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我们可以数据化到什么程度?

我们要知道所有的数据角度的评估,实际上结果都是基于当下的,所以得最快速度的执行完成这个计算。其实所谓的个性化的服务,无非就是给服务打充分的标签,然后给用户打充分的标签,然后做标签的匹配就好。其实背后的难点是用户的标签和服务的标签具体怎么打,怎么做匹配,才会得到用户的认可。其实我们在玩抖音的时候,就明显感觉看下来想看更想看,在看淘宝的猜你喜欢的时候,也能感受到沉浸在刷淘宝的过

用户标签实践:如何建立标签体系实现精准营销?

用户标签是精细化运营的基础,能有效提高流量的分发效率和转化效率。亚马逊的CEO Jeff Bezos曾说过他的梦想,「如果我有一百万的用户,我就会做一百万个不同的网站!」,做这个基础是先对用户打标签。而目前基于标签的智能推荐系统,已经有了成熟商业应用,比如:淘宝的千人千面,美团外卖的智能推荐,腾讯的社交广告。一、思考的背景从16年开始,互联网用户增长趋缓,同比仅增长。一方面

草根创业者朋友圈经营指南

花点心思,把朋友圈当成一个渠道去运营,仅仅是利用碎片时间,也能把宣传效果提升一大截。微信朋友圈,本来是“朋友”之间的圈子,分享彼此生活中的精彩。但对于草根创业者来说,哪有什么生活啊,生活就是事业,事业就是生活,朋友圈,早成了宣传营销的重要渠道。如果你的朋友圈宣传就是发发广告,那你很可能已经被很多朋友屏蔽了,你发的广告,他们根本就看不到。俗话说:“姿势不对,力气白费。”接下来

今日头条算法原理(全文)

本文主要分享了今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。今天,算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改。今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士,公开今日头条的算法原理,以期推动整个行业问诊算法、建

为什么你的文案不卖货?

什么样的文案才能有效卖货?很容易去做一件事,会满足两个条件。有信心。没有坏影响。举个不恰当例子。你路过一个抓娃娃店,如果你有信心把那个大娃娃抓出来,你很容易就会去购币的。这叫信心,信心是很大的驱动力。但是,假如你认识那个娃娃店老板,她一直在亏钱。这时候,你有点不忍心把大娃娃抓走。这里有个坏影响,就是愧疚感,成为了此次行动的绊脚石。我们写文案去卖货,也是同样的道理。我们要去面

表单不知道该怎么设计?看这篇《表单设计指南》

用户可能不愿意填写表格,所以尽可能简单,微小的变化都有可能极大的提高用户体验。目录表单组成表单结构输入字段标签按钮验证会话界面:设计表单的新方式总结概要用户使用应用或网站都有一个目的。通常,用户实现目标的的方式之一就是表单。 表单仍然是用户在网页和应用中最重要的交互类型之一。大多数情况下,表单往往是完成目标的最后一步。用户应该能够快速完成表单。在本文中,您将看到从可用性测试

标记系统设计总结

我之前写的文章都是关于某一个组件或者设计元素的使用总结,今天这篇文章是对产品中的标记系统做的一个整理分析,里面涉及到的内容比较杂,希望可以帮助到大家。标记系统写这篇文章的缘由是我最近经常在“饿了么”里点外卖,我发现一个店铺有很多“标签”,每个标签带有不同的意思。“新”代表这家店是刚开的;“减”代表有满减优惠;“首”代表新用户下单会立减消费金额;“保”代表该店铺参加了“外卖保

如何摘掉“佛系”运营的标签

“佛系员工”的的标签:不主动、不推辞、不悲不喜,竟然在很多运营身上有所体现。那么,怎样可以摘掉这些标签呢?短短两天,“佛系”这个词语刷爆了网络,很多人以“佛系”自居,也体现了一种淡然的生活态度,在浏览了很多佛系的例子后,发现“佛系员工”的的标签:不主动、不推辞、不悲不喜,竟然在很多运营身上有所体现。“佛系员工”的标签的确是一种值得学习的生活态度,但是,如果想有所成就,想不虚

高效好用的表单设计应该遵循什么原则?

表单设计的首要目标是满足我们和用户想要的东西,并保证用户可以轻松快速的完成填写。这篇文章从 选取合适的表单问题、理清问题逻辑以及表单设计遵循的规则 三方面和大家探讨一下表单设计的基本准则。选取合适的问题只需要考虑两个问题:我们通过表单想得到用户哪些信息?用户当前操作需要哪些信息才能完成?根据我们得到的问题,参考卡罗琳贾勒特提出的“保留,删减,延迟,解释”四大策略形成更好的问

用户画像连载二:时尚全媒体用户画像建模

文章分享的主要内容为用户画像要如何建模,希望本文对你有所帮助。​用户画像最终的结果是一张大宽表,一行为一个用户的用户画像,存储了用户对应的每个标签值。建模就是为每个标签制定合理的计算公式。(请点击查看大图)基础模型基础数据一般有用户数据、内容实体数据、用户行为数据三类,需要根据用户行为构建相应的数据模型产出标签和权重。每一次的用户行为,可以详细描述为:什么用户,在什么时间,