如何構建精準用戶畫像: 透過用戶大數據精細化行銷

移動互聯網時代,精細化運營逐漸成為企業發展的重要競爭力,“用戶畫像”的概念也應運而生。用戶畫像是指,在大數據時代,企業通過對海量數據信息進行清洗、聚類、分析,將數據抽象成標籤,再利用這些標籤將用戶形象具體化的過程。用戶畫像的建立能夠幫助企業更好地為用戶提供針對性的服務。

與之相應,越來越多的第三方大數據公司,也開始依託自身的數據積累,為客戶提供用戶畫像的服務。比如個推旗下的用戶畫像產品,能夠對用戶線上和線下行為進行大數據分析,幫助APP開發者和運營者構建全面、精準、多維的用戶畫像體系。下文將以個推用戶畫像產品為例,詳解“用戶畫像”的技術特點和使用價值。

用戶畫像的形成需要經歷四個過程,數據積累、數據清洗、數據建模分析、數據產出。其中,數據清洗和數據建模統稱數據處理。在經過數據處理之後,個推產出獨特的冷、熱、溫數據維度,並分析用戶的線上興趣偏好和線下行為場景,形成用戶畫像。

一、用戶畫像用了哪些技術?

在數據處理階段,個推用戶畫像產品的大數據計算架構採用了Kafka分佈式發佈訂閱消息系統,具有高吞吐量、高穩定性的特點。數據清洗可利用HADOOP、SPARK來實現設備唯一性識別、行為數據的清洗等,去除冗餘數據。這一過程支持交互計算和多種複雜算法,並支持數據實時/離線計算。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營在數據建模的過程中,個推用戶畫像產品主要利用了機器學習中的聚類(無監督學習)和深度學習技術,讓模型對用戶行為數據主動學習,進行行為判斷,由此產出用戶標籤。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營經過數據的清洗和建模,個推用戶畫像會形成冷數據畫像、溫數據回溯、熱數據場景和定製化標籤四種畫像。
冷數據畫像,是指基於大數據的分析得出的用戶屬性,相對比較穩定,如用戶的年齡層次、性別、常駐地等。“溫數據”則可以回溯用戶近期活躍的線上和線下場景,具有一定的時效性。“熱數據”是指用戶當下的場景及實時的用戶特徵,幫助APP運營者抓住稍縱即逝的營銷機會。定製化標籤是將個推數據與第三方數據結合起來,共同建模得出具有價值的特徵標籤。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營二、如何構建用戶畫像?

“用戶畫像”的構建需要技術和業務人員的共同參與,以避免形式化的用戶畫像。個推構建用戶畫像時流程如下:

(1)標籤體系設計。開發者需要先了解自身的數據,確定需要設計的標籤形式。

(2)多數據源數據融合。在建設用戶畫像時,個推會整合自有海量數據以及該APP自身的數據。

(3)實現用戶統一標識。多數情況下,APP的眾多用戶分佈於不同的賬號體系中,個推會將其統一標識,幫助APP打通賬號,實現信息快速共享。

(4)用戶畫像特徵層構建。即將每一個數據進行特徵化。

(5)畫像標籤規則+算法建模。兩者缺一不可,在實際的應用中,算法難以解決的問題,利用簡單的規則也可以達到很好的效果。

(6)利用算法對所有用戶打標籤。

(7)畫像質量監控。在實際的應用中,用戶畫像會產生一定的波動,為了解決這個問題,個推建設了相應的監控系統,對畫像的質量進行監控。

總之,個推用戶畫像構建的整體流程,可以概括為三個部分:

第一,基礎數據處理。基礎數據包括用戶設備信息、用戶的線上APP偏好以及線下場景數據等。

第二,畫像中間數據處理。處理結果包括線上APP偏好特徵和線下場景特徵等。

第三,畫像信息表。表中應有四種信息:設備基礎屬性;用戶基礎畫像,包括用戶的性別、年齡層次、相關消費水平等;用戶興趣畫像,即用戶更有興趣的方向,比如用戶更偏好拼團類APP還是海淘類APP;用戶其它畫像等。

在個推用戶畫像構建的過程中,機器學習佔據了較為重要的位置。機器學習主要應用在海量設備數據整理、數據清洗、數據存儲的過程中。

三、用戶畫像能做什麼?

用戶畫像對電商類、新聞資訊類APP的作用不言而喻,可以幫助APP打造精準推薦系統,實現千人千面的運營。

基於用戶特徵的個性化推薦

APP的運營者可以通過個推用戶畫像提供的性別、年齡層次、興趣愛好等標籤,分別展示不同的內容給用戶,以達到精準化運營的目的。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營基於用戶特徵指導內容推薦

基於用戶特徵指導內容的推薦是指找到與目標群體相似的用戶群,並利用該相似用戶群的行為特徵對目標用戶進行內容推薦,具體過程如下圖:

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營在實現這一內容推薦的過程中,相似性建模技術起著不可忽視的作用。相似性建模可類比於聚類建模,是無監督學習中的一種。它可以尋找數據中的特徵,把具有相同特徵的數據聚集在一組,並賦予這些聚集在一起的數據相同的特徵標籤。根據這些特徵標籤,尋找具有這些特性的用戶,給他們推送相同的內容。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營這種推薦方式的優點是,它的自有特徵是經過APP長期積澱而來,顆粒度更細,適用性更強,對用戶的認識更全面,效果能持續提升。而且它還能針對APP所處行業與自身需求,量身定製匹配算法,讓推薦更精準。

此外,個推用戶畫像能夠結合第三方數據做定製化建模,通過雙方共同建模得出顯著價值和特徵標籤。這種標籤增補的方式不僅能保證推送的內容更精準,同時也可以很大程度地提升流量價值。

四、開發者如何接入?

個推用戶畫像SDK的接入主要有兩個方式:

• SDK集成:客戶端集成個推用戶畫像SDK,進行初始化SDK後,返回給客戶一個ID即GIUID(唯一身份標識), 此ID需要由客戶端提交到客戶服務器,然後服務器通過API接口傳入GIUID進行查詢用戶畫像標籤數據。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營• API接口調用:客戶將應用名稱、包名及服務端出口IP提供後,返回APP ID等相關信息。客戶根據《個推用戶畫像數據服務接口文檔》及《用戶畫像編碼表》集成測試後方可調用API接口查詢畫像信息。

大數據時代,如何構建精準用戶畫像,直擊精細化運營具體的集成文檔參見以下鏈接:

Android:docs.getui.com/gexiang/sta…

iOS:docs.getui.com/gexiang/sta…

服務端:docs.getui.com/gexiang/sta…

瞭解用戶,是為了更好地服務用戶。正是APP開發者和運營者對用戶認知的渴求促生了用戶畫像。而APP開發者只有把用戶的需求放在最重要的位置,才能更好地優化用戶的體驗,留住用戶。接入個推畫像SDK,不僅可以幫助開發人員提高開發決策的效率,也可以幫助APP運營人員開展精細化運營,從而提升企業的營銷效率和市場競爭力。

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