TP钱包用户画像搭建技巧，三步搞定数据分析
听起来复杂的用户画像, 在TP钱包里操作, 但实际上啊相比想象是要简单掉不少的。我最开始的时候呢, 也觉得那是得去写代码才行的, 可往后才发现, 只要是会去运用链上数据, 那就可以把用户的行为基本上摸得着个大概了。
首部步骤为抓取交易记录, TP钱包呈现完整交易流水, 你能够导出或者借由API读取, 着重察看用户活跃时段以及常用代币还有交易频率, 这些数据会告知你用户是属于囤币类型还是频繁交易类型, 譬如有人每天都更换U, 必定不会是单纯的持币者。
第二步是对钱包交互对象展开细致地分析, 以TP钱包呈现的链上信息为凭借, 能够明确看到用户与哪些DApp产生了互动, 例如, 用户是投身于GameFi领域, 沉浸于各式各样趣味十足的区块链游戏之中, 还是热衷于进行DeFi挖矿, 期望以去中心化金融的途径获取收益, 亦或是仅仅单纯地运用去中心化交易所开展日常的交易操作, 依据这些信息, 能够有效地助力你判别用户的兴趣领域以及风险偏好。能够明显发现, 对于频繁参与借贷协议的那类用户而言, 他们的行为模式, 以及投资理念等方面, 跟仅仅专注于玩 NFT 的用户相比较, 其画像全然不一样。
第三步那是要梳理资产构成, TP钱包具备支持多链的特性, 借此你能够查看用户于不同链上的资产分布情况。存在着一部分人将资产集中于ETH之上, 而另外一些人则把资产分散于BNB Chain以及Polygon之上, 这样的差异体现出了他们对于生态所具有的认知以及信任程度。把持仓量与持仓时间相结合起来, 便能够绘制出更为立体的用户模型。
将这些数据拼凑到一块儿, 用户画像便呈现出来了。从事运营或者产品相关工作的人,依靠这个能够精确地推出策略。不要被“画像”这一词汇吓到如何在TP钱包中构建用户画像？, TP钱包的工具就在那里, 关键在于你是否愿意动手挖掘数据。
