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深入用户画像

2020-10-08 21:25:39 星期四  阅读：1501

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 ####为什么需要用户画像？ `用户画像——用户标签`，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。其核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的：`为了让人能够理解并且方便计算机处理`。 1.可以做分类统计 >喜欢红酒的用户有多少？ 喜欢韩风系的人群中， 男、女比例是多少？ 2.做数据挖掘工作 利用聚类算法分析，喜欢韩风系的人年龄段分布情况。 大数据处理，离不开计算机的运算，`标签提供了一种便捷的方式`，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法，模型能够理解人，当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高获取信息的效率。 3.精准营销 根据用户画像构建用户分群，及时响应运营人员的需求 4.数据分析 用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通。 ####如何构建用户画像？ `①、数据来源` 所有用户相关的数据。 静态信息数据 用户相对稳定的信息，这类信息自成标签。如果企业有真实信息则无需过多的建模预测。更多的是数据清洗的工作。 动态信息数据 用户行为可以看做是用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是用户画像构建的核心内容。 `②、目标分析` 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，韩风系 0.8、东方系0.6。 标签：表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等。 权重：用户的兴趣，偏好指数， 也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度、概率。 `③、数据建模方法` 根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。 什么用户 关键在于对用户的标识（互联网主要的用户标识的方法：cookie、注册ID、Email、微博微信QQ、手机号、身份证。其中身份证是最官方的方法） 什么时间 时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度(停留时间)。 什么地点 用户接触点，Touch Point（网址 + 内容） 干了什么事 用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、购买、点击赞等等。不同的行为类型，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1 ####理解用户画像与业务增长 猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？探讨这些是没有意义的。 用户画像背后真正的逻辑是： 性别如何影响消费决策？ 工资多少影响消费能力？ 有没有恋爱是否会带来新的营销场景？ 剁手购物怎么精彩推荐？ ... `不是我有了用户画像，便能驱动和提高业务。而是为了驱动和提高业务，才需要用户画像`。 ####用户画像的架构 用户画像一般按业务属性划分为多个类别模块 ①、人口统计 姓名、性别、年龄、籍贯、婚姻、学历 ②、社会属性 家庭组、家庭人数、家庭小孩标签、家庭老人标签、家庭汽车标签 ③ 、用户消费画像 首次消费时间、最后一次消费时间、消费间隔频次 ④、用户行为画像 指定时间内登录次数、登陆时长、登录深度、评论数、点赞数、收藏数、浏览数 ⑤、用户兴趣画像 价格偏好、类目偏好、风格偏好、品类偏好、下单时间偏好、品牌偏好