個推用戶畫像的實踐與應用-創(chuàng)新互聯(lián)

“以用戶為核心”的概念在互聯(lián)網(wǎng)時代深入人心，然而要真正了解用戶懂得用戶，就不得不提到“用戶畫像”。 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入研究與應用，借助用戶畫像，企業(yè)或APP可以深入挖掘用戶需求，從而實現(xiàn)精細化運營以及為精準營銷打下堅實基礎(chǔ)。本文將重點介紹何為用戶畫像，用戶畫像的構(gòu)建流程以及應用場景。

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用戶畫像，本質(zhì)是數(shù)據(jù)能力的體現(xiàn)

用戶畫像，即用戶信息的標簽化，而從本質(zhì)上來說，用戶畫像是數(shù)據(jù)的標簽化。常見的用戶畫像體系有三種：結(jié)構(gòu)化體系、非結(jié)構(gòu)化體系和半結(jié)構(gòu)化體系。非結(jié)構(gòu)化體系沒有明顯的層級，較為獨立。半結(jié)構(gòu)化層次有一定的層級概念，但是沒有過于嚴格的依賴關(guān)系。結(jié)構(gòu)化體系有較強的層級結(jié)構(gòu)。以一個簡單的三級結(jié)構(gòu)化標簽為例，一級標簽有基本屬性和興趣偏好，并且由此可以延伸至二級標簽和三級標簽，具體到不同的屬性和興趣愛好。

在互聯(lián)網(wǎng)、電商領(lǐng)域，用戶畫像常用來作為精準營銷、推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)性工作，其作用總體包括：

（1）精準營銷：根據(jù)歷史用戶特征，運營人員可以分析產(chǎn)品的潛在用戶和用戶的潛在需求，繼而通過相應的手段，針對特定群體進行營銷。

（2）用戶分析：根據(jù)用戶的屬性、行為特征對用戶進行分類后，可以統(tǒng)計不同特征下的用戶數(shù)量、分布，分析不同用戶畫像群體的分布特征。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：以用戶畫像為基礎(chǔ)，開發(fā)人員可以構(gòu)建推薦系統(tǒng)、搜索引擎、廣告投放系統(tǒng)，提升服務精準度。

（4）服務產(chǎn)品：描繪產(chǎn)品的用戶畫像，對產(chǎn)品進行受眾分析，更透徹地理解用戶使用產(chǎn)品的心理動機和行為習慣，完善產(chǎn)品運營，提升服務質(zhì)量。

（5）行業(yè)報告&用戶研究：通過用戶畫像分析可以使運營人員更加了解行業(yè)動態(tài)，比如人群消費習慣、消費偏好分析、不同地域品類消費差異分析等。

個推用戶畫像的實踐

個推依托多年推送服務的積累和強大的大數(shù)據(jù)分析能力，推出了個推畫像SDK（個像），為APP開發(fā)者提供豐富的用戶畫像數(shù)據(jù)以及實時的場景識別能力。

個推獨有的冷、熱、溫數(shù)據(jù)標簽，可以有效分析用戶的線上線下行為，深入挖掘用戶特征，助力APP運營者全面了解用戶屬性。其中，“冷數(shù)據(jù)”是指用戶的基礎(chǔ)屬性，改變的概率較小，如性別、年齡層次等；“溫數(shù)據(jù)”則可以回溯用戶近期活躍的應用和場景，具有一定的時效性；“熱數(shù)據(jù)”是指用戶當下的場景及實時的用戶行為，幫助APP運營者抓住稍縱即逝的營銷機會。

個推不僅擁有豐富的通用標簽體系，還可以根據(jù)客戶特定的需求聯(lián)合建模，輸出定制化的標簽，以滿足APP在不同場景需求下的運營。

規(guī)范畫像構(gòu)建流程

用戶畫像的構(gòu)建需要技術(shù)和業(yè)務人員的共同參與，以避免形式化的用戶畫像。個推也有一些做法可供開發(fā)者們進行參考。

（1）標簽體系設計。開發(fā)者需要先了解自身的數(shù)據(jù)，確定需要設計的標簽形式。

（2）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)融合。個推在構(gòu)建用戶畫像時，會整合個推以及該APP自身的數(shù)據(jù)。

（3）實現(xiàn)用戶統(tǒng)一標識。多數(shù)情況下，APP的眾多用戶分布于不同的賬號體系中，個推會將其統(tǒng)一標識。

（4）用戶畫像特征層構(gòu)建。即將每一個數(shù)據(jù)進行特征化。

（5）畫像標簽規(guī)則+算法建模。兩者缺一不可，在實際的應用中，算法難以解決的問題，利用簡單的規(guī)則也可以達到很好的效果。

（6）利用算法對所有用戶打標簽。

（7）畫像質(zhì)量監(jiān)控。在實際的應用中，用戶畫像會產(chǎn)生一定的波動，為了解決這個問題，個推搭建了相應的監(jiān)控系統(tǒng)，對畫像的質(zhì)量進行監(jiān)控。

個推用戶畫像構(gòu)建的整體流程，可以分為三個部分，第一，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理?；A(chǔ)數(shù)據(jù)包括用戶設備信息、用戶的線上APP偏好以及線下場景數(shù)據(jù)等。

第二，畫像中間數(shù)據(jù)處理。處理結(jié)果包括線上APP偏好特征和線下場景特征等。

第三，畫像信息表。表中應有四種信息：設備基礎(chǔ)屬性；用戶基礎(chǔ)畫像，包括用戶的性別、年齡層次、相關(guān)消費水平等；用戶興趣畫像，即用戶更有興趣的方向，如用戶更偏好比價類APP還是海淘類APP；用戶其它畫像等。

在個推用戶畫像構(gòu)建的過程中，機器學習占據(jù)了較為重要的位置。機器學習主要是海量數(shù)據(jù)持續(xù)更新、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲的過程。個推更多地利用機器學習平臺進行相應的預測分析、模型輸出等。

畫像質(zhì)量的關(guān)注有兩個重點，第一，如何優(yōu)化質(zhì)量。個推會對用戶畫像的模型定期地進行修改和優(yōu)化。第二，關(guān)注畫像質(zhì)量波動情況，對異常變化及時預警。

個推用戶畫像應用

個推畫像SDK的集成，可以豐富APP的用戶分析維度，其主要應用體現(xiàn)在兩方面：第一，精準推薦，APP的運營者可以通過個像提供的性別、年齡層次、興趣愛好、場景等豐富標簽，為不同的用戶推薦不同的內(nèi)容，以達到更加精細化的運營，并提升用戶活躍度和留存率。

第二，用戶聚類，個推可以幫助APP處理用戶數(shù)據(jù)，補全用戶畫像，建立用戶的聚類模型。同時，通過用戶特征分析，個推還能夠?qū)PP的老用戶映射到某一聚類，以此產(chǎn)出APP的目標聚類，最終助力APP運營者針對不同用戶群體制定更加精準的運營策略。

“千萬人撩你，不如一人懂你”，當互聯(lián)網(wǎng)逐漸步入大數(shù)據(jù)時代，APP只有真正地了解用戶，才能得到用戶并留住用戶。基于個推完備的大數(shù)據(jù)計算架構(gòu)，個推畫像SDK的接入，不僅可以幫助開發(fā)人員提高開發(fā)決策的效率，也可以幫助APP運營人員開展精細化運營，從而提升企業(yè)的營銷效率和市場競爭力。

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文章名稱：個推用戶畫像的實踐與應用-創(chuàng)新互聯(lián)
URL網(wǎng)址：http://muchs.cn/article38/ipjsp.html

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