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(原标题:元宇宙:银行DAO社区如何分析用户画像)
1、前言
DAO(Decentralized Autonomous Organization,去中心化自治组织)是由达成同一个共识的群体自发产生的一种组织形式,其核心理念是共创、共建、共治和共享。
DAO是元宇宙中的重要的组成元素。在元宇宙中,众多的志同道合的用户组建各种DAO完成相关活动或是任务的协作,实现元宇宙整个体系的持续运行。
银行作为元宇宙中的基础设施,在为元宇宙提供便捷高效的金融服务之外,还可以组建银行自己的DAO社区同用户建立连接,进一步提升银行服务水平,也是一种全新的获客与营销方式。
银行产品在现实环境中,会对其用户画像进行分析,以便于银行可以更好地为用户提供定制化服务。现实环境中的银行用户属性比较单一,例如用户的职业是医生,现实中的用户身份比较明确,用户画像分析比较容易。
银行产品在元宇宙环境中,用户应用场景存在多维空间,同用户的交互更为频繁与智能。银行DAO社区中的用户属性更为复杂。同样以用户职业为医生为例,在元宇宙中,用户可以是美食家,收藏家,可以有多个身份,用户画像会比较复杂。
本文主要以银行DAO社区为基础,讨论如何对银行DAO社区中的用户进行画像分析。
2、用户画像分析总流程
对银行DAO社区中的用户画像进行分析,可以按如下流程进行实施。
首先需要明确用户画像的数据范围与目标,需要从哪些渠道进行数据汇总,进行用户画像的目标是什么,避免对用户画像数据过度分析导致资源和时间的浪费。
明确用户画像数据范围和目标之后,需要制定用户画像标签模型,例如在银行社区DAO中,希望获得用户的年龄画像,需要提前定义青年标签用户的年龄范围,中年用户的年龄范围等。
考虑到用户画像数据的多维和多渠道特征,需要对用户画像数据进行识别、合并与清洗。银行DAO社区中,存在一个用户会参与多个DAO的活动,不同DAO的主题、共识以及DAO任务也不一样。
根据用户画像数据和目标,进行用户画像分析,提炼关键数据进行归纳整理,绘制相应的数据图表,并进行用户最终画像可视化报告呈现。
用户画像复盘分析与效果评价。通过对用户画像分析后在实施产品场景和活动中的应用表现,评估用户画像的效果,查漏补缺,为下一次的用户画像的升级提供数据和模型参考。
用户画像分析总流程如图1所示。
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