怎样了解客户的喜好，怎样了解客户的喜好和特点？

投稿用户 • 2024年9月21日 pm3:34 • 免费涨粉 • 阅读 161

怎样了解客户的喜好，怎样了解客户的喜好和特点？

编辑导语：说到用户画像，许多人可能会首先联想到它在分析用户偏好方面的用途。然而，对于一些同学来说，用户偏好的分析方法可能并不清晰。为此，作者特意整理了一份关于用户偏好分析的实用指南，愿能帮助到你。

大家好，我是喜欢学习的小熊妹。

谈到用户画像，许多人自然会联想到通过它来研究用户的偏好。那么，如何对用户偏好进行有效分析呢？今天我将为大家提供一个简单易懂的攻略，让你轻松上手。

一、如何量化用户偏好

从直观的角度而言，用户的偏好就是：

问题在于：怎样用数据的方式呈现出这个关系。

最简单的方法是：

把用户分类标注出来（如上边的A用户、B用户）把产品标准出来（比如甲产品、乙产品）设定“喜欢”的标准，比如一周内购买2次以上计算每个用户，符合“喜欢”产品的人数

如下所示，A和B用户分别对100名参与者进行调查，记录他们对产品甲和乙的喜好程度。通过这种方式，我们能够直观地了解“喜欢”这个概念的表现。

二、如何评价用户偏好

如果按照上述例子来看，用户的偏好显而易见。通过将人数转化为比例，我们可以明显地观察到：从100名A用户中选出90%的人倾向于甲产品，而在100名B用户中，有90%的人偏好于乙产品。这充分表明了两类用户在产品喜好上的差异。

但现实情况可能会非常复杂。例如，以下的例子显示了这种现象。理论上，年轻人倾向于饮用汽水，中年人偏爱茶，而老年人则更喜欢牛奶。然而，从数据来看，它们之间的比例差异并没有超过20%。这常常会让人感到困惑：年龄与饮料选择之间究竟存在怎样的联系呢？

在这种情况下，可以运用统计学的独立性检验，帮助我们在一定程度上缓解困惑。

三、什么是独立性检验

（大家可以直接跳过这一段）独立性检验是一项基本的统计方法。它基于这样的原理：当两个事件是独立时，它们同时发生的概率等于各自独立发生概率的乘积。

独立性检验的原假设是两个变量之间没有关联。众所周知，原假设是需要被否定的。因此，当假设检验的结果不成立（即P值小于0.05）时，我们可以拒绝原假设，认为这两个变量之间存在某种关系。

四、如何做独立性检验

统计学的原理可能会有些复杂，但既然这是一个简易指南，我们就直接提供操作步骤：

第一步：根据题目要求，提供观察结果数据。

第二步：计算预期频率数据

第三步：运用公式来计算卡方检验的结果。

大家可以直接关注P值，如果它小于0.05，就意味着可以拒绝原假设，说明年龄与饮料选择之间存在不独立的关系，这表明差异是确实存在的。

五、背后的问题

尽管以上列出了一些方法，但必须牢记：用户的偏好是动态变化的，以往的数据参考价值可能会大大降低。

比如把“偏好”定义为购买。那么购买很可能受到价格、品牌、口碑等多方面影响。比如把“偏好”定义为浏览页面。那么浏览行为很可能受到标题党、蹭热点等影响。

或许一个促销活动或一个热点话题的标题，就能颠覆之前得出的结论。

总而言之，仅通过简单的数据来定义的“偏好”可能并不反映真实的喜好，实际上还有许多其他因素在其中起作用。因此，我们需要采取更多的手段来筛除这些干扰因素。

创作者：程序员小熊，微信公众号：程序员小熊

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