從PC網(wǎng)頁(yè)用戶(hù)到手機APP用戶(hù)，獲取用戶(hù)的數據越來(lái)越精準，用戶(hù)的瀏覽習慣，購物習慣，用戶(hù)的活動(dòng)區域和瀏覽習慣等成為用戶(hù)精細化管理和精細化運營(yíng)的基礎條件，根據用戶(hù)習慣可選擇推薦更多的用戶(hù)需要的產(chǎn)品和時(shí)間段，提高用戶(hù)的消費和轉化率。
1、用戶(hù)軌跡
在手機端，通過(guò)用戶(hù)進(jìn)去APP應用開(kāi)發(fā)，瀏覽咨詢(xún)或者瀏覽商品，通過(guò)關(guān)鍵字進(jìn)行搜索訪(fǎng)問(wèn)，通過(guò)分類(lèi)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)，用戶(hù)的打開(kāi)商品詳細頁(yè)，停留時(shí)間，是否進(jìn)行收藏或加入購物車(chē)，或者進(jìn)行下單進(jìn)行支付，用戶(hù)是否尋找優(yōu)惠券和優(yōu)惠信息，都成為用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)軌跡，通過(guò)用戶(hù)一段時(shí)間內所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面和所購買(mǎi)的商品，可確定用戶(hù)大致的喜好和年齡段。
2、用戶(hù)地理位置
通過(guò)LBS地理位置獲取用戶(hù)的活動(dòng)范圍，根據地理位置進(jìn)行商品推薦，根據數據分析區域內的用戶(hù)的喜愛(ài)度和用戶(hù)的流行商品和范圍，進(jìn)行地理區域不同商品推薦；判斷用戶(hù)類(lèi)型，如商務(wù)人士，旅游愛(ài)好者進(jìn)行人物類(lèi)型的畫(huà)像。
3、用戶(hù)標簽畫(huà)像
通過(guò)用戶(hù)的所形成的數據，進(jìn)行用戶(hù)分類(lèi)管理，活躍用戶(hù)，用戶(hù)年齡，用戶(hù)喜好，設備類(lèi)型，近期瀏覽商品，進(jìn)行算法時(shí)時(shí)更新，優(yōu)化用戶(hù)形象，更加精準的匹配資訊或商品，在頭條資訊推薦中，采用為資訊貼標簽，用戶(hù)貼標簽，資訊標簽推薦到用戶(hù)相關(guān)標簽中，獲得更多用戶(hù)的留存。
4、用戶(hù)規則創(chuàng )建
通過(guò)用戶(hù)的數據采集和歷史數據，進(jìn)行用戶(hù)規則模型創(chuàng )建，用戶(hù)模型的創(chuàng )建可進(jìn)行標簽化和權重化，給予用戶(hù)標簽不同的權重，標簽值權重越高，趨向性越高，所推薦相關(guān)產(chǎn)品值也會(huì )越高；周期性推薦，如用戶(hù)在購買(mǎi)某生活用品，在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，預測使用周期進(jìn)行周期性推薦，提高數據推薦的價(jià)值和用戶(hù)畫(huà)像的匹配。
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