用戶畫像是建立在一系列真實數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)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(jìn)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(biāo)識,通過分析這些標(biāo)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(dá),從而為個性化廣告推薦、內(nèi)容精準(zhǔn)分發(fā)等精準(zhǔn)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(zhǔn)營銷:精準(zhǔn)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(dāng)用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于相關(guān)平臺的精準(zhǔn)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(dāng)用戶成為某品牌的注冊會員后,在某些特殊的紀(jì)念日,比如會員生日當(dāng)天,會收到品牌商發(fā)來的祝福短信以及優(yōu)惠券;
當(dāng)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(zhǔn)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(dāng)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(biāo)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(jìn)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(jìn)行字段提取,得到關(guān)注的目標(biāo)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(jìn)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(jìn)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(zhǔn)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(zhǔn)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(zhǔn)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。