导读：随着大数据技术的深入研究与应用,企业越来越关注如何利用大数据来进行精细化运营和精准营销。而要实现精细化运营,首先需要建立本企业的用户画像。本文将从用户画像的定义、标签类型、系统模块等方面,为您全面解析用户画像的方法论与工程化解决方案。

在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑。企业内部保存了大量的原始数据和各种业务数据,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业关注的重点。

01 什么是用户画像

用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。

用户画像可看作企业应用大数据的根基,是定向广告投放与个性化推荐的前置条件,为数据驱动运营奠定了基础。

02 用户画像的3种标签类型

用户画像建模其实就是对用户"打标签",从对用户打标签的方式来看,一般分为3种类型:

1. 统计类标签:例如性别、年龄、活跃度等基础属性。

2. 规则类标签:基于用户行为及确定的规则产生,如"近30天交易次数≥2"的"消费活跃"用户。

3. 机器学习挖掘类标签:通过机器学习算法预测的标签,如根据用户行为判断性别、购买偏好等。

03 用户画像8大系统模块

搭建一套用户画像方案需要考虑以下8个模块的建设:

1. 用户画像基础:了解和规划用户画像的整体架构。

2. 数据指标体系:梳理用户属性、行为、消费等维度的指标体系。

3. 标签数据存储:选择合适的数据库存储标签数据。

4. 标签数据开发:开发统计、规则、挖掘类标签,打通与业务系统。

5. 开发性能调优:对标签加工、人群计算脚本进行迭代优化。

6. 作业流程调度:将整套流程调度起来,实现自动化。

7. 用户画像产品化:以产品形态应用在业务中,如标签视图、用户分群等。

8. 用户画像应用:支撑精准营销、个性化推荐等业务应用场景。

04 用户画像产品化实践

开发画像后的标签数据,如果只是"躺在"数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。需要将画像数据进行产品化,主要包括以下功能模块:

1. 标签视图与查询:层级化展示全部标签,可查看单个用户的标签信息。

2. 用户人群功能:支持业务人员自定义组合多个标签筛选目标人群。

3. 用户人群透视分析:对人群进行事件、留存、漏斗等多维度分析。

总之,用户画像是企业应用大数据的基础,需要从技术、产品、运营等维度进行系统化建设,才能最大化发挥其在精细化运营中的作用。