了解用戶畫像，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的「贏」銷利器

用戶畫像是建立在一系列真實數(shù)據(jù)之上的目標用戶模型，早期，在產(chǎn)品需求挖掘、交互設(shè)計等領(lǐng)域應(yīng)用得非常廣泛。

待進入數(shù)字化時代，用戶畫像亦凸顯了更多應(yīng)用價值。技術(shù)人員通過技術(shù)手段，從用戶的習(xí)慣、行為、身份等多維度數(shù)據(jù)中提煉特征標識，通過分析這些標識，形成對用戶的一個整體描述，從而實現(xiàn)“畫像”——即形成對真實用戶的一種虛擬化表達，從而為個性化廣告推薦、內(nèi)容精準分發(fā)等精準營銷業(yè)務(wù)的成功實現(xiàn)奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

用戶畫像應(yīng)用領(lǐng)域

精準營銷：精準直郵、短信、App消息推送、個性化廣告等。

用戶研究：指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化，甚至做到產(chǎn)品功能的私人定制等。

個性服務(wù)：個性化推薦、個性化搜索等。

業(yè)務(wù)決策：排名統(tǒng)計、地域分析、行業(yè)趨勢、競品分析等。

而當用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于相關(guān)平臺的精準營銷或個性化服務(wù)中時，終端用戶就會有這樣的體驗：

在網(wǎng)上完成一次購物經(jīng)歷或搜索后，某購物網(wǎng)站會為用戶推送各種同類型的商品；

當用戶成為某品牌的注冊會員后，在某些特殊的紀念日，比如會員生日當天，會收到品牌商發(fā)來的祝福短信以及優(yōu)惠券；

當打開資訊類手機應(yīng)用程序時，這些應(yīng)用程序總是可以推送符合用戶個人喜好的內(nèi)容……

可見，用戶畫像技術(shù)的核心價值在于：能夠更好了解用戶、預(yù)判用戶的潛在需求、精準化定位人群特征、助力挖掘更多潛在用戶。

因此，對于各類互聯(lián)網(wǎng)平臺或相關(guān)服務(wù)產(chǎn)品，應(yīng)用用戶畫像技術(shù)，建立完善的用戶畫像體系，具有重要的商業(yè)意義。用戶畫像技術(shù)不僅可以幫助實現(xiàn)更好的產(chǎn)品定位、競品分析、營收分析，為產(chǎn)品的方向與決策提供數(shù)據(jù)支持和事實依據(jù)；還能有效幫助提升用戶體驗，助力企業(yè)市場開拓，贏在當下。

用戶畫像的創(chuàng)建流程

用戶畫像的構(gòu)建需要遵循以下原則：數(shù)據(jù)真實、標簽化、低交叉率、優(yōu)先級、不斷修正。構(gòu)建過程包括：

01 用戶建模

確定提取的用戶特征維度和必要數(shù)據(jù)源。

02 數(shù)據(jù)收集

通過數(shù)據(jù)收集工具把需要使用的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放到Hadoop集群。

03 數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理的過程通常位于Hadoop集群，也有可能與數(shù)據(jù)收集同時進行，這一步的主要工作，是把收集到各種來源、雜亂無章的數(shù)據(jù)進行字段提取，得到關(guān)注的目標特征。

04 模型訓(xùn)練

部分特征可能無法直接從數(shù)據(jù)清理得到，比如用戶感興趣的內(nèi)容或用戶的消費水平，那么可以通過收集到的已知特征進行模型學(xué)習(xí)和預(yù)測。

05 屬性預(yù)測

利用訓(xùn)練得到的模型和用戶的已知特征，預(yù)測用戶的未知特征。

06 數(shù)據(jù)合并

把用戶通過各種數(shù)據(jù)源提取的特征進行合并，并給出一定的可信度。

07 數(shù)據(jù)分發(fā)

對于合并后的結(jié)果數(shù)據(jù)，分發(fā)到精準營銷、個性化推薦、CRM等各個平臺，提供數(shù)據(jù)支持。

ADVANCE.AI用戶畫像服務(wù)，助力精準定位

ADVANCE.AI用戶畫像服務(wù)，可以幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島，通過整合分析用戶屬性，賦能短視頻、出海泛娛樂企業(yè)實現(xiàn)精準營銷，優(yōu)化用戶體驗，助力企業(yè)提升流量留存與轉(zhuǎn)化率。