用戶研究 --- 用戶畫像

相關(guān)精彩專題鏈接: 數(shù)據(jù)成就更好的你

一、什么是用戶畫像?

用戶畫像就是根據(jù)用戶屬性、業(yè)務(wù)場(chǎng)景和用戶行為等數(shù)據(jù)將用戶信息標(biāo)簽化(即給用戶貼“標(biāo)簽”)。

二、用戶畫像的應(yīng)用?

活動(dòng)營(yíng)銷、用戶統(tǒng)計(jì)、個(gè)性化推薦、廣告系統(tǒng)、內(nèi)容推薦、興趣偏好都是基于用戶畫像的應(yīng)用。

三、如何構(gòu)建用戶畫像?

1.需求調(diào)研,輸出對(duì)應(yīng)的需求文檔

一般而言,用戶畫像的服務(wù)對(duì)象包括運(yùn)營(yíng)人員、客服、數(shù)據(jù)分析人員等。不同業(yè)務(wù)方對(duì)用戶畫像的需求有不同的側(cè)重點(diǎn)。

對(duì)于運(yùn)營(yíng)人員來說,他們需要分析用戶的特征、定位用戶行為偏好,做商品或內(nèi)容的個(gè)性化推送以提高轉(zhuǎn)化率,所以畫像的側(cè)重點(diǎn)落在用戶個(gè)人行為偏好;

對(duì)于數(shù)據(jù)分析人員來說,他們需要分析用戶行為特征,做好用戶的流失預(yù)警工作,還可根據(jù)用戶的消費(fèi)偏好做更有針對(duì)性的精準(zhǔn)營(yíng)銷。

2.建立標(biāo)簽體系

根據(jù)調(diào)研的需求,建立對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽體系、并對(duì)方案的可行性進(jìn)行溝通與確認(rèn),輸出對(duì)應(yīng)的文檔。在方案中應(yīng)該明確畫像應(yīng)用場(chǎng)景、最終開發(fā)出的標(biāo)簽內(nèi)容、與各業(yè)務(wù)場(chǎng)景相關(guān)的數(shù)據(jù)口徑、涉及到的數(shù)據(jù)庫(kù)與表,應(yīng)用實(shí)施流程等。

梳理標(biāo)簽分類時(shí),盡可能按照MECE原則,相互獨(dú)立,完全窮盡。

123.jpg

3.數(shù)據(jù)的ETL處理

數(shù)據(jù)處理人員從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型,將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。

相關(guān)的案例可參考:HIVE大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目---用戶行為分析

4.數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模是指通過對(duì)用戶屬性、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、用戶行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析和預(yù)測(cè),為用戶打上對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。

標(biāo)簽的分類:事實(shí)標(biāo)簽、模型標(biāo)簽、預(yù)測(cè)標(biāo)簽

事實(shí)標(biāo)簽。從原始數(shù)據(jù)中提取,基于統(tǒng)計(jì)得到。
例如:性別、年齡、城市、新增用戶、活躍次數(shù)等字段可以從用戶注冊(cè)數(shù)據(jù)、用戶訪問數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)得到。

模型標(biāo)簽。沒有對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),需要定義規(guī)則,建立模型來計(jì)算得出標(biāo)簽實(shí)例。
例如:對(duì)平臺(tái)上“消費(fèi)活躍”用戶這一口徑的定義為近30天交易次數(shù)>=2。規(guī)則類標(biāo)簽的規(guī)則確定由運(yùn)營(yíng)人員和數(shù)據(jù)人員共同協(xié)商確定。

預(yù)測(cè)標(biāo)簽。參考已有事實(shí)數(shù)據(jù),來預(yù)測(cè)用戶的行為或偏好,該類標(biāo)簽通過數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生。
例如:根據(jù)一個(gè)用戶的行為習(xí)慣判斷該用戶是男性還是女性,根據(jù)一個(gè)用戶的消費(fèi)習(xí)慣判斷其對(duì)某商品的偏好程度。

建模涉及的算法:相似度計(jì)算;分類、聚類計(jì)算;文本挖掘算法;預(yù)測(cè)算法;推薦算法等

相關(guān)的建模案例可參考:K-means聚類分析案例---電信客戶細(xì)分

5.畫像模型的發(fā)布和效果跟蹤

用戶畫像建立是一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的過程,需不斷調(diào)整模型及相關(guān)權(quán)重配置。用戶畫像從原始數(shù)據(jù)輸入到模型應(yīng)用等一系列的流程可用下圖進(jìn)行概述:


image.png
  • 數(shù)據(jù)經(jīng)ETL處理后,集中存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中;
  • 經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)的建模、挖掘、分析建立用戶畫像模型;
  • 最終將建好用戶畫像的數(shù)據(jù)接口調(diào)用到BI報(bào)表、經(jīng)營(yíng)分析、精準(zhǔn)營(yíng)銷、個(gè)性化推薦等各系統(tǒng)模塊
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成,瀏覽時(shí)請(qǐng)結(jié)合常識(shí)與多方信息審慎甄別。
平臺(tái)聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn),簡(jiǎn)書系信息發(fā)布平臺(tái),僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
禁止轉(zhuǎn)載,如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)通過簡(jiǎn)信或評(píng)論聯(lián)系作者。

相關(guān)閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容