用户画像

用户画像的定义

用户信息标签化

用户画像的目标

通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签及标签权重

用户画像的意义

1）战略分析：业务经营分析、收入分析、竞争分析、用户维护

2）完善产品运营，提升用户体验

业务运营监控：异动智能分析、金字塔体系、用户路径分析、数据体系

提升用户体验：产品体验分析、口碑检测、用户体验研究

3）对外服务，提升盈利

精细化营销：个性化推荐、用户生命周期管理、活动效果提升、提取和分析工具

数据服务：数据分析产品化、分析结果可视化、分析结果实时化

搭建四阶段

1）战略解读：明确用户画像平台战略的意义、建设目标

2）建模体系：规约数据实体和关联关系

3）维度分解：对用户、商品、渠道三类数据实体进行数据维度分析和列举

4）应用流程：针对不同角色需求设计平台功能和应用流程

构建用户画像的关键难题

1）精准描述客户特征

2）实时采集用户数据

3）用户数据挖掘建模

4）多渠道产品信息打通

5）用户多渠道信息打通

用户画像的标签建模

用户画像原则

1）信用信息和人口属性信息为主

2）采用强相关信息，忽略弱相关信息

3）将定量信息归类为定性

用户画像应用领域

1）精准营销：定向营销，提升转化率

2）推荐系统：用户画像(用户行为分析是高转化率个性推荐极重要的数据基础)

3）筛选排序：精细场景，精细提高转化率

4）搜索排序：将人群定向与意图分析结合

5）用户分析：用户画像，用户行为分析结合，发现高质量用户人群

6）商家分析：分析商家近期客户用户行为与用户画像

常用用户标识方式

1）cookie：最广泛方式，能够辨别匿名、未注册用户

2）email：目前仍有一定占有率

3）微信、微博、QQ：当下业内共识的第三方登录ID，提供oauth授权机制

4）手机号：移动端最标准的标识

5）身份证号码：官方标识

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