在这个数据为王的时代，大数据正在悄然改变各个行业的营销模式。如何发挥数据价值，直击客户痛点；如何用数据找准自我定位，区别行业竞品。
多屏时代，解读用户画像和标签系统
用户画像，用于的场景与行业不同，目的也不尽相同。
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，需要推荐用户更加感兴趣的内容，提升流量再变现。为了提供这些数据服务，就需要对数据体系化、产品化以及可视化进行分析解决。
建立用户金字塔，进行业务监控
业务监控方面，可以通过建立用户金字塔，进行用户分层，用户细分等等内容。同时可实现精细化运营。精细化运营包括个性化的推荐、渠道的选择和优化。活动的监控及用户生命周期。
用户体验——用户画像的目标
用户体验包括产品体验、口碑检测，这也是做用户画像的目标之一。
标签构成用户画像
用户画像最根本需要的是标签内容。根据处理的过程或者获取的方式不同，标签主要有事实标签、模型标签、预测标签。不同类别的处理方式不一样，所有表现最基础就是数据源，即原始数据。
原始数据归根到底是以内容为日志。
用户日志最主要的内容是：谁于什么时间访问了什么内容，从哪里来。基于这个原始数据可以直接建立事实标签，包括属性或者访问的单品、收藏的商品。
此外，另一种形式为模型标签。现在的账户体系很少像以前一样信息丰富，甚至人口属性都需要用模型获取，即所谓的模型标签。
预测标签，则偏重于预测未来，用一些积极学习的方法预测，建立模型预测人口属性或者需求、消费能力、社会属性等等相关，这是用户画像的根基。
关于数据漏斗我们通过对以往经验的判断，以及收集的不同数据定义方式，对数据进行交叉验证。
多媒介管理，管理更精准
多媒介受众管理，即媒介分析和受众管理，关键词是“跨题多媒介”、“跨PC和移动”。
多媒介包括移动应用、PC网站，以及移动视频，内容包括受众管理和媒体管理。受众管理有预定分析、自定义分析、人群画像等等。其根基就是用户画像的分析以及用户标签。
强大的用户画像和媒介计划，可以帮助媒体公司全面发展自己的优势；帮助广告公司更精准的广告投放，发现其细分优势。
市面上主流的标签标记方法，重点是指行为对照和积极学习。
另一种方式是爬虫抓取。在用户浏览或者登陆的时候通过爬虫技术截取。80%的公司选择使用积极学习的方法。首先有一部分种子的用户标签，提取一些特殊的变样，利用一些学习算法建立预测模型，进行预测标签或数据。
还有一种叫行为推断，行为推断就是多方获取的行为，根据用户的兴趣行为设置条件规则，推测他的属性、习惯、兴趣或者一些偏好等。但是由于受到覆盖范围的影响，通常需要进一步细化。
具体举例为，可以通过分不同来源数据源各自定义标准做数据清洗，数据预处理，数据归约；按统一标准对不同数据源的标签做数据规范，维度归约与变换；通过做数据集成，以及对集成数据进行分层用户挑选。
深度结合业务场景，筛选高价值用户和数据，通过企业级的数据营销平台，全程参与投放组合策略的制定，激活精细营销，助力消费者生命周期管理，为品牌提供最有效的决策支持，实现数据变现，提升人工、预算与精力的效用。
数据来源都有其独特性
对于数据及其分析来说，并不一定聚焦于“准”，选择的重点是统计标准。每个数据的数据来源有其独特性，例如运营商关于用户每月通话费用标签，阿里，掌握着消费者这段时间线上购买品牌的偏好方向，以及花费标签；例如做SDK能够收集到位置信息标签。
当今大多数媒体有自己的数据平台，有自己的视频媒体标签或者是咨询媒体标签，希望未来目标用户画像可以更精确，给媒体的定位更精准，也做到广告主与媒体之间的桥梁作用。让彼此能够更加了解，更透明。
网友评论