（该图片来自网络）  
举个例子：  
疫情期间大家都窝着家里挺无聊，众多社交平台出现了不法分子色诱无知的寂寞的男子果聊，然后录屏敲诈钱财的案件，报警数量上升，区县及社区都发短信提醒居民 。  
那么，作为陌生人的交友平台，如何避免不法分子的猖獗呢？  
第一步、确认画像维度  
1）根据场景挖掘User Persona  
2）再确定系统中User Profile的标签  
第二步、建立数据处理模型  
1）标签权重：  
2）更新频率：实时更新  
3）标签统计规则：标签值中所述规则  
4）标签算法：TF-IDF权重归类算法、决策树分类算法、神经网络、KNN分类、SVM…  
第三步、数据采集，数据处理，生成分类  
1）模型建好之后，可以导入样本数据，进行模拟，将果聊诈骗分子的账号全部找出来 。  
2）可采用多种算法同时分类，观测各自结果，综合比较，最后择优使用 。  
当User Profile确定之后，User Profile与User Persona的差距如何？User Persona与真实用户的情况间差距如何？User Profile与真实用户的情况间差距如何？  
三、用回归分析、A/B测试、用户调研的方法验证用户细分的准确性：  
1. 回归分析延续上一小节的例子，可分两大步：  
召回率（Recall）：R=TP /（TP+FN）；即（正确识别的不法分子数）/（正确识别不法分子与正常用户数）  
准确率（Accuracy）：ACC=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN）；即（判定正确的数）/（所有判定的数）  
精确率（Precision）：P=TP /（TP+FP）；即（正确识别的不法分子数）/（系统识别出的不法分子数）  
基本上仅用召回率（R）和准确率（ACC）就可以评估策略的好坏，并进行优化调整了 。  
2. A/B测试多方案并行测试，单一变量法观察方案效果，最终择优；实施层面的原理如下图：  
（该图片来自网络）  
从左到右，四条粗竖线代表了四个关键角色：客户端、服务器、数据层、数据仓库 。  
从上到下，三部分代表了三种测试形式：无 A/B 测试组、基于后端的 A/B 测试组、基于前端的 A/B 测试组 。  
3. 用户调研用户调研是为了接近用户、了解用户，也方便自己变成用户，体会用户 。  
调研的方式有很多：用户访谈、焦点小组、参与式设计、问卷调查、观察用户行为、走进场景、分析用户数据、10-100-1000法则……用于持续获取精准的用户画像，具体的操作步骤在网上一搜一大篇；工作中只要选择自己最顺手的一两个方法用到极致、用到出神入化、用到可以感知用户就可以了 。  
那么，如何减小调研结果与真实用户之间的差距呢？索尼公司曾经做过一次关于用户对Boomboxes音响颜色偏好的面对面访谈式的调研，音响颜色有黄色和黑色两种，大部分人表示黄色更好看，更愿意购买黄色的音箱；有意思的是，调研结束后，组织者为了答谢允许每人离开时带走一个音响，结果极大部分人都带走了黑色的音箱 。  
故无论采取哪种调研方式，还是要有非常多的人与人之间互动的注意事项；此块内容诸多文章都有所阐述，为了便于理解，我们看看唐僧一边走路、一边乞食去西天取经的故事，为啥要走着去？不让悟空背着飞去？为什么还要乞食前行？因为要走进众生、了解众生、融入众生，那在“托钵乞食”时有哪些注意事项？  
综上，回归分析与A/B测试在从定量的角度验证、用户调研从定性的角度佐证用户细分的准确性 。  
【客户细分怎么写 写客户细分的模式和类型？】用户细分是企业为了实现用户需求的异质性、并集中有限资源进行有效市场竞争的行为；系统实施层面，是在抽象理论的指导下，用算法进行标签化统计、分类，并以用户画像的形式表现，最后在策略上、界面上、运营方式上进行“量体裁衣” 。

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