“
一面科技，一面生活
技術與社交電商的完美融合
打開了全新的幸福視界
”
幸福蜜糖
2020·11·5
大資料算法無處不在
"處在如今的時代中，資料越來越值錢，如何
擷取使用者行為資料，根據算法分析建構用畫像
，去了解使用者想法，滿足使用者需求，成為各大
平台的發展重點！接下來，就讓我們來聊聊大
資料背後的算法邏輯！"
過去的産品設計思維，從來都不考慮對使用者消
費行為建立模型分析，不考慮去針對性的分類
和推送，而是追求大而全的設計，但實際上這
樣的思維并不能很好滿足特定人群，獲得有效
使用者，進而也很難達到好的銷售效果。
而現在，算法正悄無聲息的進入我們的生活
當你進行網絡搜尋時，無論是浏覽新聞、視
頻，還是進行從社交和購物，當你在浏覽媒
體、平台上的資訊時，實際上你正在被算法
指導，甚至算法還要比你本人更加了解你的
消費習慣！
每一次，你的決策和選擇都會受到算法的影
響，它會影響你在淘寶上的購買決定、你的
購物曆程，甚至是否在購物車中保留你喜歡
的産品!算法一直在悄無聲息地運作着，記
錄下你的行為路勁，給你打上标簽分類，從
而向你推送你可能喜歡的内容。
大資料算法解析邏輯
算法解析就是“什麼情況>為什麼>為什麼……”
這樣的邏輯，再通過解讀、比較、細分、溯源
四個過程不斷地分析，進行思路經驗的沉澱，
這樣分析就會變得越來越有效，最終通過得到
的資料直接進行資訊輸出，可以給出使用者各個
可能的點，為使用者最終的決策提供支援！
解讀；解讀分析，就是根據業務場景、營運邏
輯，把它們之間互相聯系的關系，通過比較、
細分、溯源去挖掘資料背後的特征！
比較；橫向比較容易找到問題，縱向對比找到
資料的變化，基本的解讀就有了！
細分；發現資料問題後，通過各次元的細分，
發現該問題名額不同次元的差異，由于每個指
标可細分的次元非常多，需要對細分的次元進
行一層一層的剖析，再通過各次元橫向對比和
遞進找到核心的幾個問題所在。
溯源；找到名額之間的因果聯系，通過名額體
系一層一層的拆解，找到基礎名額的變化、用
戶行為的變化，找到名額間的影響因素！
使用者的畫像建構
使用者畫像的建構，不是簡單的使用者細分，
而是針對産品目标群體真實特征的勾勒，
是真實使用者的綜合模型，隻有把使用者畫像
建構好了，然後自然融入到目标使用者的軌
迹中去，才能潛移默化的影響使用者的購買
決策，滿足使用者的需求。
1.定性研究
進行定性研究，通過一些資料樣本的研究，
可以借助平台的使用者行為資料、問卷調查、
現場訪談等進行資料采集和分析，形成豐
富完整的使用者畫像。
2.使用者分類
經過定性研究之後，我們已經有了使用者畫
像的原始資料，接下來就可以形成類假設，
對多個候選細分選項進行清單，比如健身，
就有多種次元細分，身材管理、身體狀況、
健身頻率、經濟能力等等！
3.定量驗證
這一步是對定性研究所獲得的資料結果進行
分析檢驗，檢驗我們使用者細分群體之間是否
有較大差異和遺漏，是對平台和調查分析等
資料反複驗證。
4.建立畫像
最終通過系統，為每個細分的群體加入詳細
的資訊，并打上相應的标簽，通過系統自動
識别使用者喜好，精準的推送相應的内容！
“
滿足衆多使用者的不同興趣需求
建構了
更個性、更便捷、更互動化的社交體驗！
”
獨創個性化發現引擎
幸福蜜糖獨創的個性化發現引擎，基于完整的自有生态鍊：互娛、社群、電商、遊戲、小說等豐富的自有資訊來源進行資料采樣，實作資訊的聚合提取、頻道分類、行為分析、使用者模組化，最後通過可擴充性、高性能的海量資料存儲運算技術，實作千人千面的推送，滿足衆多使用者的不同興趣需求,建構了更個性、更便捷、更互動化的社交體驗！
随着企業平台的不斷壯大，資料資産不斷沉澱，資料能發揮的作用應該是指數化的，做好資料産品發揮商業智能作用，将使用者需求和政策整合可以彌補使用者空白、可以彌合溝通的差距、可以作用于政策制定到執行的全流程，才能更好的去賦能業務應用，助推社交電商領域生态的不斷完善！
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