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基于新闻资讯行业用户阅读行为特征的客户终生价值研究的开题报告
一、研究背景及意义
新闻资讯行业的竞争日益激烈，以往单纯依靠新闻内容的质量和门槛已经不能满足市场需求，产品品质、用户体验、商业模式等诸多方面的探索，成为行业发展的关键。而用户，作为新闻资讯行业的服务对象，在业务模式的转型中愈发重要。因此，针对用户，挖掘并进行终生价值分析，已经成为了资讯行业发展策略的核心之一。
终生价值，即用户在与企业保持长期关系过程中产生的收益，包括用户最初购买产品的成本、用户添加新产品或升级现有产品的成本和用户在服务过程中的消费以及其他附加费用等。
而基于新闻资讯行业用户阅读行为特征来分析用户价值，则有针对性且效果突出。在新闻客户终生价值研究中，据分析，一般情况下，新闻品类的客户终生价值较高，因为这类用户具有一定的忠诚度，并且他们的阅读行为更具有规律性。此外，通过对用户阅读兴趣和行为探索，可以进行个性化精准推荐，从而促使用户更高频度地使用产品，从而对企业优化营收、提高竞争力具有重要意义。
二、前期研究现状
目前，国内外在新闻资讯客户终生价值的研究现状也是相对较为丰富。其中，MaximeCOHEN、XianhuaDENG、ChengZHU等人采用了用户画像、RFM模型、时序模型等方法进行了基于用户行为分析的客户价值研究，在精准营销、用户满意度等方面均取得了优异的表现。
同时，我国的新闻资讯行业也在深耕探索，以腾讯新闻、今日头条等为代表的一系列平台也在持续优化自身的用户分析与价值提升技术，例如包括用户画像、数据挖掘技术等。
三、研究内容及方法
本次研究将采用以下步骤，探究基于新闻资讯行业用户阅读行为特征的客户终生价值分析：
1.数据收集和预处理：
收集某一新闻资讯平台的用户数据，按一定时间周期计算每个用户的贡献度，即使用该平台的次数或阅读的新闻篇数。此外，还将收集用户在该平台的基本信息，包括性别、年龄、地域等。
2.用户画像构建：
通过基本信息和行为数据，建立用户画像模型，分析用户的基本特征以及整体行为特征，为后续模型的分析奠定基础。
3.RFM模型构建：
采用经典的RFM模型（Recency、Frequency、Monetary）来衡量客户价值，建立科学的价值评分体系。其中，Recency指用户最近一次操作距今的时间，Frequency指用户操作的次数，Monetary指用户的操作贡献度。
4.决策树算法：
采用决策树算法，来寻找对用户终生价值有显著影响的关键行为属性。决策树可以更为直观地展示不同行为特征对客户质量量化的贡献，且易于理解和解释。
四、预期成果
通过本次研究，可以探索既具有针对性，又较为可操作性的新闻资讯客户终生价值研究方法。同时，本研究可以提供基于用户行为特征的精准营销方案，进一步优化客户体验，从而实现营收增长。
五、可能存在的问题及解决方案
1.数据的采集和预处理需要占用较多的资源。在数据收集过程中，需要遵循数据隐私保护的规范，加强安全保障。
2.在RFM模型的构建中，由于每个用户的贡献度不同，对于Monetary指标的处理需要比较复杂。为了更为准确地计算终生价值，可以根据长期行为数据中的消费数据，筛选出较为稳定的部分作为权重参考。
3.决策树算法本身具有过拟合等问题，因此需要在采取较小的步长进行模型训练，同时跑多遍交叉验证，避免模型出现过拟合风险。
总之，本研究将以基础数据、基础技术和基本经验为支撑，探索新闻资讯用户阅读行为特征对终生价值的影响，并建立合适的量化评估体系，以期从多个方面提升行业竞争力及用户体验。