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大數據
隨著大數據技術的深入研究與應用,企業(yè)的專注點日益聚焦于怎樣利用大數據來為精準營銷服務,進而深入挖掘潛在的商業(yè)價值。于是,“用戶畫像”的概念也就應運而生,從宏觀層面總結,就是得到用戶畫像的數據架構。

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什么是用戶畫像?

在互聯(lián)網逐漸步入大數據時代后,不可避免的給企業(yè)及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中***的變化莫過于,消費者的一切行為在企業(yè)面前似乎都將是 “可視化”的。隨著大數據技術的深入研究與應用,企業(yè)的專注點日益聚焦于怎樣利用大數據來為精準營銷服務,進而深入挖掘潛在的商業(yè)價值。于是,“用戶畫像”的概念也就應運而生。

用戶畫像(User Profile)

作為大數據的根基,它***地抽象出一個用戶的信息全貌,為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息,提供了足夠的數據基礎,奠定了大數據時代的基石。

用戶畫像,即用戶信息標簽化,就是企業(yè)通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后,***地抽象出一個用戶的商業(yè)全貌作 是企業(yè)應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業(yè)提供了足夠的信息基礎,能夠幫助企業(yè)快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。

 

標簽體系

 

用戶畫像的四階段

用戶畫像的焦點工作就是為用戶打“標簽”,而一個標簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標識,如年齡、性別、地域、用戶偏好等,***將用戶的所有標簽綜合來看,就可以勾勒出該用戶的立體“畫像”了。

具體來講,當為用戶畫像時,需要以下四個階段:

 

4個階段

戰(zhàn)略解讀:企業(yè)選擇構建用戶畫像平臺,可以實現不同的戰(zhàn)略目的,如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰(zhàn)略目的的不同,用戶畫像的構建也有所區(qū)別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰(zhàn)略意義、平臺建設目標和效果預期,進而有針對性的開展實施工作。

 

建模體系:對用戶畫像進行數據建模,結合客戶實際的需求,找出相關的數據實體,以數據實體為中心規(guī)約數據維度類型和關聯(lián)關系,形成符合客戶實際情況的建模體系。

維度分解:以用戶、商品、渠道三類數據實體為中心,進行數據維度分解和列舉。根據相關性原則,選取和戰(zhàn)略目的相關的數據維度,避免產生過多無用數據干擾分析過程。

應用流程:針對不同角色人員的需求(如市場、銷售、研發(fā)等),設計各角色人員在用戶畫像工具中的使用功能和應用/操作流程。

用戶畫像的意義

完善產品運營,提升用戶體驗:改變以往閉門造車的生產模式,通過事先調研用戶需求,設計制造更適合用戶的產品,提升用戶體驗。

對外服務,提升盈利:根據產品特點,找到目標用戶,在用戶偏好的渠道上與其交互,促成購買,實現精準運營和營銷。

 

畫像意義

 

用戶畫像的構建是有難度的

主要表現為以下四個方面:

 

畫像難度

為了精準地描述用戶特征,可以參考下面的思路,從用戶微觀畫像的建立→用戶畫像的標簽建模→用戶畫像的數據架構,我們由微觀到宏觀,逐層分析。

 

首先我們從微觀來看,如何給用戶的微觀畫像進行分級呢?如下圖所示

總原則:基于一級分類上述分類逐級進行細分。

第二分類…

第三分類…

…….

 

畫像示例

完成了對客戶微觀畫像分析后,就可以考慮為用戶畫像的標簽建模了。

 

從原始數據進行統(tǒng)計分析,得到事實標簽,再進行建模分析,得到模型標簽,再進行模型預測,得到預測標簽。

 

標簽建模

***從宏觀層面總結,就是得到用戶畫像的數據架構。

數據結構

 

責任編輯:王雪燕 來源: 36大數據
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