怎么做用户画像

1、一、什么是用户画像？男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。如果用一幅图来展现，即：

4、静态信息数据用户相对使嫔縻璧稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方诹鬃蛭镲面信息的数据建模不是本篇文章重点。动态信息数据用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。3.2 目标分析用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。3.3数据建模方法下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

5、四、总结：本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。比如影视产品，我看了一部电影《英雄本色》，可能产生的标签是：周润发 0.6、枪战 0.5、港台 0.3。最后，接触点本身并不一定有内容，也可以泛化理解为某种阈值，某个行为超过多少次，达到多长时间等。比如游戏产品，典型接触点可能会是，关键任务，关键指数（分数）等等。如，积分超过1万分，则标记为钻石级用户。钻石用户 1.0。百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。