`
flowercat
  • 浏览: 362328 次
社区版块
存档分类
最新评论

利用GA建立简单用户模型

阅读更多

 

利用Google分析(以下简称GA)的相关报表自建一份网站用户模型,因为用户模型的建立无论是对一般网站分析或是网上商城运营都有很好的参考价值。步骤很简单,任何拥有GA的同学都可以尝试一下步骤:

首先,沿着”GA——Visitor——Visitor Loyalty”,打开用户(访问者)忠诚度的报表,如下图1:

 

其次, 同时要注意选择时间尺度,根据自己网站目前流量实际大小情况,分别选择日度、周度、月度等取数周期,在这里我截取自己的网站一周的用户忠诚度报表,可以看出访问者的访问次数代表了用户的忠诚度的高低。从上面的用户忠诚度报表中可以看出,用户对网站呈现三极的分布:

  • 在一周访问1到2次的用户占65.86%,可以将这类用户(的访问)定义为体验型用户
  • 在一周访问3到8次用户占 6.1% ,可以将这类用户(的访问)定义为一般老用户
  • 在一周访问9次以上用户占26.83% ,可以将这类用户(的访问)定义为铁杆老用户

如下图2,这样就建立起了一个简单的用户模型:

 

最后, 稍微解释一下,对一个新生的网站,扩大用户数和提高流量无疑是头等要务;对一个走向正轨的B2C的网上商城来说,沉淀用户、提高订单转化率是运营负责人的最感兴趣的事了。这里利用GA建立的一个简单用户模型的思路是事先圈定好自己的用户层级并建立参照数据、定期取数如每周、每月、每季度的形式与之对比参考,如果下一周、下一个月、下个季度的体验型用户比率比参考的要低,而相应的一般老用户或铁杆老用户比率提高了,说明这段时间的用户沉淀下来了,剩下的事情是多和用户互动或搞个促销等活动鼓励老用户下单等;反之,则说明这段时间的内容运营不吸引人,该考虑如何留住用户的手段了~

建立用户模型的目地是网站甄别新、老用户,对网站日常运营提供一个简单参考,也是基于越是老用户越是有价值的来考量。根据上面的用户模型分析来到自己网站的体验型用户是否沉淀下来了转化为一般老用户,一般老用户是否跟我的网站或商城很铁,而铁杆用户是最有可能与我互动、下订单的用户,进而成为我网站的朋友或商城的客户的。当然,还有其他更高级的分析工具去支撑建立更完备、更精确的用户模型,因为大公司建立这一整套的目地是为了精细化营销,而对我们一般中小型网站或企业来说,有个上面简单用户模型,结合一下其他的订单数据也是不错的选择~

 

分享到:
评论

相关推荐

    matlab GA-pls建立模型

    在"matlab GA-PLS建立模型"的过程中,首先,我们需要定义问题的优化目标,即我们希望通过GA优化的模型参数。然后,我们可以利用MATLAB内置的GA函数(如`ga`)设置初始参数,如种群大小、代数、交叉概率和变异概率等...

    利用PSO-GA-LSSVM模型预测基坑周边建筑物沉降.docx

    将 GA 和 PSO 算法引入 LSSVM 模型,建立了基于粒子群-遗传算法(PSO-GA)的 LSSVM沉降预测模型。该模型将 GA 嵌入 PSO 算法,降低了模型参数寻优陷入局部最优的可能,提高模型拟合精度。 该模型的优点在于: 1. ...

    GABP神经网络模型在计算机网络安全评价中的应用.pdf

    将两种算法相结合,形成的GABP模型能够利用遗传算法的全局搜索能力来弥补神经网络可能存在的局部最小值陷阱,同时通过改进神经网络的连接关系,提升模型的泛化性能。这样不仅能够增强模型处理网络安全问题的能力,还...

    基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

    这种方法通过两阶段进行:第一阶段利用GA-BP神经网络算法分析静态道路状况下的交通事故数据;第二阶段则引入粗糙集理论来处理实时动态交通环境中的数据,以建立更精确的交通事故黑点预测模型。通过这种方法,不仅...

    GA.rar_ga 灰色_灰色预测模型_线性预测

    标题中的"GA.rar_ga 灰色_灰色预测模型_线性预测"涉及到的是一个使用遗传算法(GA)优化的灰色预测模型,以及线性预测方法的应用。这里我们将深入探讨这两个概念。 首先,让我们来了解一下灰色预测模型。灰色预测...

    基于高光谱和MLSR-GA-BP神经网络模型油菜叶片SPAD值遥感估算.pdf

    结果显示,MLSR-GA-BP神经网络模型在所有生育期内表现最佳,其建立模型的决定系数(R²)大于0.77,最高达到0.91,验证模型的R²也超过0.73,最高可达0.92,同时,均方根误差(RMSE)在1.32到3.22之间,相对误差(RE...

    灰色系统理论与GA-BP网络模型在导高控制和预测中的应用

    为了提高预测的准确性,本研究将灰色系统理论与人工智能技术相结合,具体表现为建立了BP(Back Propagation)神经网络模型及其改进版本——基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)模型。这两种模型都是利用神经网络...

    基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病性周围神经病变的分类模型研究.pdf

    该研究旨在利用临床检查指标建立一个高效的分类模型,以提升诊断性能。 首先,研究者从重庆医科大学附属医院收集了2016年1月至12月期间2240例DPN患者和2632例非DPN患者的临床数据,涉及41项临床检验指标。通过对...

    变形监测的时间序列和GABP网络模型研究

    GA-BP网络模型的建立分为几个步骤,首先是遗传算法部分,包括实数编码、适应度函数的确定、选择、交叉和变异等操作。实数编码方案可以减小种群中个体的长度,提高计算效率。适应度函数定义了个体适应环境的能力,...

    ga-bp_神经网络_GA预测_GABP预测_

    标题中的"ga-bp_神经网络_GA预测_GABP预测_"揭示了本文将要讨论的主题,这是一种结合了遗传算法(GA)与反向传播(BP)神经网络的预测模型,被称为GABP(Genetic Algorithm Backpropagation)。在电荷量预测的应用...

    基于GA-WNN神经网络模型的交通流量预测.pdf

    该方法利用遗传算法优化小波神经网络,建立了一种遗传算法优化小波神经网络预测模型,提高了交通流量预测的精度。 1. traffic flow prediction 交通流量预测是智能交通系统的关键组件之一,对于提高道路通行效率和...

    BP神经网络与GA-BP农作物需水量预测模型对比.pdf

    BP神经网络与GA-BP农作物需水量预测模型对比 本文比较了 BP 神经网络与 GA-BP 农作物需水量预测模型的性能。BP 神经网络是一种常用的神经网络模型,但它存在一些缺陷,如容易陷入局部最优、收敛速度慢等。为了解决...

    GA-BP神经网络预测大学生体质的模型构建研究.pdf

    在实际应用中,研究者利用2015年的大学生体质数据训练和测试GA-BP模型。结果显示,GA-BP-1模型在训练和测试阶段的决定系数(R^2)分别为0.95和0.91,表明模型对男生体质的预测具有高度吻合性。而GA-BP-2模型在训练和...

    基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病肾病的认知模式研究.pdf

    在模型建立过程中,GA-BP神经网络模型特别引入了遗传算法对网络的权重和阈值进行优化,以此提高网络的学习效率和预测准确性。通过在训练集和测试集上进行评估,GA-BP神经网络模型的约登指数分别达到了0.87和0.81,...

    基于时间序列的GA-BP神经网络股价预测模型.pdf

    首先,根据股票的收盘价格,利用时间序列确定神经网络中的输入值和输出值,然后使用遗传算法对BP神经网络中的权值阈值进行优化,形成了GA-BP神经网络预测模型。实验结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络模型具有...

    科技型企业的信贷评价体系优化研究——基于GA-BP神经网络模型.pdf

    (2)利用基于遗传算法改进的BP神经网络模型,有效地评估了科技型企业的信用风险。 知识点一:科技型企业的特点和挑战 * 科技型企业是技术创新和知识密集型企业,具有创新性和增长性强的特点。 * 传统金融体系避险...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics