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        知識(shí)經(jīng)濟(jì)視角下付費(fèi)用戶群體畫像

        2020-06-08 10:24:54劉子杰
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2020年12期
        關(guān)鍵詞:用戶畫像

        劉子杰

        [提要] 隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)向縱深發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)被廣泛運(yùn)用后,知識(shí)經(jīng)濟(jì)的資本化特點(diǎn)愈發(fā)突出,因此對(duì)知識(shí)付費(fèi)的研究成為價(jià)值選擇。本文綜合考慮安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)在校生知識(shí)付費(fèi)的需求和體驗(yàn),基于密度均值聚類分析對(duì)大學(xué)生群體的付費(fèi)行為進(jìn)行劃分,通過準(zhǔn)確的用戶畫像,為用戶、政府、平臺(tái)等各類參與主體提出建議。

        關(guān)鍵詞:知識(shí)經(jīng)濟(jì)視角;密度均值聚類;用戶畫像

        中圖分類號(hào):G203 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        收錄日期:2020年3月24日

        一、相關(guān)理論概述

        (一)用戶畫像。用戶畫像也被稱作為用戶形象標(biāo)簽化,通常做法是依據(jù)用戶的基本屬性與行為屬性,如年齡、性別、學(xué)歷,行為和屬性等高度精煉的特征標(biāo)識(shí),抽象和勾畫出一個(gè)能夠全方位概括其信息參數(shù)特征的模型人物。而群體畫像則是指利用分類匯總、聚類分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)手段,根據(jù)標(biāo)簽化的用戶數(shù)據(jù)計(jì)算出其相似程度,進(jìn)一步可以將擁有相似抽象特征的用戶歸納為同一類別,最后基于不同類別的顯著特征進(jìn)行真實(shí)性的畫像描述。

        (二)密度峰值聚類。密度峰值聚類算法是由Alex Rodriguez和Alessandro Liao于2014年提出的一種基于密度的聚類算法。它可以快速發(fā)現(xiàn)并描述任意規(guī)?;蛐螤畹念惔刂行模瑹o需人為確定類簇?cái)?shù)量,對(duì)歸類后的樣本點(diǎn)迭代求解要求較低,能夠自動(dòng)探尋被低密度區(qū)域分離的高密度區(qū)域,適用于大數(shù)據(jù)處理,應(yīng)用范圍涉及圖像、文本的分類和發(fā)現(xiàn)等對(duì)多個(gè)領(lǐng)域。因此,本文選用密度峰值算法對(duì)樣本進(jìn)行聚類,充分發(fā)揮DPCA算法在處理多維數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)越性,完全依靠無監(jiān)督的聚類結(jié)果,保證群體畫像的客觀性。

        二、模型設(shè)計(jì)

        (一)群體畫像構(gòu)建流程?;谇笆?,群體畫像概念的詳細(xì)定義,可以看出構(gòu)建群體用戶畫像的主要流程環(huán)節(jié)包括有:基本數(shù)據(jù)采集、變量確定及預(yù)處理、用戶群體劃分、特征樣本點(diǎn)提取、畫像呈現(xiàn)等,因此基于上述,可以構(gòu)建群體畫像流程模型。

        (二)付費(fèi)群體畫像的概念模型。知識(shí)付費(fèi)群體間存在著較為明顯的領(lǐng)域性,因此在構(gòu)建其畫像時(shí),應(yīng)當(dāng)全方位地綜合考慮實(shí)際消費(fèi)場(chǎng)景,深入挖掘群體客觀的基本屬性以及主觀的行為屬性,客觀準(zhǔn)確地表現(xiàn)出場(chǎng)景化的群體特征?;诖耍疚耐ㄟ^主、客觀結(jié)合方式,從基礎(chǔ)信息、消費(fèi)偏好、使用效率屬性等三個(gè)維度,構(gòu)建消費(fèi)用戶的宏觀群體畫像概念模型。

        三、實(shí)證分析

        dist代表截?cái)嗑嚯x,DCPA據(jù)類結(jié)果受其取值結(jié)果影響,該參數(shù)常以數(shù)據(jù)點(diǎn)升序排序距離中的前1.0%~2.0%決定,因此對(duì)于不同的數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)Xi,都有一個(gè)截?cái)嗑嚯x?啄i,該距離計(jì)算公式如下:

        (二)結(jié)果與分析。經(jīng)過密度峰值聚類分析后,得到3個(gè)密度聚類的中心點(diǎn),即知識(shí)付費(fèi)用戶可以被劃分為3類群體,分群結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1可知,各個(gè)類別的樣本數(shù)分別為63、27、30所在比重分為52.5%、22.5%、25%。樣本數(shù)據(jù)中的第31、72、114組數(shù)據(jù)為聚類中心點(diǎn)。(表1)

        (三)整體畫像呈現(xiàn)。為了給用戶群體畫像分析提供客觀完整的參考標(biāo)準(zhǔn),更精確地識(shí)別出各類別用戶群體的差異化特質(zhì),故本文在進(jìn)行群體畫像分解之前,刻畫知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶整體畫像為:男性用戶占比36.9%,女性占比63.1%,說明線上知識(shí)付費(fèi)用戶以女性為主,付費(fèi)用戶年齡主要集中于18~25歲,該年齡段占比90.8%,說明知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的主要受眾為90后新型青年階層。其中大學(xué)學(xué)歷用戶占總付費(fèi)用戶比例高達(dá)91.5%,說明互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下付費(fèi)用戶主要來源于可能對(duì)專業(yè)技能、自我提升有需求的大學(xué)生群體。

        運(yùn)用SPSS 24.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,可以得到3類用戶的群體畫像。

        1、忠誠(chéng)型價(jià)值用戶。所占比例為52.5%,此類群體中女性居多,多數(shù)對(duì)知識(shí)付費(fèi)分享者具有較高的信賴程度,且可以通過知識(shí)付費(fèi)所獲得相對(duì)高的效用,說明付費(fèi)平臺(tái)把握了該類群體的現(xiàn)實(shí)需求。消費(fèi)者偏好特征較為明顯,主要關(guān)注的是與職業(yè)有關(guān)的付費(fèi)課程及相關(guān)話題。而從價(jià)值屬性角度分析,此類用戶群體的購(gòu)買需求相對(duì)較高,且消費(fèi)金額多在50~200元左右。忠誠(chéng)型價(jià)值用戶對(duì)線上知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的使用時(shí)間較長(zhǎng)、使用頻率較高,而且多數(shù)近期仍有消費(fèi)行為。該類群體是平臺(tái)的以維持運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵所在,因此應(yīng)當(dāng)通過不斷優(yōu)化用戶體驗(yàn),進(jìn)一步增強(qiáng)此群體對(duì)平臺(tái)的依賴程度和認(rèn)可程度。

        2、沉睡型流失用戶。此類用戶人數(shù)較多所占25%,僅次于忠誠(chéng)型價(jià)值用戶群體。其中男性用戶偏多,此類用戶較多關(guān)注于知識(shí)付費(fèi)所提供的內(nèi)容的新穎程度,其典型特征是使用平臺(tái)頻率不高,且滿意程度處于低水平,消費(fèi)周期較長(zhǎng),表明該類別用戶屬于不活躍用戶群體,然而也應(yīng)注意到,此類群體的往期單次消費(fèi)金額高。鑒于此,知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)可以對(duì)此類用戶采用迂回聯(lián)系、回訪調(diào)研等方式,挖掘其潛在的知識(shí)需求,并完善平臺(tái)的內(nèi)容體系,優(yōu)化所提供的內(nèi)容質(zhì)量和豐裕度。

        3、新興待激勵(lì)用戶。該群體所占比例22.5%,次于沉睡型流失用戶群體。用戶學(xué)歷多為??坪透咧?,此類群體的主要特征為對(duì)知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的信任度低,使用意愿不高,認(rèn)為付費(fèi)模式存在著較高的風(fēng)險(xiǎn),價(jià)格維度方面,可以接受的知識(shí)付費(fèi)價(jià)格多為50元以下。這類群體使用知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的頻率極低,可能原因是這類群體對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)意識(shí)不足,并不了解平臺(tái)所提供的各項(xiàng)功能和內(nèi)容。因此針對(duì)此類用戶,應(yīng)通過運(yùn)營(yíng)手段接觸用戶,通過優(yōu)惠和廣告,積極引導(dǎo)新興用戶進(jìn)駐知識(shí)付費(fèi)平臺(tái),并且也可以通過激勵(lì)機(jī)制,以求在用戶享受到知識(shí)付費(fèi)帶來的便捷和滿足的同時(shí),深化用戶對(duì)平臺(tái)的了解。

        四、結(jié)論與建議

        本文綜合考慮安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)在校生知識(shí)付費(fèi)的需求和體驗(yàn),從大學(xué)生、市場(chǎng)、知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)劣勢(shì)等方面進(jìn)行量化分析,從而得出以下關(guān)鍵結(jié)論:一是在參與過各種知識(shí)付費(fèi)活動(dòng)類型中,“付費(fèi)課程”和“付費(fèi)會(huì)員”占比最大,“付費(fèi)打賞”的占比最小,這可能與多數(shù)受眾對(duì)考證、線上課程有迫切的要求有關(guān)。并且線上課程的興起也同時(shí)減少了線下授課的高額負(fù)擔(dān)。二是從學(xué)生能夠接受的知識(shí)付費(fèi)價(jià)格來看,單次付價(jià)在20元以內(nèi)的占比超過了50%,這與學(xué)生沒有直接經(jīng)濟(jì)收入來源有關(guān),更多人偏向于獲取免費(fèi)知識(shí)資源,而目前所處的學(xué)習(xí)階段對(duì)其影響較小,且研究生的意愿支出高于本科生。三是本文基于密度峰值聚類模型,構(gòu)建出安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)生的付費(fèi)群體畫像。整體來看,目前該校的線上付費(fèi)群體主要集中于大三、大四等高年級(jí)學(xué)生,表明付費(fèi)用戶主要來源是即將面對(duì)深造或者就業(yè)的學(xué)生群體。通過進(jìn)一步對(duì)比分析可以將群體分為三大類:忠誠(chéng)型價(jià)值用戶、學(xué)習(xí)型經(jīng)濟(jì)用戶、新興待激勵(lì)用戶,各自所對(duì)應(yīng)的特征也不盡相同。

        基于實(shí)證闡述和結(jié)論分析,可以為各類參與主體提出以下建議:完善線上知識(shí)付費(fèi)內(nèi)容的信息管理機(jī)制,大力維護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán),培養(yǎng)消費(fèi)者的維權(quán)理念和版權(quán)意識(shí)?;ヂ?lián)網(wǎng)用戶在線知識(shí)付費(fèi)的習(xí)慣和理念養(yǎng)成需要時(shí)間,因此政府部門應(yīng)加大維護(hù)作者知識(shí)產(chǎn)權(quán)的力度,引導(dǎo)大眾尊重知識(shí)生產(chǎn)者的智力勞動(dòng)成果,為高質(zhì)量的在線知識(shí)內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)造提供良好的原創(chuàng)環(huán)境,也給在線知識(shí)付費(fèi)市場(chǎng)創(chuàng)造更加光明的前景。

        主要參考文獻(xiàn):

        [1]王鵬宇,游有鵬,楊雪峰.結(jié)合密度峰聚類的K均值圖像分割算法[J].機(jī)械與電子,2019.37(2).

        [2]商麗媛.基于用戶畫像的中小企業(yè)營(yíng)銷策略研究[J].科技經(jīng)濟(jì)市場(chǎng),2019(11).

        [3]安曉東.知識(shí)傳播的創(chuàng)意寫作之維[J].山東青年政治學(xué)院學(xué)報(bào),2020.3.23.

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