基于CLV偏好挖掘模型的数字社区用户偏好挖掘研究

[目的/意义]数字社区已经成为企业高效管理用户的一种方式,用户行为信息以及用户的客户生命周期价值对数字社区的用户偏好挖掘具有重要意义。且现有的数字社区研究缺乏对用户价值和未来偏好挖掘的研究。[方法/过程]针对数字社区的用户群体,本文提出基于客户生命周期价值CLV (Customer Lifetime Value,CLV)的偏好挖掘模型CLV-PM(CLV-Preference Mining,CLV-PM)。首先,为反映用户真实偏好,基于用户行为信息,借助RFM模型和K-Means++算法挖掘用户群体特征,生成用户价值类别标签;其次,为考虑用户时序性和差异性以及增强模型对偏好的认知,利用用户CLV构建用户-评分矩阵,并借助协同过滤算法挖掘用户预测偏好;最后,绘制数字社区目标用户的用户偏好画像。[结果/结论]“微信社群”管理平台的用户数据集中,可划分为重要价值用户、低价值用户、回流用户和重要挽留用户4种用户价值类别;目标用户16254为重要价值用户,采取“留存和维持”为主的运营策略;历史偏好为欢乐跳一跳、秒杀等活动,预测偏好为飞行棋大作战、猜码图等活动,目标用户偏好画像为数字社区运营和维护用户提供依据。

数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点

[目的/意义]互联网和数字经济的发展为数字营销带来了全新的发展机遇和空间,同时数字营销是数字经济的实现者与先行者。[方法/过程]本研究贴合数字营销发展指向以及政策,对数字营销的政策指向进行分析并回顾总结政策的实践启示;结合互联网技术的发展进程,对数字营销实践的演变历程进行梳理,为数字营销研究提供参考。最后,本文遵循用户—偏好—评估—提升的路径,分析和回顾数字营销的研究重点。[结果/结论]在政策指向方面,数字营销的实践应当注重服务于国家战略,推进数字经济的发展;注重数据安全;企业之间互联互通、共同发展;数字营销助力国货崛起。在实践发展方面,把数字营销的实践发展具体划分为单向营销、互动营销、精准营销以及智慧营销4个阶段。在研究重点方面,可以分为数字社区用户分群研究、用户偏好研究、消费潜力评估与开发研究以及数字营销效能评估研究。

社会感知数据驱动下用户时空行为画像及语义关联研究

在分析社会感知概念及特点基础上,探析用户时空行为画像内涵及外延,提出基于社会感知数据的用户时空行为画像模型。该模型包括数据采集与加工、画像实现和画像应用层三大模块。进一步提出语义关联模型,总结其在多种场景中的实现路径。社会感知数据、用户画像技术和画像服务的有效融合,可以实现用户行为研究层面的创新和交叉研究的应用,为社会感知环境下用户时空行为的信息重构和用户时空行为画像的实施提供理论支撑和决策依据。