

(3)通道建設(shè)與管理,這個(gè)是困擾很多運(yùn)營人員的問題。在通道建設(shè)方面,可以選擇優(yōu)質(zhì)的第三方工具、自建系統(tǒng)等,確保 push 能夠被成功送達(dá);在解決通道建設(shè)的技術(shù)難題后,需要選擇合適的場景請求用戶把通道打開;在打通觸達(dá)用戶的路徑后,要注重對通道的管理,就像神策智能運(yùn)營系統(tǒng),它可以幫助客戶主動選擇某一時(shí)間段內(nèi)對用戶觸達(dá)的次數(shù)等。

2.業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)積累與復(fù)盤

(1)體系化的運(yùn)營思路,基于上述方法論,梳理運(yùn)營策略,以便于對全局運(yùn)營有一個(gè)完整認(rèn)知。

(2)效果驗(yàn)證與知識沉淀,通過機(jī)器進(jìn)行效果記錄和展示,打破人員流動帶來的經(jīng)驗(yàn)流失。其本質(zhì)上是幫助我們提升策略上線效率和對結(jié)果評估效率的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

3.效率工具

效率工具如果能夠發(fā)揮出價(jià)值,就可以直接實(shí)現(xiàn)低階運(yùn)營,即人工決策后,由機(jī)器執(zhí)行釋放人力成本,提升人工決策與評估效率。但在此過程中,效率工具需要具備以下能力:

(1)與數(shù)據(jù)和產(chǎn)品打通的可視化策略編輯能力;

(2)上線管理的能力;

(3)行動效果回收與評估的能力。

只有具備這三方面的能力,才能夠幫助運(yùn)營人員真正意義上提升工作效率,解放人力資源。

三、如何判斷千人千面的落地效果?

從指標(biāo)效果評估上來看,可以分為三個(gè)層級:

1.場景轉(zhuǎn)化類,它適用于點(diǎn)擊率、點(diǎn)擊人數(shù)比、人均點(diǎn)擊次數(shù)等,可以直觀地告訴我推薦對于用戶轉(zhuǎn)化是否有效。

2.內(nèi)容滿意度,它可以通過消費(fèi)完成率、消費(fèi)市場、留存率的提升等進(jìn)行評估。

3.業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成,可詳細(xì)拆解為活動的參與轉(zhuǎn)化、業(yè)務(wù)的交易轉(zhuǎn)化、ROI 的提升等。

以上三個(gè)層級其實(shí)存在遞進(jìn)關(guān)系。在效果評估的過程中,有時(shí)候我們會發(fā)現(xiàn)點(diǎn)擊率有所提升,但并沒有帶來轉(zhuǎn)化率的提升,這是為什么呢?事實(shí)上,業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率受多種因素影響,包括內(nèi)容本身、產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格等。

從評估方法來看,需要結(jié)合公司業(yè)務(wù)表現(xiàn)來開展,往往分為兩種形式: 1.版本對比,無論是灰度測試也好,策略上新前后對比也好,都需要考慮大環(huán)境和目標(biāo)人群的變化。

2.A/B 測試,它可以在同一時(shí)間排除外部因素的影響來進(jìn)行效果評估,但企業(yè)要想進(jìn)行 A/B 測試,必須要確保有足夠的樣本量,以保證業(yè)務(wù)效果和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)效果足夠顯著。神策數(shù)據(jù) A/B 測試功能已全新發(fā)布,歡迎新老客戶體驗(yàn)!
另外,企業(yè)要明確認(rèn)識到效果評估始終依賴于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的建設(shè)。??1.行為數(shù)據(jù)對用戶識別尤為重要,用戶識別機(jī)制的打通直接決定了我們對于用戶行為的判斷是否準(zhǔn)確;準(zhǔn)確的行為識別和豐富維度對數(shù)據(jù)分析結(jié)果有這毋庸置疑的影響。

2.標(biāo)簽體系的建設(shè)。

3.效率工具。針對某個(gè)主題做細(xì)致的效果評估時(shí),往往會涉及到不斷探索、不斷提出假設(shè)與驗(yàn)證,如果在此過程中沒有數(shù)據(jù)分析平臺發(fā)揮作用,就會造成跨職能線的低效溝通與執(zhí)行。

希望大家能在本次分享之后,能夠?qū)τ跀?shù)據(jù)智能實(shí)現(xiàn)千人千面這件事情有更進(jìn)一步的認(rèn)知。謝謝大家!?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的解读千人千面,洞悉数据智能的价值的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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