手把手教你做用户画像:三种标签类型、八大系统模块
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发布时间：2024-09-30 06:29
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时间：2024-10-05 02:41
企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录。如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务。而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
一、用户画像是什么
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
二、用户画像的3种标签类型
用户画像建模其实就是对用户“打标签”，一般分为3种类型：统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘类标签。
1. 统计类标签：这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。
2. 规则类标签：该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。
3. 机器学习挖掘类标签：该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。
三、用户画像8大系统模块及解决方案
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，包括用户画像基础、数据指标体系、标签数据存储、标签数据开发、开发性能调优、作业流程调度、用户画像产品化和用户画像应用。
四、一款用户画像产品是什么样的?
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。这里简要介绍用户画像产品化后，主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。
1. 标签视图与查询：标签视图与查询功能主要面向业务人员使用，如图4所示。
2. 用户人群功能：用户人群功能主要面向业务人员使用。产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时，可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况，更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。
