用户画像2：数据指标体系

建立用户画像需要从数据指标体系入手，这是整个用户画像建立的基础。通过制定合理的数据指标体系,可以更好地了解用户的特征和行为,为后续的用户画像分析和应用提供支撑。

一、标签维度

1. 用户属性类

- 性别、年龄、地域、注册日期、会员类型等

- 需要判断一级标签之间的关系是互斥还是非互斥

2. 用户行为类

- 订单相关行为、访问行为、近30天行为指标、高频活跃时间段、购买行为、点击偏好、营销敏感度等

3. 用户消费类

- 搜索、流量、加购、收藏、下单商品对应的品类

- 品类划分越细致,推荐越精准

4. 风险控制类

- 账号风险、设备风险、借贷风险等,防止薅羊毛、恶意刷单、欺诈行为

5. 社交属性维度

- 家庭成员、社交偏好、社交活跃度等

二、其他常见标签维度

用户属性、用户行为、营销场景、地域细分、偏好细分、用户分层等

三、标签命名方式

1. 标签主题:ATTRITUBE、ACTION、CONSUME、RISKMANAGE等

2. 用户维度:U(userid)、C(cookie)

3. 标签类型:01(统计型)、02(规则型)、03(算法型)

4. 一级归类:细分的标签类型

如性别标签命名:ATTRITUBE_U_01_001(男)、ATTRITUBE_U_01_002(女)

四、元数据管理

维护标签ID名称、含义、口径等信息,方便元数据管理