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    讓用戶畫像釋放更多正能量

    發布時間:2018-11-01 14:40 分享到:
    日前,某作家在微博公開指責某在線旅游APP存在價格歧視的“殺熟”現象,隨后相關平臺回應稱“不會利用大數據損害消費者利益”。雙方各執一詞背后,同物不同價的“大數據殺熟”現象引發熱議。

    預訂酒店,發現在線價格高于線下定價;使用不同型號手機打車,發現同一路線價格顯示有別;電商平臺新用戶手握優惠券,而老用戶卻遭“冷落”……調查顯示,超過六成的受訪者認為互聯網企業利用大數據“殺熟”現象普遍,超過一半的受訪者表示遭遇過互聯網企業定價“殺熟”。

    身處信息化時代,從網購商品到消費金額,從使用時長到瀏覽痕跡,用戶在互聯網空間的行為信息為平臺所記錄。海量信息又經由大數據分析,描述著使用習慣,反映著消費能力,刻畫著個人喜好,形成用戶畫像并成為平臺精準化推送和個性化推薦的重要參考。

    對于企業和平臺而言,挖掘分析用戶數據,不僅能預測個體行為選擇,也可以歸納群體活動規律。分析利用得當,能成為量身定制、個性服務的參考依據;而一旦被用于歧途,就可能引發“大數據殺熟”等亂象。在大數據收集、運用和分析日漸深化的趨勢下,“大數據殺熟”現象背后,反映了平臺數據資源與用戶信息獲取之間的不對稱。相比于不斷記錄分析用戶、試探洞悉習慣的商家平臺,用戶無處藏匿又知彼甚少。

    技術本身無善惡之分,使用者卻可能陷入利益泥沼。當手握海量用戶數據的平臺目光短視、只顧賺錢時,基于數據分析而來的“千人千面”精準用戶畫像,便淪為平臺“異人異價”玩價格貓膩的工具。

    數據使用的價值觀,說到底是使用者的價值觀。在正視數據資源的基礎上,如何做好數據分析,已成為互聯網企業步入大數據時代難以回避的重要命題。

    做好數據分析,需要回歸用戶。分析某地一定時期內的用戶搜索記錄,搜索引擎可幫助預測當地流感暴發趨勢;透過用戶的購買和瀏覽記錄,電商平臺可以完善購買推薦,實現精準營銷;基于用戶操作,在線教育平臺得以靈活調整授課進度,更好匹配授課對象實際需求……源自萬千用戶數字化生活的涓涓細流,最終需要回歸和反哺用戶,以真正提供千人千面的個性產品和定制服務。

    做好數據分析,還需深挖價值。在浙江杭州,依托數據大腦的實時交通流量分析,交通信號燈靈活調整優化時間分配,將試點區域高峰期平均行車速度提升15%。去年初頒布的《大數據產業發展規劃(2016—2020年)》提出,要實現大數據在創新創業、政府管理和民生服務等方面廣泛深入應用。收集積累數據是過程,發掘數據價值才是目的,從數據沙礫中找尋到的“富礦”遠比數據本身更具意義。唯有持續深挖數據價值,促進社會民生創新應用,才能令用戶畫像成為釋放更多數據紅利的“指南針”。(錢一彬)
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