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          手把手教你做用戶畫像:3種標簽類型、8大系統(tǒng)模塊

          共 3491字,需瀏覽 7分鐘

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          2021-10-19 14:26

          作者:趙宏田
          來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)


          在互聯(lián)網(wǎng)步入大數(shù)據(jù)時代后,用戶行為給企業(yè)的產(chǎn)品和服務帶來了一系列的改變和重塑,其中最大的變化在于,用戶的一切行為在企業(yè)面前是可“追溯”“分析”的。企業(yè)內保存了大量的原始數(shù)據(jù)和各種業(yè)務數(shù)據(jù),這是企業(yè)經(jīng)營活動的真實記錄,如何更加有效地利用這些數(shù)據(jù)進行分析和評估,成為企業(yè)基于更大數(shù)據(jù)量背景的問題所在。


          隨著大數(shù)據(jù)技術的深入研究與應用,企業(yè)的關注點日益聚焦在如何利用大數(shù)據(jù)來為精細化運營和精準營銷服務,而要做精細化運營,首先要建立本企業(yè)的用戶畫像。



          01 用戶畫像是什么

          用戶畫像,即用戶信息標簽化,通過收集用戶的社會屬性消費習慣偏好特征等各個維度的數(shù)據(jù),進而對用戶或者產(chǎn)品特征屬性進行刻畫,并對這些特征進行分析、統(tǒng)計,挖掘潛在價值信息,從而抽象出用戶的信息全貌,如圖1所示。

          ▲圖1?某用戶標簽化

          用戶畫像可看作企業(yè)應用大數(shù)據(jù)的根基,是定向廣告投放與個性化推薦的前置條件,為數(shù)據(jù)驅動運營奠定了基礎。由此看來,如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息越發(fā)重要。

          大數(shù)據(jù)已經(jīng)興起多年,其對于互聯(lián)網(wǎng)公司的應用來說已經(jīng)如水、電、空氣對于人們的生活一樣,成為不可或缺的重要組成部分。從基礎設施建設到應用層面,主要有數(shù)據(jù)平臺搭建及運維管理、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、上層應用的統(tǒng)計分析、報表生成及可視化、用戶畫像建模、個性化推薦與精準營銷等應用方向。

          很多公司在大數(shù)據(jù)基礎建設上投入很多,也做了不少報表,但業(yè)務部門覺得大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)報表沒什么區(qū)別,也沒能體會大數(shù)據(jù)對業(yè)務有什么幫助和價值,究其原因,其實是“數(shù)據(jù)靜止在數(shù)據(jù)倉庫,是死的”。

          而用戶畫像可以幫助大數(shù)據(jù)“走出”數(shù)據(jù)倉庫,針對用戶進行個性化推薦、精準營銷、個性化服務等多樣化服務,是大數(shù)據(jù)落地應用的一個重要方向。數(shù)據(jù)應用體系的層級劃分如圖2所示。

          ▲圖2 數(shù)據(jù)應用體系的層級劃分


          02 用戶畫像的3種標簽類型

          用戶畫像建模其實就是對用戶“打標簽”,從對用戶打標簽的方式來看,一般分為3種類型:①統(tǒng)計類標簽;②規(guī)則類標簽;③機器學習挖掘類標簽。

          下面我們介紹這3種類型的標簽的區(qū)別:

          1. 統(tǒng)計類標簽

          這類標簽是最為基礎也最為常見的標簽類型,例如,對于某個用戶來說,其性別、年齡、城市、星座、近7日活躍時長、近7日活躍天數(shù)、近7日活躍次數(shù)等字段可以從用戶注冊數(shù)據(jù)、用戶訪問、消費數(shù)據(jù)中統(tǒng)計得出。該類標簽構成了用戶畫像的基礎。

          2. 規(guī)則類標簽

          該類標簽基于用戶行為及確定的規(guī)則產(chǎn)生。例如,對平臺上“消費活躍”用戶這一口徑的定義為“近30天交易次數(shù)≥2”。在實際開發(fā)畫像的過程中,由于運營人員對業(yè)務更為熟悉,而數(shù)據(jù)人員對數(shù)據(jù)的結構、分布、特征更為熟悉,因此規(guī)則類標簽的規(guī)則由運營人員和數(shù)據(jù)人員共同協(xié)商確定;

          3. 機器學習挖掘類標簽

          該類標簽通過機器學習挖掘產(chǎn)生,用于對用戶的某些屬性或某些行為進行預測判斷。例如,根據(jù)一個用戶的行為習慣判斷該用戶是男性還是女性、根據(jù)一個用戶的消費習慣判斷其對某商品的偏好程度。該類標簽需要通過算法挖掘產(chǎn)生。

          在項目工程實踐中,一般統(tǒng)計類和規(guī)則類的標簽即可以滿足應用需求,在開發(fā)中占有較大比例。機器學習挖掘類標簽多用于預測場景,如判斷用戶性別、用戶購買商品偏好、用戶流失意向等。一般地,機器學習標簽開發(fā)周期較長,開發(fā)成本較高,因此其開發(fā)所占比例較小。


          03 用戶畫像8大系統(tǒng)模塊及解決方案

          搭建一套用戶畫像方案整體來說需要考慮8個模塊的建設,如圖3所示。?

          ▲圖3 用戶畫像主要覆蓋模塊

          1. 用戶畫像基礎:需要了解、明確用戶畫像是什么,包含哪些模塊,數(shù)據(jù)倉庫架構是什么樣子,開發(fā)流程,表結構設計,ETL設計等。這些都是框架,大方向的規(guī)劃,只有明確了方向后續(xù)才能做好項目的排期和人員投入預算。這對于評估每個開發(fā)階段重要指標和關鍵產(chǎn)出非常重要。
          2. 數(shù)據(jù)指標體系:根據(jù)業(yè)務線梳理,包括用戶屬性、用戶行為、用戶消費、風險控制等維度的指標體系。
          3. 標簽數(shù)據(jù)存儲:標簽相關數(shù)據(jù)可存儲在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等數(shù)據(jù)庫中,不同存儲方式適用于不同的應用場景。
          4. 標簽數(shù)據(jù)開發(fā):用戶畫像工程化的重點模塊,包含統(tǒng)計類、規(guī)則類、挖掘類、流式計算類標簽的開發(fā),以及人群計算功能的開發(fā),打通畫像數(shù)據(jù)和各業(yè)務系統(tǒng)之間的通路,提供接口服務等開發(fā)內容。
          5. 開發(fā)性能調優(yōu):標簽加工、人群計算等腳本上線調度后,為了縮短調度時間、保障數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性等,需要對開發(fā)的腳本進行迭代重構、調優(yōu)。
          6. 作業(yè)流程調度:標簽加工、人群計算、同步數(shù)據(jù)到業(yè)務系統(tǒng)、數(shù)據(jù)監(jiān)控預警等腳本開發(fā)完成后,需要調度工具把整套流程調度起來。
          7. 用戶畫像產(chǎn)品化:為了能讓用戶數(shù)據(jù)更好地服務于業(yè)務方,需要以產(chǎn)品化的形態(tài)應用在業(yè)務上。產(chǎn)品化的模塊主要包括標簽視圖、用戶標簽查詢、用戶分群、透視分析等。
          8. 用戶畫像應用:畫像的應用場景包括用戶特征分析、短信、郵件、站內信、Push消息的精準推送、客服針對用戶的不同話術、針對高價值用戶的極速退貨退款等VIP服務應用。

          04 一款用戶畫像產(chǎn)品是什么樣的?


          開發(fā)畫像后的標簽數(shù)據(jù),如果只是“躺在”數(shù)據(jù)倉庫中,并不能發(fā)揮更大的業(yè)務價值。只有將畫像數(shù)據(jù)產(chǎn)品化后才能更方便業(yè)務方的使用。這里簡要介紹用戶畫像產(chǎn)品化后,主要可能涵蓋到的功能模塊,以及這些功能模塊的應用場景。

          畫像產(chǎn)品按常見的功能來看,主要包括標簽視圖與即時查詢,用戶分群,用戶人群透視分析,對用戶從事件、留存、漏斗、分布等多維度展開的深入交互式分析等模塊。下面詳細介紹畫像的產(chǎn)品形態(tài)

          1. 標簽視圖與查詢

          標簽視圖與查詢功能主要面向業(yè)務人員使用,如圖4所示。
          ▲圖4

          在標簽視圖版塊中,層級化地展示了目前已經(jīng)上線使用的全部用戶標簽。用戶可以層級化地通過點擊標簽,查看每個標簽的詳細介紹。

          在圖4中,當點擊“用戶屬性”這個一級類目,可進入到“自然性別”“購物性別”“用戶價值”等二級類目,點擊“自然性別”二級類目,可看到展開的“男性”“女性”三級標簽,進一步點擊三級標簽“男性”或是“女性”,可以進入查看該標簽的詳細介紹,如圖5所示。
          ▲圖5

          在該標簽詳情頁中,可以查看人口屬性這一個類目下面的各個標簽覆蓋用戶量情況。

          每天通過對標簽的覆蓋用戶量進行監(jiān)控,可以作為預警使用。例如:某天某個標簽的覆蓋用戶量與前一天相比出現(xiàn)了很大比例的波動,需要排查該標簽當日ETL作業(yè)是否出現(xiàn)異常或是否因業(yè)務上的操作導致標簽量級的波動。

          在標簽查詢模塊中,通過輸入用戶對應的userid或cookieid,可以查看該用戶的屬性信息、行為信息、風控屬性等多維度的信息,從多方位了解一個用戶的特征。

          2. 用戶人群功能

          用戶人群功能主要面向業(yè)務人員使用。產(chǎn)品經(jīng)理、運營、客服等業(yè)務人員在應用標簽時,可能不僅僅只查看某一個標簽對應的人群情況,更多地可能需要組合多個標簽來滿足其在業(yè)務上對人群的定義。

          例如:組合“近30日購買次數(shù)”大于3次和“高活躍”“女性”用戶這三個標簽進行定義目標人群,查看該類人群覆蓋的用戶量,以及該部分人群的各維度特征。下面介紹產(chǎn)品上的實現(xiàn)方式。

          在“用戶人群”版塊下,點擊“新建人群”或編輯之前已添加的分組(如圖6),進入詳情頁可自定義涵蓋某些標簽的人群(如圖7)。
          ▲圖6 用戶自定義分群版塊

          ▲圖7 用戶自定義分群編輯

          在自定義編輯用戶分群時,對于有統(tǒng)計值類型的標簽,可以自定義篩選該標簽的取值范圍,如上圖中“近30日購買次數(shù)”標簽,業(yè)務人員可篩選該標簽的數(shù)值。對于分類型標簽,如上圖中“活躍度”標簽,業(yè)務人員選中該標簽即可圈出包含該標簽的用戶。

          “人群名稱”和“人群描述”表單用于業(yè)務人員描述該人群在業(yè)務上的定義,方便后續(xù)繼續(xù)查看、應用該人群。


          關于作者:趙宏田,資深大數(shù)據(jù)技術專家,先后在中國地質大學(武漢)和武漢大學獲得工學和經(jīng)濟學雙學士學位。在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運營領域有多年的實踐經(jīng)驗,擅長Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術,以及業(yè)務數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、爬蟲、用戶畫像系統(tǒng)搭建等。

          本文摘編自用戶畫像:方法論與工程化解決方案,經(jīng)出版方授權發(fā)布。
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