基于Spark的实时用户画像分析系统-汪飞-1027

用户画像分析有哪几个步骤

在企业和商家进行产品的定位、用户体验的优化、广告的精准投放以及用户价值大小衡量等问题方面需要结合受众群体的需求特性以及行为组合,去具体的优化自身的产品制定合适的经营策略,这个时候用户画像分析就派上用场了。 何为用户画像呢?用户画像可以简单理解成是海量数据的标签,根据用户的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,形成了一个人物原型(personas)。用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具在各领域得到了广泛的应用。 了解了什么是用户画像,接下来我们再来看看用户画像分析主要有哪些步骤。 第一步:准确识别用户 微博/微信/QQ等第三方登录成企业识别用户的折中选择 用户识别的目的是为了区分用户、单点定位。用户识别的方式有很多种,如cookie、注册ID、邮箱、微信/微博/QQ等第三方登录、手机号等,这些都是互联网用户相对于

传统线下渠道所特有的身份标识,其中手机号是目前移动端最为准确的用户标识,但随着用户的注册意愿越来越低,微博/微信/QQ等第三方登录成为越来越多企业的折中选择。 第二步:动态跟踪用户行为轨迹 三大维度:场景+媒体+路径 动态行为数据可以确认用户不同场景下的不同访问轨迹,助力广告主跨端控频营销。 用户网络行为动态跟踪主要包括三个维度:场景+媒体+路径,应用到互联网中,场景主要包括访问设备、访问时段,媒体指某一时段下用户具体访问的媒体,如资讯类、视频类、游戏类、社交类等,路径指用户进入和离开某媒体的路径,可以简单理解为用户的站内与站外行为,如是通过搜索导航进入还是直接打开该APP,离开时是站内跳转到其他网页还是直接关闭,一方面有助于媒体自身优化流量运营,另一方面帮助广告主有效控制不同页面的投放频次,避免产生用户倦怠。 第三步:结合静态数据评估用户价值 五大维度:人口属性+商业属性+消费特征+生活形态+CRM 静态数据获取后,需要对人群进行因子和聚类分析,不同的目的分类依据不同:如对于产品设计来说,按照使用动机或使用行为划分是最为常见的方式,而对于营销类媒体来说,依据消费形态来区分人群是最为直接的分类方式。 静态数据主要包括用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度,其获取方式存在多种,数据挖掘是最为常见也是较为精准的一种方式,如果数据有限,则需要定性与定量结合补充,定性方法如小组座谈会、用户深访、日志法、Laddering 阶梯法、透射法等,主要是通过开放性的问题潜入用户真实的心理需求,

如何搭建用户画像的标签体系

如何搭建用户画像的标签体系 1摘要 1.用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所 产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。 即用户通过平台,在什么时间什么场景下做了什么行为,平 台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化 信息。 2.标签分为三种属性:静态标签判断用户基础需求,动态标签 提升用户体验,预测标签提升用户转化,提高产品价值。 3.“贴标签”形式有两种:用户主动选择特定标签和平台结合用 户行为给用户“贴标签”。 4.标签优化方式:机器优化和人工优化。 5.搭建标签体系流程:收集需求-建立规则-填充数据-标签维护。 6.在公司中,搭建标签需运营、产品、技术协调配合完成;运营 负责制定规则,产品结合业务审核标签合理性,技术负责实 现。 7.标签的作用:增强公司竞争壁垒,提升产品价值,提高运营 效率。 Tips: 1.业务导向:用户标签要贴近产品业务场景及产品所处行业建 立,避免标签脱离业务。 2.数据验证:标签的准确性和数据息息相关,不能只通过用户 1、2次点击某商品或内容,就确定用户对此感兴趣,要结合 数据趋势变化,不断验证,以免片面下结论导致用户画像不 准确。 3.持续优化:伴随用户年龄、偏好等阶段变化,用户需求和在 平台内的行为会不断变化,保持敏锐的用户嗅觉,利于产品 优化迭代,利于公司可持续发展。

2用户标签是什么 用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。即用户通过平台,在什么时间什么场景下做了什么行为,平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。 3标签体系的目标 产品的本质是用户,用户画像的本质是标签,给用户“贴标签”,最主要的作用是构建产品的用户画像,而精准的用户画像是多方共赢的前提。 公司战略:公司可持续发展的核心,一方面使公司更具竞争壁垒,及时洞察市场风向,预测产品所占市场规模及前景发展,及时优化公司战略,避免过早陷入发展瓶颈;另一方面沉淀大批用户数据,既利于孵化创新产品,也丰富盈利模式(比如与第三方合作)。 产品设计:提升产品价值关键因素,基于精准人群的需求分析和功能设计,更容易得到用户认可,更容易打造产品亮点,提供精准个性化的服务,比如对于社区产品,内容个性化推荐将有效提升社区粘度。 运营管理:用户标签是精细化运营的基础,能有效提高流量的分发效率和转化效率。提高运营效率;如今的新用户获客成本居高不下的情况下,利用现有用户画像,做好存量用户的维护,通过精准营销策略,提升存量用户的留存与活跃。 4标签体系的应用场景 4.1应用场景分类 标签和画像实际上是对数据的再加工,根据不同的加工输出可分成四大类应用场景(如下图):

构建用户画像的目的很简单:了解你,是为了更好的服务你

企业利用寻找到的目标用户群,挖掘每一个用户的人口属性、行为属性、社交网络、心理特征、兴趣爱好等数据,经过不断叠加、更新,抽象出完整的信息标签,组合并搭建出一个立体的用户虚拟模型,即用户画像。 给用户“打标签”是用户画像最核心的部分。所谓“标签”,就是浓缩精炼的、带有特定含义的一系列词语,用于描述真实的用户自身带有的属性特征,方便企业做数据的统计分析。 出于不同的受众群体、不同的企业、不同的目的,给用户打的标签往往各有侧重点,应该具体问题具体看待。 但是,有些标签适用于所有情况,应该加以理解和掌握。我把常见的标签分成两大类别:相对静止的用户标签以及变化中的用户标签。 相对应的,由静态标签搭建形成的画像就是2D用户画像;由静态标签+动态标签构建出来的即是3D 用户画像。 静态的用户信息标签以及2D用户画像 人口属性标签是用户最基础的信息要素,通常自成标签,不需要企业过多建模,它构成用户画像的基本框架。 人口属性包括人的自然属性和社会属性特征:姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型……。自然属性具有先天性,一经形成将一直保持着稳定不变的状态,比如性别、地域、血型;社会属性则是后天形成的,处于相对稳定的状态,比如职业、婚姻。 心理现象包括心理和个性两大类别,同样具有先天性和后天性。对于企业来说,研究用户的心理现象,特别是需求、动机、价值观三大方面,可以窥探用户注册、使用、购买产品的深层动机;了解用户对产品的功能、服务需求是什么;认清目标用户带有怎样的价值观标签,是一类什么样的群体。 具体的心理现象属性标签包括但不限于:

来源:“心理现象”百度百科 因为人口属性和心理现象都带有先天的性质,整体处于稳定状态,共同组成用户画像最表面以及最 内里的信息素,由此形成稳定的2D用户画像。

用户画像数据建模方法

用户画像数据建模方法 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。 如果用一幅图来展现,即: 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒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,提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如,判断用户偏好。短文本,每个标签通常只表示一种含义,标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作,这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 人制定标签规则,并能够通过标签快速读出其中的信息,机器方便做标签提取、聚合分析。所以,用户画像,即: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。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类,引入一种重要的分类思想:封闭性的分类方式。如,世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人;客户分三类,高价值客户,中价值客户,低价值客户;产品生命周期分为,投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式,有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整,造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外,不同的分类方式根据应用场景,业务需求的不同,也许各有道理,按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 静态信息数据 用户相对稳定的信息,如图所示,主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息,自成标签,如果企业有真实信息则无需过多建模预测,更多的是数据清洗工作,因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。

建立用户画像的标签体系

建立用户画像的标签体系 王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程,连载二更进一步,以时尚杂志全媒体为业务原型,把抽象的文字描述实例化,从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作,后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。 可以获取到的数据分两类,一类是业务系统数据,一类是用户访问网站、APP产生的行为数据。 不同的企业做用户画像有不同的战略目的,广告公司做用户画像是为精准广告服务,电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。 战略理清楚后,首先要画出描述用户画像的框架,建立用户画像体系框架的目的是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。具体要结合战略目标、数据情况、应用场景来规划标签系统,选取和战略目标一致的标签维度,把标签按照应用场景进行分门别类。同时注意聚焦和收敛,不要把没用标签装进来,以降低系统的复杂性,避免无用信息干扰分析过程。 用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。 把标签分成不同的层级和类别,一是方便管理数千个标签,让散乱的标签体系化;二是维度并不孤立,标签之间互有关联;三可以为标签建模提供标签子集,例如计算美妆总体偏好度,主要使用美妆分类的标签集合。

梳理某类别的子分类时,尽可能的遵循MECE原则(相互独立、完全穷尽),尤其是一些有关用户分类的,要能覆盖所有用户,但又不交叉。比如:用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户,用户消费能力分为超强、强、中、弱,这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。 标签还可以按照处理过程、标签获取的方式进行划分,分为事实标签、模型标签、预测标签。不同类别的处理方式不一样。 事实标签:直接从原始数据中提取,例如性别、年龄、住址、上网时段等等 模型标签:需要建立模型进行计算,例如美妆总体偏好度 预测标签:通过预测算法挖掘,例如试用了某产品后是否想买正品 但是有些事实标签,如果用户没有填写的话,就需要建立模型来预测。例如数据库中的年龄字段为空,建立依据用户行为来建立特征工程,然后做预测。 参考文档 《如何构建用户画像》 《你确定你真的懂用户画像?》

【CN109978630A】一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910260628.8 (22)申请日 2019.04.02 (71)申请人 安徽筋斗云机器人科技股份有限公 司 地址 230088 安徽省合肥市高新区习友路 3333号中国(合肥)国际智能语音产业 园研发中心楼609-142室 (72)发明人 王仁华  (74)专利代理机构 昆明合众智信知识产权事务 所 53113 代理人 刘静怡 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种基于大数据建立用户画像的精准营销 方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据建立用户画 像的精准营销方法和系统,其方法包括:S1、基于 网络探针技术和大数据技术全面获取用户的静 态信息数据和动态信息数据形成数据源;S2、对 所述数据源进行分析处理和特征提取,生成个性 化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权 重;S3、基于所述用户标签和用户标签对应的权 重构建用户画像和用户画像模型;S4、基于用户 画像模型实现精准营销。其系统包括:数据获取 模块、用户标签生成模块、用户画像构建模块、精 准营销模块以及数据库模块。本技术方案的基于 大数据建立用户画像的精准营销方法和系统,在 对用户标签提取、用户画像构建以及实施精准营 销时,科学、精细,真正意义上实现了精准营销, 效果良好。权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 109978630 A 2019.07.05 C N 109978630 A

权 利 要 求 书1/2页CN 109978630 A 1.一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: S1、基于网络探针技术和大数据技术全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据形成数据源; S2、对所述数据源进行分析处理和特征提取,生成个性化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权重; S3、基于所述用户标签和用户标签对应的权重构建用户画像和用户画像模型; S4、基于用户画像模型实现精准营销。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法,其特征在于,所述用户的静态信息数据至少包括用户的人口属性、商业属性等用户相对稳定的信息数据,所述用户的动态信息数据至少包括用户的互联网行为数据和用户的mac数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法,其特征在于,所述S2具体包括: S21、利用大数据分析技术和深层AI算法对数据源进行数据清洗以有效去除脏、假、伪、废数据; S22、基于不同的用户属性特征和行为偏好对用户数据进行归类,给不同用户打上具有该用户人群特点的用户标签; S23、根据所述用户标签出现的频率和比重为所述标签赋予权重。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法,其特征在于,所述S3中构建用户画像的具体过程包括: S31、基于所述用户标签和用户标签对应的权重匹配出构建用户画像的模型; S32、根据所述构建用户画像的模型进行数据建模形成用户画像模型。 5.一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统,其特征在于,包括: 数据获取模块,用于全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据以形成数据源,其包括静态数据获取单元和动态数据获取单元; 用户标签生成模块,用于生成个性化的用户和用户群体标签,其包括数据分析处理单元和标签与权重生成单元; 用户画像构建模块,用于构建个体和群体用户画像以及对应的用户画像模型,其包括模型参考匹配单元和模型构建生成单元; 精准营销模块,用于基于用户画像模型进行精准营销,其包括客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元;以及 数据库模块,用于存储所述系统运行过程当中所需和所产生的所有数据; 其中,所述静态数据获取单元和动态数据获取单元均连接数据分析处理单元,所述数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元以及模型构建生成单元顺次连接,所述数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元、模型构建生成单元、客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均连接数据库模块。 6.根据权利要求5所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统,其特征在于,所述静态数据获取单元连接移动、联通、电信三大运营商以及科大讯飞和各大互联网平台的大数据数据源,用于获取用户的静态信息数据;所述动态数据获取单元包括前端设备、互 2

用户运营知识结构归纳之用户画像(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 用户运营知识结构归纳之用户画像 智能手机新增流量消失、红利过去、超级用户思维、智能手机市场国内饱和…… 这是我们从2016年起至今,在各类互联网大咖以及媒介平台看到最多的关键词了。 因此,用户运营开始有了地位,如何盘活现有的用户群体是每一个(移动)互联网公司老板们考虑的问题。 2018年始,在给自己做工作规划的时候,定下了运营知识深度学习的两个方向:用户运营、数据分析。 做运营这些年,也看了不少用户运营的文章和书籍,每个大咖写的都特别好,但是都不够系统,所以想着自己可以梳理下用户相关的知识结构。 终于拖延了四分之一2018年之后的近1个月时间,把沉淀在Evernote的大咖文章做了梳理和归纳,分享给大家,仅供参考。 文章主要从三个方向来梳理用户运营的知识结构:用户画像、用户生命周期、用户成长激励。 内容穿插会给到每个环节需要的准备工作、监测数据等,篇幅较长,分三次发布,看官要有耐心~

误区:Persona(用户角色)VS Profile(用户画像)Persona用户角色 描绘抽象一个自然人的属性 通过调研问卷、电话访谈等手段获得用户的定性特征——用户间有差异,因为存在差异,所以需要描述 是用户属性的集合,不是具体谁,放一张某某的照片也是为了达到共情。它应该能准确描述出产品用户,一般会设置三到四个用户角色,也是通常意义上的目标用户群体 用户角色有缺点,评估用户属性时难以量化,也很难证伪。你不知道它确定的是不是真的目标群体,用户群体也随时间推移变化,所以用户角色需要不断修改。 Profile用户画像 和数据挖掘、大数据息息相关的应用,被更多运营和数据分析师使用,是各类描述用户数据的变量集合 通过数据建立描绘用户的标签 基于用户画像的应用:个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好 当我们想要选择某部分用户群体做精细化运营时,会用用户画像筛选出特定的群体

基于用户画像的推荐系统简述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fd18294271.html, 基于用户画像的推荐系统简述 作者:杜小倩 来源:《市场周刊·市场版》2017年第08期 摘要:推荐系统是一个复杂而庞大的体系,随着推荐系统热度的增加,每一个环节的研究方法也越来越多,有基于用户搜索内容的推荐,有基于地理位置的推荐,基于用户画像的推荐,基于协同过滤推荐,多种推荐方式组合等,根据不用的数据内容以及获取方式,选择对应的推荐方式,以下简单去阐述用户画像的搭建,基于用户画像使用的推荐方法。 关键词:用户标签;用户画像;聚类技术;贝叶斯网络技术;协同过滤推荐 电商网站依托互联网进行线上交易,对比线下传统行业,互联网行业有很多的优势,借助互联网的先天优势,而提升转化线上的成交量,挖掘用户的潜在需求,提高用户的忠诚度的重要运营手段之一为电商网站的推荐系统,一套完整而强大的推荐系统,囊括了用户相关信息的搜集,对用户搜集到的数据进行清洗整理,结合自身的产品制定用户标签(维度比较多时,需要对应的标签库进行维护),再按照用户标签对用户进行聚类分析,更突出用户特点的,需要对每个标签进行权重计算,得出用户画像,根据用户标签的权重对用户进行精准化营销推荐;4W要素同样适用于推荐系统的设计规则,在什么时间,通过什么渠道,给什么样的人推荐什么内容的产品;反过来,对精准营销的要素研究,去修正用户标签权重,优化用户画像。 一、定义及现状 (一)什么是用户画像。举一个特别点的例子,犯罪素描师通过目击者对罪犯进行的口述,勾画出罪犯的画像,然后协助警察快速破案。这个素描像我们就可以单纯的认为是用户画像,但是要协助警察快速准确的破案,就离不开,准确的清晰的素描像,素描师在素描的时候,为了更加准确的传达目击者所见的罪犯长相,会详细的拆分成,发型,眉毛,眼睛,鼻子,嘴巴,肤色等等,这些可以理解成用户画像的用户标签。通过全面的精准的用户标签或者只是其中某个用户标签,可以快速的定位到人群,定位到具体的某个人。在互联网中,同样对每个用户的行为,喜好,习惯,地域,工作,收入等等全方面的素描,在合适的时间,合适的地点,推荐合适的内容产品。 (二)用户画像的研究现状。随着互联网的发展,数据量越来越大,产品的运营就需要更加有针对性的推广,其中用户画像作为个性化推荐系统的一种处理方式,也就越来越受到重视,比如淘宝,京东,网易等都在向用户提供个性化的推荐服务。国外的推荐系统也很成熟,比如youtube,亚马逊等。更多的时候接受到的推送信息是针对内容的推荐,这种推荐方法会更准确简单些,比如,你在淘宝上搜了件连衣裙,发现从此以后就开始绵延不绝的给你推送一定关联性的连衣裙,这个时候你很可能已经买了,不需要了,而且这种推广有滞后性,只有在用户有一定的行为之后,才能基于行为基于内容进行推广,并不能提前预知,同样也面临着冷启动的问题。基于用户画像的推广,目前的应用还处于初始阶段,在企业的应用中,会发现最

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