智能家居行业用户画像及其应用研究.doc

智能家居行业用户画像及其应用研究该论文来源于网络,本站转载的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。【摘要】用户画像是建立在有效数据集之上的用户模型,是联系用户需求,使企业服务个性化、具体化的工具。本文基于智能家居行业现状,分析了用户画像在智能家居行业应用的必要性,提出了以用户需求为导向的用户画像构建方案,通过对行业内企业的研究,本文给出了利用用户画像精准定位后使企业实现精准生产、精准营销、精准设计的用户画像应用方案,研究结果还揭示用户画像应用在行业内可能产生的问题,并提供一定的解决方案参考与未来发展展望。【关键词】智能家居用户画像精准用户需求 ,AlanCooper(交互设计之父)最早提出了用户画像或称人物角色(Per-sona)这一概念,即指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型[1]。用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,其所形成的用户角色是在产品和市场的基础上构建出来的,能代表产品的主要受众和目标群体,在企业决策过程中起着重要作用。用户画像技术自提出以来,已在诸多行业得到初步应用与成效。如李瑞祥等人提出通过将电网供应商的数据标签化,可以动态构建供应商的画像标签体系,从而简化决策流程[2]。袁军提出在高校图书馆将使用户的属性数据和行为数据相关联,勾勒出个人用户及群体用户画像,可更好地为用户提供个性化、精细化服务[3]。智能家居行业的产生与发展,顺应的是人工智能时代下人们消费的升级与需求的提高。在此背景下,日渐趋向于需求与生产、营销、服务有机统一的模式。以“用户需求导向”为基础构造用户画像,可以带动以用户需求为导向的智能家居行业创新,为智能家居这一新兴产业的发展提供助力。智能家居行业天然具备用户数据收集与应用的优势。本文拟以智能家居行业用户为对象,描述建立多角度的用户画像的流程与在行业中的应用,更好地了解用户的浅层和深层需求,实现以用户为中心的精准营销。 :数据来源——数据分析处理——数据标签——画像可视化。首先,数据来源流程是用户画像模型构建的基础流程。与传统家居行业不同,智能家居兼备网络通信、信息家电、设备自动化和全方位的信息交互功能,且其产品本身有收集用户行为信息的功能。利用这一点,能便捷地采集用户的属性和行为信息,同时采集线下体验店、线上用户反馈、文献调查及报告等多方面数据,并将采集的数据序列化后存储到原始数据库中,同时,建立一个反馈评价机制,根据用户的反馈信息对原始数据库的动态数据进行修正和完善。其次,数据分析处理是用户画像模型构建的重要步骤。数据隐私泄露问题是智能家居行业的痛点,因此,对用户的属性数据和行为数据采集之后,要在充分保障用户数据隐私的前提下,首先对采集的数据进行清洗,通过信息过滤系统去除与用户特征无关的信息,然后利用数据挖掘技术对清洗过的用户数据进行计算机处理,把有关数据处理加工成能够被用户画像建模使用的数据,确保用户数据的真实性和有效性,最后形成用户画像有效数据集。第三,数据标签流程则是通过运用分类、聚类、关联分析等数据挖掘技术,对用户有效数据集进行短语化和标签化。标签能方便決策者理解每个标签的含义,准确判断用户的喜爱偏好,使模糊的用户形象立体化,并且,标签打得是否准确和全面直接影响到用户画像的质量和结果。最后,用户画像可视化的构建在对用户数据进行采集、处理和标签化的过程之后,便要进行用户画像模型的“可视化”构建。以了解和掌握用户的个人偏好和行为习惯,进而通过可视化方式描述用户需求,帮助智能家居行业实现个性化、精准化服务。 。这一流程的效用实现首要是精准定位,然后在精准定位的基础上开展生产、营销及服务活动。具体表现为:通过数据来源及后续对其的分析,对消费者实现精准定位,最终构建出可视化的用户画像模型,再借此展开针对性的生产活动、营销设计、服务提供,实现有效划定目标用户,联系用户需求的目标。一、企业基于用户画像构建精准用户定位。一是利用用户画像对消费者背景、诉求、偏好等信息建立全貌性概念,引导企业总体战略规划。如了解哪些收入水平的群体会购置智能家居产品、利用性别、年龄、社会阶层等进行大体划分,从而实现对消费者的充分洞察,进而精准化地进行用户与产品定位、市场细分。以用户需求为导向,确定核心用户、次要关注对象与辐射人群,进而做出以数据为基础、市场为导向的经营决策。其二,利用用户画像技术构建消费者金字塔。基于智能家居