ITPub博客

首页 > 大数据 > 数据分析 > 个推用户画像的实践与应用

个推用户画像的实践与应用

原创 数据分析 作者:个推2018 时间:2019-01-29 15:41:03 0 删除 编辑

“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心,然而要真正了解用户懂得用户,就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用,借助用户画像,企业或APP可以深入挖掘用户需求,从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像,用户画像的构建流程以及应用场景。


用户画像,本质是数据能力的体现

用户画像,即用户信息的标签化,而从本质上来说, 用户画像是数据的标签化 。常见的用户画像体系有三种:结构化体系、非结构化体系和半结构化体系。非结构化体系没有明显的层级,较为独立。半结构化层次有一定的层级概念,但是没有过于严格的依赖关系。结构化体系有较强的层级结构。以一个简单的三级结构化标签为例,一级标签有基本属性和兴趣偏好,并且由此可以延伸至二级标签和三级标签,具体到不同的属性和兴趣爱好。

在互联网、电商领域,用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作,其作用总体包括:

(1) 精准营销 :根据历史用户特征,运营人员可以分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,继而通过相应的手段,针对特定群体进行营销。

(2) 用户分析 :根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后,可以统计不同特征下的用户数量、分布,分析不同用户画像群体的分布特征。

(3) 数据挖掘 :以用户画像为基础,开发人员可以构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度。

(4) 服务产品 :描绘产品的用户画像,对产品进行受众分析,更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯,完善产品运营,提升服务质量。

(5) 行业报告&用户研究 :通过用户画像分析可以使运营人员更加了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析等。

个推用户画像的实践

个推依托多年推送服务的积累和强大的大数据分析能力,推出了个推画像SDK(个像),为APP开发者提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力。

个推独有的冷、热、温数据标签,可以有效分析用户的线上线下行为,深入挖掘用户特征,助力APP运营者全面了解用户属性 。其中,“冷数据”是指用户的基础属性,改变的概率较小,如性别、年龄层次等;“温数据”则可以回溯用户近期活跃的应用和场景,具有一定的时效性;“热数据”是指用户当下的场景及实时的用户行为,帮助APP运营者抓住稍纵即逝的营销机会。

个推不仅拥有丰富的通用标签体系,还可以根据客户特定的需求联合建模,输出定制化的标签 ,以满足APP在不同场景需求下的运营。


规范画像构建流程

用户画像的构建需要技术和业务人员的共同参与,以避免形式化的用户画像。个推也有一些做法可供开发者们进行参考。

(1) 标签体系设计 。开发者需要先了解自身的数据,确定需要设计的标签形式。

(2) 基础数据收集、多数据源数据融合 。个推在构建用户画像时,会整合个推以及该APP自身的数据。

(3) 实现用户统一标识 。多数情况下,APP的众多用户分布于不同的账号体系中,个推会将其统一标识。

(4) 用户画像特征层构建 。即将每一个数据进行特征化。

(5) 画像标签规则+算法建模 。两者缺一不可,在实际的应用中,算法难以解决的问题,利用简单的规则也可以达到很好的效果。

(6) 利用算法对所有用户打标签

(7) 画像质量监控 。在实际的应用中,用户画像会产生一定的波动,为了解决这个问题,个推搭建了相应的监控系统,对画像的质量进行监控。

个推用户画像构建的整体流程,可以分为三个部分,第一,基础数据处理。基础数据包括用户设备信息、用户的线上APP偏好以及线下场景数据等。

第二,画像中间数据处理。处理结果包括线上APP偏好特征和线下场景特征等。

第三,画像信息表。表中应有四种信息:设备基础属性;用户基础画像,包括用户的性别、年龄层次、相关消费水平等;用户兴趣画像,即用户更有兴趣的方向,如用户更偏好比价类APP还是海淘类APP;用户其它画像等。

在个推用户画像构建的过程中,机器学习占据了较为重要的位置 。机器学习主要是海量数据持续更新、数据清洗、数据存储的过程。个推更多地利用机器学习平台进行相应的预测分析、模型输出等。

画像质量的关注有两个重点,第一, 如何优化质量 。个推会对用户画像的模型定期地进行修改和优化。第二, 关注画像质量波动情况 ,对异常变化及时预警。

个推用户画像应用

个推画像SDK的集成,可以丰富APP的用户分析维度,其主要应用体现在两方面:第一, 精准推荐 ,APP的运营者可以通过个像提供的性别、年龄层次、兴趣爱好、场景等丰富标签,为不同的用户推荐不同的内容,以达到更加精细化的运营,并提升用户活跃度和留存率。

第二, 用户聚类 ,个推可以帮助APP处理用户数据,补全用户画像,建立用户的聚类模型。同时,通过用户特征分析,个推还能够将APP的老用户映射到某一聚类,以此产出APP的目标聚类,最终助力APP运营者针对不同用户群体制定更加精准的运营策略。

“千万人撩你,不如一人懂你”,当互联网逐渐步入大数据时代,APP只有真正地了解用户,才能得到用户并留住用户。基于个推完备的大数据计算架构, 个推画像SDK的接入,不仅可以帮助开发人员提高开发决策的效率,也可以帮助APP运营人员开展精细化运营,从而提升企业的营销效率和市场竞争力。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/31556026/viewspace-2565157/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

请登录后发表评论 登录
全部评论

注册时间:2018-09-25

  • 博文量
    25
  • 访问量
    14735