来历：活动盒子(ID：huodonghezi_com)
一翻开手机，告诉栏被各种运用PUSH信息塞满。手指惯性地放在手机屏幕顶端，下拉，几秒钟内从上瞄到下，看到感爱好的，点开;没发现感爱好的，悉数删去。
该场景，我每天都需体会几回。我也信任，这也是大多数手机用户每天必经的场景之一。
此场景，用一句话来描绘最恰当不过：“无求不动，有求则应”。这8字告诫也是许多网友在信息过载的互联网年代，对互联网产品信息推送持有的根本情绪。
换句简略的话来说，只需用户对你的推送信息或活动感爱好，他才有或许会点开。而感爱好用现在的盛行词来说便是“精准”。
今天，等候八戒想来谈谈app运营怎样经过构建用户爱好模型进行特性化活动推送，让用户对活动有求则应。
一、用户爱好模型的构建
俗话说，巧妇难为无米之炊。已然是以用户爱好模型为根底的APP PUSH信息，首要得有用户爱好模型的存在。那怎样构建起app用户的爱好模型库呢?
1、收集用户行为信息
行为能够反映爱好。一个男人想要追到自己看上的女性，最大捷径莫过于多留意女性平常的行为，然后了解她的爱好爱好，最终投其所好。同理，一个app运营想要做好用户爱好模型，首要要做的便是运用各种运用到的手法收集想要的用户行为信息。
什么是用户行为信息
用户在一个网页、网站或app产品上的恣意操作统称为用户行为。以购物购物app为例，用户从翻开app、登陆账户、查找或阅览产品、参加购物车、付出订单、共享产品、保藏产品等都归于用户行为信息。再如，一个用户在某视频app上观看过的节目内容，用户观看某个视频的次数和观看时长等都是用户在改app产品上的行为信息。
怎样收集用户行为信息
不管是网站仍是app，常见的用户行为收集办法主要有以下两种：
显现收集：许多产品的新用户注册页面把这种收集用户行为信息的办法诠释的很好，如下图所示活动盒子新用户注册页面和知乎注册页面，一个简略的注册页就收集到了几个重要的用户信息：邮箱、手机号名字。
除了用户的注册行为之外，用户显现反应(如卸载某软件弹出一个网页让你填写反应信息类)和表单填写等能够直接取得用户行为信息的办法都归于显现收集范畴。
该办法的优势：简略粗犷，作用直观，且收集到的用户行为信息能在很大程度上反映出用户喜爱。
隐式收集：经过技术手法在后台全程记载用户在网站、网页或app上的一切操作行为，并从这些操作行为中提取用户爱好信息的。
如下图所示，这是我某天晚上把淘宝某店肆的一件宝物参加了购物车，第二天早上就收到了一条提示“买卖剩余时刻不多”的短信。该店肆的小二之所以会发这条短信给我，是因为他在后台能够看到我“参加购物车”这一行为。这是典型的隐式收集用户行为信息的事例。
该办法的优势：用户不直接参加，用户体会较好。
2、提取用户爱好信息
用户拜访某个页面，进行某种操作背面在很大程度上代表他们的爱好爱好，即用户行为信息是用户对产品较为实在的需求。再者，咱们收集那么多用户行为数据，也是为了更好的了解用户的爱好点。
比方微博、微信、陌陌，同样是交际软件，但每个用户运用它们的意图都是不一样的，有的是为了获取新闻热点事情，有的是是为了开展潜在客户或时机，有的单纯是为了加强和还有的联络等。发生这种成果，是因为每个用户的爱好点不一样，所以每个用户的行为也会不同。
所以，运营在有了用书行为数据后，要能够从用户行为信息中提取出用户爱好信息。用户爱好信息提取主张从两方面着手：用户拜访内容、用户阅览行为。
有了行为数据之后，怎样提取出用户爱好信息并用一种恰当的表明办法描绘用户爱好
3、展现用户爱好信息
运营依据用户行为信息成功提取出用户爱好后，要用一种比较恰当的表明办法对用户爱好进行描绘。这么做的意图有两个：一是为了能够让用户爱好信息更直观;二是为了让之后的用户爱好建模更具科学性。
用户爱好信息展现的办法有3种：
主题展现法：以主题类别概念集合为依据来表明用户的爱好点。如下图所示，新用户下载豆瓣app并翻开进入主页之前，会让用户挑选自己感爱好的主题。
优势：用户爱好信息直观，且可操作性强。
缺乏：展现信息的精准度有待商讨。
要害词展现法：望文生义，便是经过用户自动供给或选用相关算法筛选出一些能够代表用户爱好的要害词来展现用户爱好信息。如柏拉图app制造的“特性标签”H5帮用户生成的那张特性标签图便是用的要害词展现法。
优势：操作简略方便。
缺乏：或许需求用户的自动参加，体会不够好。
向量空间展现法：经过核算要害词的权重，把用户的爱好展现城有要害词和权重构成的单个分项组成的一个特征向量序列。也便是说，向量空间展现法是要害词展现法的升级版，参加了要害词的权重信息，把文本表明成带权重的信息的词项向量。
下图为向量空间展现法的核算公式。
W(t,d)：词t在文本d中的权重;
TF(t,d)：词在文本d中的词频;
N：练习文本总数;
Nk：练习文本会集呈现t的文本数。
优势：不必人工参加，用户信息直接从服务端获取。
缺乏：核算得到的用户爱好文本特征词语数量巨大，添加运营工作量。
4、构建用户爱好模型
依据前面的用户爱好信息提取、展现、剖析和发掘，结合用户实践需求，并以用户数据实体为中心规约数据维度类型，将得到的用户爱好喜爱用结构化的办法为用户树立一个爱好模型。这个环节一般也被称之为用户画像的树立，即给用户打标签，让用户爱好信息标签化。
二、怎样依据用户爱好模型让用户对app活动有求则应
用户爱好模型构建好之后，用户爱好行为、用户爱好标签、用户爱好画像等关于用户爱好的数据都完全了，后续的特性化、精准活动推送就比较简略了。
一款app依据用户爱好的特性化活动推送办法能够采纳两种办法，一是在app内进行SDK埋点，依据用户实践场景和需求触发精准活动;二是依据用户爱好模型，自动PUSH相应的app活动。
1. SDK埋点定向触发特性化活动
确定好活动场景和用户爱好信息确定好活动投进方位，然后在app内相应的方位进行SDK埋点，当用户完结了预订的操作或许契合相应的条件(如活动触发行为)才干触发某个活动。
为了让我们更好地了解活动触发，我用活动盒子做了一个进步留存的app运用内测验活动。首要，我在活动盒子后台设置好活动的触发规矩，如规矩场景为留存，触发行为是在活动进行7天内用户完结付出(付出次数不限)，触发时刻为7天之内，触发次数人均2次。然后，只需用户在运用内完结付出，体系自动弹出一个抽奖活动。
再比方一款购物app,想要进步用户的复购率，能够依据用户阅览产品的喜爱，在用户将产品参加购物车时投进投进该产品的优惠券活动，或在用户下单后，依据用户爱好投进一些周边产品的打折优惠活动。下图为外卖app饿了么下单后共享后的触发优惠券活动。
2. 自动PUSH活动
自动PUSH信息是经过用户爱好模型数据库中的用户爱好标签智能判别用户对什么类型的活动感爱好，然后直接引荐相应的活动给用户。这一点，现在主打“爱好阅览”的移动新闻类app产品做得比较超卓。
如天天快报、今天头条等，都是选用“智能核算用户爱好—+修正运营”的办法为用户引荐内容的，这样做的优点是契合app用户的阅览习气和喜爱，到达特性化阅览引荐的作用。
最终，无论是信息的特性化推送，仍是活动的特性化推送，特性化推送都是为了更好地完成信息与用户特性需求相匹配的进程。在这个进程中，用户爱好模型的树立是十分要害，又因用户行为或爱好会跟着时刻或其他要素而改动，所以，主张app运营有周期性地对用户爱好模型进行更新或修正。
作者：等候八戒，活动盒子(huodonghezi.com)品牌运营推行专员，重视互联网及移动营销推行范畴。活动盒子是一款精准、高效、点对点触发的app活动运营东西。
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