如何构建用户画像?(构建用户画像的4大步骤):方舟服务器邮箱地址 時間:2024-01-21 05:53:06 作者:方舟服务器邮箱地址 熱度:方舟服务器邮箱地址 方舟服务器邮箱地址描述::文章从数据产品层面出发,对如何从0到1建设用户画像体系进行了梳理分析,主要是4个步骤:业务需求分析、建设标签体系、建设画像系统和画像应用,供大家一同参考和学习。从PC到移动互联网,一批搭乘流量红利快车的互联网产品,曾极速崛起。而如今,流量红利消失,一个疯狂的、传奇般的流量时代,已然结束。增量乏力,存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营,结合大数据,对用户进行分群,针对不同群体的用户采用不同的营销策略。兵法云:知己知彼,百战不殆,在整个精细化运营过程中,用户画像体系的搭建起到不可或缺的作用。前面草帽小子介绍了埋点数据采集、指标体系搭建、数仓和OLAP分析等数据基础层建设,接下来我们来研究如何从0-1搭建用户画像体系,以及用户画像的应用场景。初识用户画像用户画像的概念,最早由交互设计之父Alan Cooper提出,是对产品或服务的目标人群做出的特征刻画。在早期,用户数据的来源渠道比较少,数据量也相对比较小的时期,用户画像的研究主要基于统计分析层面,通过用户调研来构建用户画像标签。后来,加利福尼亚大学的Syskill和Webert,通过手动收集网站用户对页面的满意度,然后通过统计分析逐渐构建出用户兴趣模型。再随着互联网及信息采集技术的发展,加州管理大学开发了Web Watcher,可以通过数据采集器,记录互联网上用户产生的各种浏览行为以及用户的兴趣偏好,实现对用户兴趣模型的构建,并随着数据的不断累积,扩大更新系统模型,用户画像标签也更加丰富。近年来,随着互联网海量数据的爆炸式增长,众多企业的用户画像研究有了新的机遇,基于用户的属性、行为、兴趣爱好等数据标签,运用算法对特征进行分析建模,从而抽象出用户的全貌,成为了产品人员的关注重点。例如对于路飞而言,其用户画像可简单描述为18-25岁中二少年,15亿身价,爱吃肉,爱炫酷机器人,冲动性消费人群,若某电商网站提前得知了该用户信息,就可以根据其偏好特征,给其推送肉类以及高科技商品,促进路飞在平台上完成购买。这个过程中,用于描绘用户画像的关键性因素就是标签,通常不同应用场景下,标签分类不同。例如腾讯广告对标签的分类,可分为:人口学