用户画像这么重要!那用户画像的流程、方法是怎样的?
比如腾讯,比如百度,比如阿里巴巴,这三个公司被称为 BAT 。BAT 最核心的能力,我认为就是大数据的用户画像能力。再跟大家说个段子,大家都知道腾讯,腾讯做产品很强,如果你做了一个产品被腾讯盯上了,腾讯也做个产品,腾讯能很快超越你,为什么呢?因为腾讯有一个非常强大的用户的挖掘能力。
举个例子,腾讯的技术分为 T1、T2、T3、T4、T5 。T5 相当于首席科学家,基本上就一两个人,T4 在腾讯有不少人,几十个人,什么叫 T4?腾讯叫 T4 专家组,就是能在腾讯进入 T4 的,一般都是经过上亿次用户运营的这种技术高手。腾讯公司遇到问题,就上 T4 专家组,就让这帮擅长用户画像的 T4 专家组......
一、什么是用户画像
用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标群体的用户模型,即根据用户的属性及行为特征,抽象出相应的标签,拟合而成的虚拟的形象,主要包含基本属性、社会属性、行为属性及心理属性。
需要注意的是,用户画像是将一类有共同特征的用户聚类分析后得出的,因而并非针对某个具像的特定个人。
用户标签集合
二、用户画像的步骤
(1)明确画像目的
确认画像目的是非常基础也是关键的一步。要了解构建用户画像期望达到什么样的运营或营销效果,从而在标签体系构建时对数据深度、广度及时效性方面作出规划,确保底层设计科学合理。
(2)数据采集
只有建立在客观真实的数据基础上,生成的画像才有效。在采集数据时,需要考虑多种维度,比如行业数据、全用户总体数据、用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据等等,并通过行业调研、用户访谈、用户信息填写及问卷、平台前台后台数据收集等方式获得。
(3)数据清洗
就自身采集到的数据而言,可能存在非目标数据、无效数据及虚假数据,因而需要过滤原始数据。
(4)特征工程
特征工程能够将原始数据转化为特征,是一些转化与结构化的工作。在这个步骤中,需要剔除数据中的异常值(如电商APP中,用户可能用秒杀的手段以几分钱价格获得一部手机,但用户日常购物货单价都在千元以上)并将数据标准化(如消费者购物所使用的货币包括人民币与美元,需要将货币统一)和判断的标签标准化。
画像构建中用到的技术有数据统计、机器学习和自然语言处理技术(NLP)等,如图所示。具体的画像构建方法会在本章后面的部分详细介绍。
用户画像的构建技术
(5)数据标签化
在这一步将得到的数据映射到构建的标签中,并将用户的多种特征组合到一起。标签的选择直接影响最终画像的丰富度与准确度,因而数据标签化时需要与APP自身的功能与特点相结合。如电商类APP需要对价格敏感度相关标签细化,而资讯类则需要尽可能多视角地用标签去描述内容的特征。
优先级排序方法主要依据构建的难易程度和各类标签的依存关系,优先级如图所示。
各类标签的构建优先级
(6)构建用户画像
把标签分为三类:
第一类是人口属性
人口属性包括年龄、性别、学历、人生阶段、收入水平、消费水平、所属行业等
性别 | 男 |
女 | |
未知 | |
年龄 | 12 以下 |
12-17 | |
18-19 | |
20-24 | |
25-29 | |
30-34 | |
35-39 | |
40-44 | |
45-49 | |
50-54 | |
55-59 | |
60-64 | |
65 及以上 | |
未知 | |
月收入 | 3500 元以下 |
3500-5000 元 | |
5000-8000 元 | |
8000-12500 元 | |
12500-25000 元 | |
25001-40000 | |
40000 元以上 | |
未知 | |
婚姻状态 | 未婚 |
已婚 | |
离异 | |
未知 | |
从事行业 | 广告/营销/公关 |
航天 | |
农林化工 | |
汽车 | |
计算机/互联网 | |
建筑 | |
教育/学生 | |
能源/采矿 | |
金融/保险/房地产 | |
政府/军事/房地产 | |
服务业 | |
传媒/出版/娱乐 | |
医疗/保险服务 | |
制药 | |
零售 | |
电信/网络 | |
旅游/交通 | |
其它 | |
教育程度 | 初中及以下 |
高中 | |
中专 | |
大专 | |
本科 | |
硕士 | |
博士 |
人口标签
第二类是兴趣属性
第三类是地理属性
常驻地的挖掘基于用户的IP地址信息,对用户的IP地址进行解析,对应到相应的城市,对用户IP出现的城市进行统计就可以得到常驻城市标签。
用户的常驻城市标签,不仅可以用来统计各个地域的用户分布,还可以根据用户在各个城市之间的出行轨迹识别出差人群、旅游人群等,如图所示是人群出行轨迹的一个示例。
人群出行轨迹
北京的实时路况图
(7)生成画像
2024-01-08
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