标题: 如何用大数据构建精准用户画像？数据洞察用户需求的全新方式

随着大数据时代的到来,企业可以通过收集和分析消费者的各种信息,构建出更加精准的用户画像,洞察用户的真实需求,为企业提供更精准的营销策略。本文将从用户画像的基本概念、构建方法以及实际应用等方面,为您介绍如何利用大数据技术打造精准的用户画像。

什么是用户画像？

用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。

用户画像的四阶段

用户画像的焦点工作就是为用户打"标签"，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体"画像"了。

具体来讲，当为用户画像时，需要以下四个阶段：

1. 用户画像的意义

2. 确定画像目标

3. 确定数据源

4. 建立模型和标签

用户画像的构建方法

为了精准地描述用户特征，可以参考下面的思路，从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，我们由微观到宏观，逐层分析。

首先我们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？如下图所示

总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。

第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征

第二分类…

第三分类……….

完成了对客户微观画像分析后，就可以考虑为用户画像的标签建模了。

从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到模型标签，再进行模型预测，得到预测标签。

最后从宏观层面总结，就是得到用户画像的数据架构。

LotuseeData莲子数据在具体设备分析的统计基础上，提供了更强大的自定义时间，用户分组，渠道活动转化追踪等新功能，并累计了大量的设备和用户标签，为进一步的用户画像提供了坚实的基础。

用户画像的实际应用

百分点技术总监郭志金分享了用户画像在金融行业的实践经验。他提到,金融行业对用户画像有很强的需求,可以帮助企业挖掘数据价值,找到目标客户,满足客户需求。

具体来说,金融行业可以通过用户画像实现以下目标:

1. 寻找分期客户

2. 寻找高端资产客户

3. 寻找理财客户

4. 寻找境外游客户

5. 寻找贷款客户

此外,用户画像还可以帮助金融行业更好地设计产品,提高营销转化率。

总之,用户画像作为大数据应用的重要组成部分,正在为各行各业提供有价值的洞见和服务,帮助企业更好地了解和满足客户需求,实现精准营销。