什么是用户画像

1. 引言

1.1 简介

用户画像，做为大数据的根基，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，奠基了大数据时代的基石。

用户画像，即用户信息标签化，就是企业经过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据以后，完美地抽象出一个用户的商业全貌做是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，可以帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为普遍的反馈信息。

2. 用户画像的四阶段

用户画像的焦点工做就是为用户打“标签”，而一个标签一般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，最后将用户的全部标签综合来看，就能够勾勒出该用户的立体“画像”了。

具体来说，当为用户画像时，须要如下四个阶段：

2.1 战略解读

企业选择构建用户画像平台，能够实现不一样的战略目的，如提高产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不一样，用户画像的构建也有所区别。所以首先须要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工做。

2.2 建模体系

对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，造成符合客户实际状况的建模体系。

2.3 维度分解

以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。

2.4 应用流程

针对不一样角色人员的需求（如市场、销售、研发等），设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操做流程。

3. 用户画像的意义

• 完善产品运营，提高用户体验：改变以往闭门造车的生产模式，经过事先调研用户需求，设计制造更适合用户的产品，提高用户体验。

• 对外服务，提高盈利：根据产品特色，找到目标用户，在用户偏好的渠道上与其交互，促成购买，实现精准运营和营销。

4. 用户画像构建的难度

5. 用户画像构建思路

为了精准地描述用户特征，能够参考下面的思路，从用户微观画像的创建→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，咱们由微观到宏观，逐层分析。主要表现为如下四个方面：

5.1 用户微观画像的创建

首先咱们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？以下图所示：

【整体原则】 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，就能够考虑为用户画像的标签建模了。

5.2 用户画像的标签建模

从原始数据进行统计分析，获得事实标签，再进行建模分析，获得模型标签，再进行模型预测，获得预测标签。

5.3 用户画像的数据架构

最后从宏观层面总结，就是获得用户画像的数据架构。