8-1 前端数据智能提升消费者体验

AI智能总结

前端数据智能-消费者体验优化

前端关注用户交互体验，通过数据智能精准了解用户需求，提供更好体验。
具体场景包括：跳失预测、交互偏好分析、智能UI等。
- 跳失预测：采取策略挽留即将跳失用户。
- 交互偏好分析：探索用户对频道UI功能的偏好，采用不同策略提升体验。
- 智能UI：根据用户喜好动态组织内容流，提高内容消费者体验。

数据智能实践流程：
1. 问题定义：明确数据应用目标（消费者洞察、业务创新）。
2. 数据采集：收集元数据、行为数据、关键结果数据。
3. 数据分析：特征分析、降维、数据可视化、聚类分类、回归模型、数据统计、趋势变化、数据探查。
4. 数据应用：通过A/B测试将分析结论落地到业务。
交互偏好分析实践：
- 问题定义：消费者进入频道后对内容的访问是否有偏好或规律。
- 数据采集：将用户一次页面访问作为一次行为，定义行为特征为频道内不同功能模块的点击和曝光次数。
- 数据分析：
  - 模型选择：采用k-means聚类算法，因其可解释性强、性能开销小，但需人为设置聚类数量。
  - 数据预处理：对数据进行归一化处理，避免商品流模块数据偏差影响聚类结果。
  - 不同k值的聚类结果：选择8、9、10分别进行聚类。
  - 行为分类模型：验证点击和浏览与行为分类的关系，得到PV分类模型。
  - 偏好概率表验证：收集30天数据，用模型分类并验证偏好概率稳定性。
- 数据应用：
  - 落地方式：云-端结合，T-1概率分布行为分类模型。
  - 页面预加载微动效承接策略：通过A/B测试确定实验策略并监控指标。