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婚恋元宇宙数据+婚恋”时代来临 珍爱网大数据驱动高效婚恋

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发表于 2023-9-26 21:16:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
[size=1em]  在大数据时代,用户在网络上的行为轨迹,一定程度上勾勒出了他们的生活状态以及潜在性格特点。对于习惯线上社交的年轻人来说,大数据在婚恋上的应用和助益无处不在。珍爱网等互联网婚恋企业,近年来借助数据用于提高婚恋效率的做法屡见不鲜。
[size=1em]  通过挖掘和筛选用户基本属性,结合双方的测试数据、行为数据客观地分析筛选出符合用户期待对象,这一行为节省了用户盲目寻找的时间。而对于平台来说,数据量十分庞大,用户匹配的难度和技术要求较高,用户画像、沟通偏好、活跃程度等等信息都是算法要考虑到的数据。数据婚恋必须要借助大数据挖掘和机器学习的手段,才能为用户及时快速地匹配到适合的潜在对象。相比起传统的婚介所或相亲角,基于大数据算法匹配出的对象,相亲成功率更高。
[size=1em]  主观数据:专业心理测试
[size=1em]  为了帮助用户更好地了解自己,同时在价值观层面匹配到更合适的人选,很多互联网婚恋平台都陆续开发了爱情心理测试的系统或功能。以珍爱网的“心灵视界”为例,通过24道专业的心理测试题来了解用户的婚恋观,价值观和性格,用更科学、人性化的方法帮助用户快速找到合适的对象,从而提升婚恋交友的效率。
[size=1em]  同时,平台会将信息保留在用户账户中,在用户浏览异性相关信息时,随时调用,以测试双方的匹配度,为用户提供参考。
[size=1em]  以用户性格和观念数据为基础的精准匹配,无疑大大降低了用户盲选盲聊的时间精力成本。通过参考匹配结果,人们拥有了更多自主选择的空间,例如在身高年龄等硬性条件不符时,也很可能愿意为心灵匹配指数高的人选开一次绿灯,给双方一次互相了解的机会。
[size=1em]  但同时,心灵测试数据的分析匹配,也有一定局限性。由于人们总会不自觉地有自我美化的倾向,由用户主观作答的测试结果,未必能100%准确地反映用户的真实想法。
[size=1em]  这时候,引入用户客观行为数据就很有必要了。
[size=1em]  客观数据匹配:用户行为痕迹
[size=1em]  在网络上,但凡走过必留痕迹。平时喜欢发短视频动态还是图文动态、浏览过的人是否都集中在同一行业、是喜欢白天登陆还是夜晚登陆……各种反映了用户真实偏好的行为信息,都被系统记录了下来,经算法形成一个个客观的标签描述,成为用户在社交软件中的“面孔“。
[size=1em]  如果说心理测试还有主观美化滤镜的话,那经系统挖掘和处理过的行为数据模型则是更为真实的事实反映。目前珍爱网等在线婚恋平台,通过用户对推荐对象的浏览时长、“打招呼”、“发消息”等行为,适时调整推荐用户类型。
[size=1em]  通过主客观数据的两者结合,为用户匹配出的人选更加精准有效,将大大提高用户迅速找到灵魂伴侣的可能性。
[size=1em]  附加价值:数据婚恋还有更多可能
[size=1em]  大量的用户数据,除了在线匹配时能起到重要作用外,对扩展细分业务,为用户提供附加价值也有很大贡献。譬如,珍爱网基于1.7亿会员的数据和案例积累,从中洞察用户需求,在珍爱app内打造了珍爱学堂板块,主要提供常见婚恋情感问题的在线课程。“如何判断对方是否适合自己?”“如何学会和异性聊天?”等热门话题均是通过数据挖掘总结出单身人士最关注的问题。
[size=1em]  珍爱网学堂板块是通过直播、短视频等形式,用户们可以在线上接受专业的情感心理咨询师的指导,与情感专家在线实时互动,从而学习到更多实用有效。专业系统的婚恋情感知识。
[size=1em]  借助学习课程,树立正确的婚恋观。确立适合自己的目标,将更有利于用户寻找到属于自己的灵魂伴侣,也更有利于他们未来的情感生活。而对平台来说,这是服务链条的延伸,增加了用户触点,更有利于平台发展更新自己的盈利模式。
[size=1em]  数据在这一过程中的作用则是充分挖掘用户真正关心关注的情感问题。
[size=1em]  数据在助力婚恋匹配上的作用巨大,但另一方面,我们不得不承认,数据目前未能做到完美。诸如人品气质,幽默感,对事物的感受等“软条件”,难以被量化,也就不能精准地体现在数据中。然而这些因素,在男女的长期关系中,是极为重要的考量因素。鉴于软性因素的重要性,这些“软条件”的匹配,则被体现在珍爱网线下门店的红娘服务中。在未来,线上精准匹配与线下红娘服务,将成为珍爱网的两个重要匹配方式。对用户来说,充分利用大数据所带来的便利,但不完全依赖大数据,或许是最好的态度。
[size=1em]  (免责声明:本文转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本人赞同其观点和对其真实性负责。请读者仅做参考,并请自行承担全部责任。如涉及作品内容、版权和其它问题,请联系删除。)
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