個(gè)推用戶畫(huà)像的實(shí)踐與應(yīng)用

“以用戶為核心”的概念在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(huà)像”。 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入研究與應(yīng)用，借助用戶畫(huà)像，企業(yè)或APP可以深入挖掘用戶需求，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)以及為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。本文將重點(diǎn)介紹何為用戶畫(huà)像，用戶畫(huà)像的構(gòu)建流程以及應(yīng)用場(chǎng)景。

用戶畫(huà)像，本質(zhì)是數(shù)據(jù)能力的體現(xiàn)

用戶畫(huà)像，即用戶信息的標(biāo)簽化，而從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，用戶畫(huà)像是數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化。常見(jiàn)的用戶畫(huà)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(méi)有明顯的層級(jí)，較為獨(dú)立。半結(jié)構(gòu)化層次有一定的層級(jí)概念，但是沒(méi)有過(guò)于嚴(yán)格的依賴關(guān)系。結(jié)構(gòu)化體系有較強(qiáng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。以一個(gè)簡(jiǎn)單的三級(jí)結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽為例，一級(jí)標(biāo)簽有基本屬性和興趣偏好，并且由此可以延伸至二級(jí)標(biāo)簽和三級(jí)標(biāo)簽，具體到不同的屬性和興趣愛(ài)好。

在互聯(lián)網(wǎng)、電商領(lǐng)域，用戶畫(huà)像常用來(lái)作為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)性工作，其作用總體包括：

（1）精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：根據(jù)歷史用戶特征，運(yùn)營(yíng)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(guò)相應(yīng)的手段，針對(duì)特定群體進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。

（2）用戶分析：根據(jù)用戶的屬性、行為特征對(duì)用戶進(jìn)行分類(lèi)后，可以統(tǒng)計(jì)不同特征下的用戶數(shù)量、分布，分析不同用戶畫(huà)像群體的分布特征。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：以用戶畫(huà)像為基礎(chǔ)，開(kāi)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(wù)精準(zhǔn)度。

（4）服務(wù)產(chǎn)品：描繪產(chǎn)品的用戶畫(huà)像，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行受眾分析，更透徹地理解用戶使用產(chǎn)品的心理動(dòng)機(jī)和行為習(xí)慣，完善產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，提升服務(wù)質(zhì)量。

（5）行業(yè)報(bào)告&用戶研究：通過(guò)用戶畫(huà)像分析可以使運(yùn)營(yíng)人員更加了解行業(yè)動(dòng)態(tài)，比如人群消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)偏好分析、不同地域品類(lèi)消費(fèi)差異分析等。

個(gè)推用戶畫(huà)像的實(shí)踐

個(gè)推依托多年推送服務(wù)的積累和強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析能力，推出了個(gè)推畫(huà)像SDK（個(gè)像），為APP開(kāi)發(fā)者提供豐富的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)的場(chǎng)景識(shí)別能力。

個(gè)推獨(dú)有的冷、熱、溫?cái)?shù)據(jù)標(biāo)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(yùn)營(yíng)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?cái)?shù)據(jù)”則可以回溯用戶近期活躍的應(yīng)用和場(chǎng)景，具有一定的時(shí)效性；“熱數(shù)據(jù)”是指用戶當(dāng)下的場(chǎng)景及實(shí)時(shí)的用戶行為，幫助APP運(yùn)營(yíng)者抓住稍縱即逝的營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)。

個(gè)推不僅擁有豐富的通用標(biāo)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(biāo)簽，以滿足APP在不同場(chǎng)景需求下的運(yùn)營(yíng)。

規(guī)范畫(huà)像構(gòu)建流程

用戶畫(huà)像的構(gòu)建需要技術(shù)和業(yè)務(wù)人員的共同參與，以避免形式化的用戶畫(huà)像。個(gè)推也有一些做法可供開(kāi)發(fā)者們進(jìn)行參考。

（1）標(biāo)簽體系設(shè)計(jì)。開(kāi)發(fā)者需要先了解自身的數(shù)據(jù)，確定需要設(shè)計(jì)的標(biāo)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(gè)推在構(gòu)建用戶畫(huà)像時(shí)，會(huì)整合個(gè)推以及該APP自身的數(shù)據(jù)。

（3）實(shí)現(xiàn)用戶統(tǒng)一標(biāo)識(shí)。多數(shù)情況下，APP的眾多用戶分布于不同的賬號(hào)體系中，個(gè)推會(huì)將其統(tǒng)一標(biāo)識(shí)。

（4）用戶畫(huà)像特征層構(gòu)建。即將每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征化。

（5）畫(huà)像標(biāo)簽規(guī)則+算法建模。兩者缺一不可，在實(shí)際的應(yīng)用中，算法難以解決的問(wèn)題，利用簡(jiǎn)單的規(guī)則也可以達(dá)到很好的效果。

（6）利用算法對(duì)所有用戶打標(biāo)簽。

（7）畫(huà)像質(zhì)量監(jiān)控。在實(shí)際的應(yīng)用中，用戶畫(huà)像會(huì)產(chǎn)生一定的波動(dòng)，為了解決這個(gè)問(wèn)題，個(gè)推搭建了相應(yīng)的監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)畫(huà)像的質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控。

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

第二，畫(huà)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(chǎng)景特征等。

第三，畫(huà)像信息表。表中應(yīng)有四種信息：設(shè)備基礎(chǔ)屬性；用戶基礎(chǔ)畫(huà)像，包括用戶的性別、年齡層次、相關(guān)消費(fèi)水平等；用戶興趣畫(huà)像，即用戶更有興趣的方向，如用戶更偏好比價(jià)類(lèi)APP還是海淘類(lèi)APP；用戶其它畫(huà)像等。

在個(gè)推用戶畫(huà)像構(gòu)建的過(guò)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)占據(jù)了較為重要的位置。機(jī)器學(xué)習(xí)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(chǔ)的過(guò)程。個(gè)推更多地利用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測(cè)分析、模型輸出等。

畫(huà)像質(zhì)量的關(guān)注有兩個(gè)重點(diǎn)，第一，如何優(yōu)化質(zhì)量。個(gè)推會(huì)對(duì)用戶畫(huà)像的模型定期地進(jìn)行修改和優(yōu)化。第二，關(guān)注畫(huà)像質(zhì)量波動(dòng)情況，對(duì)異常變化及時(shí)預(yù)警。

個(gè)推用戶畫(huà)像應(yīng)用

個(gè)推畫(huà)像SDK的集成，可以豐富APP的用戶分析維度，其主要應(yīng)用體現(xiàn)在兩方面：第一，精準(zhǔn)推薦，APP的運(yùn)營(yíng)者可以通過(guò)個(gè)像提供的性別、年齡層次、興趣愛(ài)好、場(chǎng)景等豐富標(biāo)簽，為不同的用戶推薦不同的內(nèi)容，以達(dá)到更加精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)，并提升用戶活躍度和留存率。

第二，用戶聚類(lèi)，個(gè)推可以幫助APP處理用戶數(shù)據(jù)，補(bǔ)全用戶畫(huà)像，建立用戶的聚類(lèi)模型。同時(shí)，通過(guò)用戶特征分析，個(gè)推還能夠?qū)PP的老用戶映射到某一聚類(lèi)，以此產(chǎn)出APP的目標(biāo)聚類(lèi)，最終助力APP運(yùn)營(yíng)者針對(duì)不同用戶群體制定更加精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)策略。

“千萬(wàn)人撩你，不如一人懂你”，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)逐漸步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，APP只有真正地了解用戶，才能得到用戶并留住用戶?；趥€(gè)推完備的大數(shù)據(jù)計(jì)算架構(gòu)，個(gè)推畫(huà)像SDK的接入，不僅可以幫助開(kāi)發(fā)人員提高開(kāi)發(fā)決策的效率，也可以幫助APP運(yùn)營(yíng)人員開(kāi)展精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，從而提升企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。