27 | 预测类产品(二):从0打造一款预测用户复购意向的产品
刘海丰
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
你好,我是海丰。
上节课,我们学习了帮助运营同学提升用户复购意向的底层逻辑,并在课程结尾的时候说了,最终要找到商品和用户之间的关联关系,然后通过分类算法计算出某个用户在商品品类下的 CVR,进而训练模型。这个模型就是用户对商品品类的复购模型,它具体该怎么构建呢?
这节课,我们一起来打造一个预测用户复购意向的模型,来真正帮助运营同学解决问题。
开发流程
机器学习项目开发的一般流程是数据准备、特征工程、模型训练、模型验证,以及模型融合。下图就是一个机器学习项目流水线式的开发流程,我们今天要实现的高潜用户复购模型也是基于这样的流程来构建的。
数据准备
数据源来自哪里?即数据如何获取,这里包括内部业务数据、跨部门集团内数据、外采数据。
数据量是否充分,是否还要外部数据补充?
数据是原始数据还是加工后的数据?如果是二次加工后的数据,还需要了解数据加工方法。
数据的业务背景是什么,其中每个字段代表什么含义?
数据字段是什么类型?每个字段都属于什么分布?
数据本身是否有噪音,是否需要进行清洗和降维?
…
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本文详细介绍了如何从零开始构建一款预测用户复购意向的产品,并围绕机器学习项目的开发流程展开。文章首先概述了机器学习项目的一般开发流程,包括数据准备、特征工程、模型训练、模型验证和模型融合等环节。接着,针对每个环节详细讲解了具体操作步骤,涵盖了数据准备、数据处理、特征工程和模型训练等内容。在模型验证部分,文章介绍了对复购模型预测结果的验证和评估方法,包括混淆矩阵、KS、AUC等指标的求解和解读。最后,文章总结了产品经理在构建复购预测系统时需要关注的能力、技术和岗位要求,强调了用户分层方法和预测模型构建的重要性,以及对机器学习算法模型原理的掌握和对增长策略产品经理岗位的要求。整篇文章以实际案例为基础,结合具体操作步骤,详细介绍了构建预测用户复购意向模型的全流程,对于想要了解机器学习项目开发流程和构建复购模型的读者具有很高的参考价值。
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- Yesss!增长小组的工作=用户增长类型的工作,假如是电商类型的用户增长。 1、首先,要分析现有的公司产品发展趋径是到什么阶段(拉新/升值阶段/召回) 2、从已有的用户池中找寻存量用户“阶段红海”的用户习惯。再从复购的角度去分析(用户、商品) 3、整理数据,用户埋点,查询电商店铺中的相对应数据(用户属性和历史行为,店铺历史特征,用户在店铺上的特征),进行初步分析。查明可复购的问题,提高复购率 4、从“阶段蓝海”,用户的增量增长而言,可以更多地从营销和已有的存量用户习惯数据中入手,推荐更优质的个性化功能,从用户运营的角度,可以从营销手段和广告推广等去入手。 5、上述可以建立一个关键指标监控系统,对每个环节和okr周期的指标进行监控和管理。2021-07-183
- 云师兄用户复购统计样例表下面的补充说明那里不是(用户年龄取值)是标签取值吧2021-02-262
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- 陈橙🍊召回率算错了2021-11-30
- geigei海丰哥好,有个问题没搞明白 这篇文章里的x和y指的是什么呢?x指的是用户的性别、年龄、购物偏好这些吗 y指的是复购率吗?通过用户的性别、年龄、偏好直接能推出复购率吗?还是有什么其他的操作呢2021-10-212
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