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【数据圈】社区类产品如何做用户画像
62 2024-10-24
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一个数据人的自留地
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“数据人圈子”社区介绍:“数据人圈子”是一个专业的知识交流社区,汇集了来自不同大厂的6位数据领域专家,为社区成员提供互动交流机会、行业资料共享、直播回放以及内推机会等资源。社区专家包括李凯东(策略算法、增长运营)、小风(埋点数仓)、小诺(求职职场)、大鹏(数据产品)、草帽小子(画像标签)和鲸歌(数据分析)。
精彩问答节选:社区定期在公众号“一个数据人的自留地”分享数据人圈子中的精彩问答,以下是本期的部分精选问答:
- 电商 C 端数据分析转向 B 端:建议首先了解B端市场和行业,参与实践项目累积经验,并寻找专门的培训课程或资源。如果可能,优先从公司内部转岗或通过积累和面试早日获得B端数据分析的机会。
- 量化计算:量化计算通常指的是量化分析,它是针对业务的归因分析,由于其复杂性和数据获取的困难,量化是一个具有挑战性的任务。
- 社区类产品用户画像:RFM模型适合电商业务,而社区类产品应更注重活跃和互动指标。标签体系设计应结合业务形态和目标,通过填写关键目标、举措、用户群的方式来构建标签。
嘉宾简介:
- 草帽老师:擅长用户画像和标签体系,数据产品经理,拥有多项专利。
- 凯东老师:数据领域全能人才,拥有10年创业经验,参与多项数据方向的工作。
- 大鹏老师:资深数据产品负责人,作者,专注数据产品领域的实践与理论整合。
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