精品精准大数据营销演讲稿-用户画像的原理及应用实践
用户画像与精准营销实践
用户画像与精准营销实践近年来，随着互联网技术的发展，用户画像与精准营销成为了许多企业在面对市场竞争和产品营销时追逐的目标。
通过深入挖掘用户需求和行为特征，企业可以更准确地洞察用户心理，制定个性化的产品和营销策略，提高用户粘性和消费转化率。
本文将从用户画像和精准营销两方面进行探讨。
一、用户画像什么是用户画像？简单来说，就是通过对用户进行数据收集、分析和整合，在多个维度上对用户进行描述和分类，形成一个完整的用户形象和行为模式。
在实际运用中，用户画像通常包含以下几个方面：1、基础信息：包括性别、年龄、地域、职业等2、兴趣特点：包括信息获取、娱乐消费等3、社交行为：包括朋友圈、社交关系网络等4、购买行为：包括购买渠道、频次、购买力等5、使用习惯：包括使用场景、使用时长、使用需求等通过对用户画像的分析，在新产品推广、客户维护、市场分析等方面具有非常重要的意义。
可是，要想获取到丰富的用户画像，需要哪些技术和手段呢？1、数据收集：数据是用户画像建立和应用的基础。
通过搜索引擎、社交网络、网站数据等多种手段，收集用户数据。
2、数据分析：如何从大量数据中提取有用信息，就需要数据分析的技术支持。
通过数据统计和挖掘技术，提炼出用户行为特征和人口统计学特征。
3、数据整合：不同的数据来源和数据类型需要进行整合。
需要采用数据集成技术，将多个数据来源的信息进行统一处理。
4、建立用户画像：利用机器学习、数据挖掘等技术，对用户数据进行分析和标记，建立全面的用户画像。
二、精准营销了解用户画像后，就可以针对具体的用户群体，实施精准的营销策略。
1、产品推广营销：根据用户画像，准确定位产品适合的用户群体，选择合适的营销渠道和方式，实现高效的产品推广。
2、客户维护：市场竞争日益激烈，保持客户的忠诚度和满意度尤为重要。
利用用户画像，定制化的客户服务，对不同用户提供个性化的解决方案。
3、市场分析：精准的市场分析是企业制定产品和营销策略的关键。
利用用户画像，可以更为深入地了解市场需求和趋势，有效预测市场变化。
用户画像技术及其实践应用案例分享
用户画像技术及其实践应用案例分享随着数字化时代的到来，数据成为了企业发展的重要资源。
然而，数据本身往往是杂乱无章的，企业需要将数据转化为有意义的信息进行分析和利用。
用户画像技术应运而生，它可以帮助企业更好地了解客户和市场需求，从而有效地提高销售和市场营销的效率。
一、什么是用户画像技术？用户画像是针对特定用户群体进行分析和建模的一种技术。
通过收集用户的行为数据、偏好、兴趣爱好等信息，将用户划分为不同的群体，以描绘出用户的行为特征、消费习惯和偏好等特征，从而更好地了解客户和市场需求。
用户画像技术的主要作用是为企业提供数据支持，使企业更加深入地了解自己的客户，为客户提供更好的服务和产品，实现企业与客户之间的良性互动。
二、用户画像技术的应用场景1.精准营销用户画像技术可以通过分析用户的消费习惯和购买行为，为企业提供更精确的营销策略和目标客户群体。
例如，电商平台可以通过用户画像技术，了解每个用户的浏览、购买、搜索等行为，从而根据用户的偏好和需求，推送相关的商品和服务。
这种精准营销不仅可以提高销售效果，同时也可以提高用户的满意度和忠诚度。
2.个性化推荐用户画像技术可以分析用户的行为路径和兴趣爱好，为用户提供个性化的推荐服务。
例如，电影推荐平台可以通过用户画像技术，了解用户的看片历史记录和兴趣爱好，推荐符合用户口味的电影，提高用户的观影体验和满意度。
3.产品定位和创新用户画像技术可以帮助企业了解用户的痛点和需求，从而开发出更加符合用户需求和市场趋势的产品和服务。
例如，智能家居企业可以通过用户画像技术，了解用户的住房情况、使用习惯和需求，创新出更加符合用户使用场景和需求的智能家居产品，提高市场竞争力。
三、用户画像技术的实践案例1.京东用户画像京东通过用户画像技术，对用户的基本信息、消费偏好、浏览记录等进行大数据分析和挖掘，划分出不同的用户群体，并为用户提供个性化的商品推荐、促销和服务等。
例如，对于购买女装的用户，京东会主动推荐同款式不同尺码的商品，提高用户进一步购买概率，同时也提高商家的销售额。
大数据分析在市场营销中的客户细分演讲稿
大数据分析在市场营销中的客户细分演讲稿大家好！今天，我站在这里，深感荣幸，因为我将与大家共同探讨一个非常热门且充满挑战的话题——大数据分析在市场营销中的客户细分。
在这个数据驱动的时代，我们如何利用大数据的魔力，更精准地洞察客户，更有效地进行市场细分，从而推动我们的业务增长呢？首先，让我们来回顾一下大数据的魅力。
大数据，它就像是一座宝藏山，蕴藏着无尽的财富。
它包含了海量的信息，从客户的消费习惯、行为偏好，到市场的趋势、竞争对手的动态，无所不包。
而我们的任务，就是要像矿工一样，挖掘出这些宝贵的信息，转化为我们营销策略的指南针。
接下来，我将为大家讲述一个真实的案例。
某知名电商公司，通过大数据分析，发现他们的用户群体中，有一部分人对价格非常敏感。
于是，他们针对这部分用户，推出了一系列低价促销策略，结果销售额大幅提升。
这就是大数据分析的魔力，它能够帮助我们找到市场的空白点，制定出更有效的营销策略。
当然，大数据分析并不是万能的。
它也有其局限性，比如数据的准确性、完整性等问题。
因此，我们在使用大数据时，必须要保持谨慎和理性。
我们需要结合实际情况，对数据进行深入挖掘和分析，才能得出有价值的结论。
除了上述的案例，我还想分享另一个案例。
某快时尚品牌，通过大数据分析，发现他们的目标客户群体中，年轻人占据了很大的比例。
于是，他们针对年轻人的喜好，设计出了一系列时尚、潮流的产品。
结果，他们的产品受到了年轻人的热烈追捧，市场份额也迅速提升。
这就是大数据分析的魅力，它能够帮助我们更准确地把握市场的脉搏，制定出更符合市场需求的营销策略。
通过以上的两个案例，我相信大家已经对大数据分析在市场营销中的客户细分有了更深入的了解。
那么，我们该如何更好地利用大数据呢？我认为，我们应该从以下几个方面入手：首先，我们要建立完善的数据采集和分析系统。
只有拥有了完善的数据采集和分析系统，我们才能及时、准确地获取到市场的动态和客户的信息。
其次，我们要加强对数据的分析和挖掘能力。
大数据时代下的精准营销演讲稿
大数据时代下的精准营销演讲稿尊敬的各位朋友：大家好！今天，非常荣幸能够站在这里，与大家一起探讨在这个大数据时代下，精准营销所带来的变革和机遇。
在我们生活的这个时代，信息如同潮水般汹涌而来。
每天，我们都被海量的数据所包围，从社交媒体上的动态分享，到购物网站上的商品推荐，再到搜索引擎中的结果展示。
这些看似平常的日常体验背后，其实都隐藏着大数据的力量。
而在商业领域，大数据的应用更是催生了精准营销这一全新的营销模式。
那么，什么是精准营销呢？简单来说，精准营销就是在合适的时间，通过合适的渠道，将合适的产品或服务推送给合适的人。
它不再是过去那种大规模、无差别、撒网式的营销方式，而是基于对消费者行为、兴趣、偏好等数据的深入分析，实现一对一的个性化营销。
想象一下这样的场景：你在网上浏览了一款新手机，随后你在其他网站上看到的广告都是与手机相关的，甚至是你之前浏览过的那个品牌的手机。
这就是大数据在发挥作用，它能够捕捉到你的兴趣点，并迅速为你推送相关的信息。
这种精准的推送，不仅提高了营销的效率，也大大提升了消费者的购物体验。
大数据为精准营销提供了坚实的基础。
通过各种渠道收集到的海量数据，包括消费者的购买记录、浏览行为、社交媒体互动等，企业能够绘制出一幅清晰的消费者画像。
比如，他们可以了解到消费者的年龄、性别、地域分布、消费习惯、兴趣爱好等详细信息。
有了这些信息，企业就能更加准确地预测消费者的需求，从而制定更有针对性的营销策略。
精准营销的优势是显而易见的。
首先，它能够提高营销的效果和投资回报率。
传统的营销方式往往是盲目投放广告，很多时候广告费用都被浪费在了不感兴趣的人群身上。
而精准营销则能够将资源集中在潜在客户身上，大大提高了转化率。
其次，它能够增强消费者的满意度和忠诚度。
当消费者收到与自己需求高度匹配的产品推荐时，他们会感到被重视和理解，从而更愿意与企业建立长期的合作关系。
最后，精准营销还能够帮助企业降低营销成本。
通过精准定位目标客户，企业可以避免不必要的广告投放和促销活动，节省了大量的资金和人力。
基于大数据的消费者画像与精准营销报告范文
基于大数据的消费者画像与精准营销报告范文一、引言现代社会，大数据已经渗透到各行各业，其中包括商业领域。
大数据分析能力的提升使得企业能够通过消费者画像实现精准营销，进一步提高品牌影响力和市场竞争力。
本文将探讨基于大数据的消费者画像与精准营销的重要性，并展示相关报告范例。
二、消费者画像的重要性消费者画像是通过大数据分析得出的关于目标消费者的详细描述。
它能够帮助企业深入了解消费者的需求、喜好和行为模式，从而针对性地进行市场推广和产品定位。
消费者画像是精准营销的基础，具有重要的指导意义。
三、数据收集与分析在创建消费者画像之前，首先需要收集大量的数据。
可以通过监测消费者行为、社交媒体分析、市场调研等方式获取数据。
接下来，通过数据挖掘和分析技术，对数据进行整理和加工，得出相关的消费者特征和行为模式。
四、消费者特征分析基于大数据的消费者画像涉及多个维度的特征分析，包括年龄、性别、职业、教育程度等基本信息，以及消费偏好、购买力、消费频率、购物渠道等详细信息。
通过对这些特征的分析，可以进一步细化消费者画像，为精准营销提供更有针对性的方案。
五、消费行为模式研究消费行为模式是消费者在购买商品或服务过程中所展现出来的行为方式和习惯。
通过大数据的深度挖掘和分析，可以揭示出消费者的购买决策路径、购买时间与地点、购物行为和消费偏好等方面的规律。
这些规律可以为个性化推荐以及促销策略的制定提供参考。
六、用户画像建模根据收集到的数据和分析的结果，可以通过机器学习和数据挖掘算法来构建用户画像模型。
用户画像模型是对消费者进行全面描述和分析的工具，可以使用数学模型对消费者进行聚类分类，进一步为个性化营销打下基础。
七、精准营销策略展示基于消费者画像，企业可以制定出更加精准的市场营销策略。
比如，对不同特征的消费者制定个性化的广告投放计划，通过定向选择广告渠道，提升广告的点击率和转化率；又如，根据消费者的购买行为模式，制定精准的促销计划，提升客户的忠诚度和购买频率。
网络营销中的用户画像建模方法及实践案例
网络营销中的用户画像建模方法及实践案例1. 引言随着互联网的迅速发展，越来越多的企业开始意识到网络营销的重要性。
在网络营销中，了解用户的需求、兴趣和行为变得至关重要。
用户画像建模是一种重要的方法，可以帮助企业更好地了解目标用户，从而制定更有效的营销策略。
本文将探讨网络营销中的用户画像建模方法，并通过实践案例说明其实际应用。
2. 用户画像建模方法2.1 数据收集与整理用户画像建模的第一步是收集和整理用户数据。
这些数据可以来自于多个渠道，包括用户行为分析、社交媒体活动、市场调研等。
通过收集和整理这些数据，企业可以获得大量有关用户的信息，如年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等。
2.2 数据分析与挖掘收集到用户数据后，下一步是进行数据分析与挖掘。
通过分析用户数据，企业可以发现一些隐藏的规律和趋势。
例如，通过分析用户的购买记录，可以了解用户的购买偏好和消费习惯。
通过分析用户在社交媒体上的活动，可以了解用户的兴趣爱好和社交行为。
通过这些分析，企业可以建立起用户的行为模式，为后续的营销策略制定提供依据。
2.3 建立用户画像在进行数据分析与挖掘后，企业可以利用得到的信息建立用户画像。
用户画像是对用户的综合描述，包括用户的基本信息、行为偏好、消费习惯等。
通过用户画像，企业可以更好地了解目标用户，进而制定针对性的营销策略。
用户画像的建立需要综合考虑多个维度的信息，例如：- 基本信息：年龄、性别、地理位置等。
- 行为偏好：购买记录、浏览记录、社交媒体活动等。
- 消费习惯：消费频率、消费金额、购买渠道等。
通过将这些信息综合起来，企业可以建立起用户的全面画像，并且可以根据不同的用户画像制定不同的营销策略。
3. 用户画像建模实践案例：电子商务企业为了更好地理解用户画像建模的实际应用，我们以一家电子商务企业为例进行说明。
3.1 数据收集与整理该电子商务企业通过购买的用户数据、用户注册信息以及用户的浏览和购买记录进行数据收集与整理。
基于大数据的用户画像与精准营销
基于大数据的用户画像与精准营销一. 前言近年来，随着互联网技术的蓬勃发展，大数据已经成为运营和营销领域最受重视的话题之一。
依托于大数据，用户画像和精准营销的研究逐渐深入人心。
本文将从用户画像和精准营销两个方面详细讨论大数据在运营和营销领域的应用。
二. 用户画像用户画像是指对于某一类用户的特点和需求进行分析和归纳的过程，是一种以用户为中心的数据分析和解读方法。
用户画像能够帮助企业快速了解用户，分析用户需求，优化产品方案，提高用户粘性，是营销与运营领域不可或缺的工具。
1. 数据获取用户画像的基础是数据，数据获取是用户画像的第一步。
数据获取方式多种多样，包括调查问卷、用户注册信息、用户行为数据、社交网络数据等。
其中，用户行为数据包括用户浏览、喜欢、评论等行为，是用户画像中最为重要的一环。
2. 数据分类数据分类也是用户画像建立过程中至关重要的一步。
将数据按照用户属性、用户行为、用户需求等多个维度进行分类，可更好地了解用户的需求和特点。
分类的结果将数据与用户进行关联，从而更好地画像用户。
3. 用户分析用户分析是用户画像的核心步骤，通过对已有数据的深度分析，建立完整的用户画像。
用户行为分析可以了解用户的行为习惯，兴趣爱好等；用户属性分析可以了解用户的性别、年龄、地域等基本信息；需求挖掘可以了解用户的心理需求、消费需求等。
由此，建立完整的用户画像。
三. 精准营销精准营销是指以用户画像为基础，通过大数据分析用户需求，精确锁定目标用户群体，并采用个性化的营销策略，满足用户需求的一种营销方式。
精准营销注重精细化管理，对营销资源的利用效率进行提升。
1.目标用户定位目标用户定位是精准营销的第一步，需要根据已有的用户数据，通过大数据技术建立用户画像，从而定位目标用户群体。
例如，通过用户行为分析，发现用户喜欢购买保健品，就可以将目标用户群体定为关注健康的人群。
2. 个性化推荐个性化推荐是指根据用户个性化画像分析结果，对用户进行个性化的商品推荐。
大数据分析技术在市场营销中的用户画像构建与应用
大数据分析技术在市场营销中的用户画像构建与应用随着互联网的普及和数字化时代的到来，市场营销领域也发生了巨大的变革。
传统的市场营销方式已经越来越无法满足企业的需求，因此，大数据分析技术在市场营销中的用户画像构建与应用显得尤为重要。
本文将详细介绍大数据分析技术在市场营销中的用户画像构建与应用的意义、方法和案例。
一、大数据分析技术在市场营销中的意义大数据分析技术在市场营销中的应用，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为。
通过从大数据中提取有用的信息，企业可以更加准确地把握用户喜好、购买习惯和消费趋势，从而有效地制定市场营销策略和推广活动。
其次，大数据分析技术可以帮助企业构建用户画像，即根据用户的特征、行为和喜好等个性化因素，将用户划分为不同的类别。
通过用户画像的构建，企业可以更加精确地定位目标市场，并精准投放广告和推广信息。
这不仅可以提高市场推广的效果，还可以降低企业的营销成本。
二、大数据分析技术在市场营销中的用户画像构建方法1.数据收集与整理要构建用户画像，首先需要收集大量的用户数据。
这些数据可以来自用户的浏览记录、购买记录、社交媒体数据等多个渠道。
收集到的数据需要进行整理和清洗，去除无用的信息，保证数据的准确性和完整性。
2.数据挖掘与建模数据挖掘是大数据分析的核心环节，其目的是从大数据中挖掘出有价值的信息和规律。
在用户画像构建中，可以使用机器学习和数据挖掘算法，对收集到的数据进行分析和建模。
通过挖掘数据中的潜在关系和模式，可以找到不同用户之间的相似性和差异性。
3.用户画像标签定义在数据挖掘的基础上，可以为不同的用户群体定义相应的用户画像标签。
这些标签可以包括用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好、购买能力等多个维度。
通过标签的定义，可以对用户进行分类和分群，为后续的精准营销提供基础。
4.用户画像应用将用户画像应用于市场营销活动中，可以帮助企业实现精准推广和个性化营销。
通过根据用户画像的不同特征制定相应的市场推广策略，可以提高广告的点击率和转化率。
大数据营销中的用户画像分析
大数据营销中的用户画像分析随着互联网时代的不断发展，大数据技术已经成为了企业营销中不可或缺的一部分。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准、有效的营销策略。
而在大数据营销中，用户画像分析更是不可或缺的一个环节，它可以将海量的用户数据进行分类和分析，为企业提供更加全面、深刻的用户认知。
一、用户画像分析的定义和作用用户画像分析是指通过大数据技术对海量的用户数据进行分类和分析，从而得出用户的特征、偏好、需求等信息，形成一个用户模型，为企业提供更加全面、深刻的用户认知。
用户画像分析在企业的营销决策中起着至关重要的作用，它可以帮助企业更好地了解目标用户，制定更加精准、有效的营销策略。
具体来说，用户画像分析可以实现以下几个目标。
1、客观认知目标用户：通过用户画像分析，企业可以更加客观、科学地认知目标用户，从而加深对用户需求的理解。
2、提高精准营销效果：用户画像分析可以帮助企业更好地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准、有效的营销策略，提高营销效果。
3、降低营销成本：通过用户画像分析，企业可以更好地了解用户需求和行为轨迹，从而避免不必要的营销投入，降低营销成本。
二、用户画像分析的实现方式用户画像分析的实现方式主要包括两种，一种是基于人工智能的分析方法，另一种是基于数据挖掘技术的分析方法。
1、基于人工智能的分析方法随着人工智能的快速发展，许多企业开始采用基于人工智能的用户画像分析方法来加深对用户的理解。
这种方法主要是通过机器学习、数据挖掘等技术对用户数据进行分析，从而得出用户的特征、需求、行为等信息。
具体来说，基于人工智能的用户画像分析方法主要包括以下步骤：（1）数据预处理：包括数据清洗、数据整合等操作，从而确保分析数据的准确性和完整性。
（2）特征选择：通过特征选择方法，筛选出对用户画像分析有重要影响的数据特征。
（3）特征权重计算：通过相应的算法计算每个特征对用户画像分析的重要性，并给出相应的权重。
基于精准营销的用户画像分析
基于精准营销的用户画像分析近年来，随着互联网和大数据技术的发展，精准营销作为一种有效的营销手段受到了越来越多企业的青睐。
而用户画像作为精准营销的基石，对于企业的营销活动起到了至关重要的作用。
本文将从基于精准营销的用户画像分析的角度，探讨用户画像的定义、构建方法以及在精准营销中的应用。
什么是用户画像？简单地说，用户画像是对目标用户的综合性描述，它包含了用户的基本信息、兴趣爱好、购买习惯等相关特征。
通过用户画像，企业可以更好地了解自己的目标用户，精准推送符合用户需求的产品或服务，提高营销效果。
那么，如何构建用户画像呢？用户画像的构建需要依托于大数据技术和数据挖掘算法。
通过数据采集和清洗，企业可以获取用户的基本信息，如年龄、性别、地域等。
随后，通过用户的浏览记录、购买记录等行为数据，可以分析用户的兴趣爱好和购买习惯。
通过数据建模和算法分析，可以将用户分类，并确定用户的关键特征，从而构建用户画像。
用户画像的构建不是一次性的过程，而是一个持续的迭代过程。
随着用户行为的变化和数据的更新，用户画像也需要不断地更新和优化。
只有不断地改进用户画像，才能更准确地了解用户需求，为用户提供更满意的服务。
用户画像的构建离不开精准营销的支持。
通过用户画像，企业可以将用户分为不同的群体，并根据不同群体的特征进行针对性的营销。
例如，对于喜爱旅游的用户群体，企业可以推送旅游产品的优惠信息；对于喜爱美妆的用户群体，企业可以推送美妆产品的新品上市信息。
通过精准推送，企业可以提高用户的购买率和忠诚度，增加销售额。
除了精准推送，用户画像还可以辅助企业进行市场细分和竞争对手分析。
通过细分用户群体，企业可以更好地了解市场需求和竞争态势，有针对性地进行产品定位和市场营销。
同时，用户画像还可以预测用户的行为趋势，帮助企业制定更合理的营销策略。
然而，构建用户画像也存在一些挑战和难点。
数据的采集和清洗工作需要耗费大量的时间和精力，同时也需要注意用户隐私保护的问题。
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大数据与用户画像 用户画像理论 用户画像实践
CONTENTS
用户画像应用
“Big Data”之“BIG”
大数据是信息化技术的自然延伸，意思是无处不在的数据
IT 时代
ID1 ID2 ID4
ID3
用户画像标签层级
业务类 高奢人群 有房一族 有车一族 ... ...
业务规则建模
营销模型预测 用户价值 活跃度 忠诚度 影响力 ...
标签+营销模型建模
模型预测 人口属性 人群属性 消费能力 当下需求 潜在需求
机器学习建模
事实 人口属性 会员信息 购物了什么品类 浏览了几次
标签体系
化整为零 化零为整
每个标签都规定了我们观察、
认识和描述用户的一个角度
用户画像是一个整体，各个维
度不孤立，标签之间有联系
用户画像可以用标签的集合来表示
目
录
大数据与用户画像 用户画像理论 用户画像实践
CONTENTS
用户画像应用
CONTENTS
用户画像应用
用户画像之应用
根据应用扩展维度
数据采集
产品数据集成
用户数据集成
数据源
核心系统
电子渠道
营销渠道
第三方数据
企业用户触点举例
用 户 标 识
Cookie Cookie 微信ID
手机 固话
序列号
微信ID
手机
Cookie
Cookie 微信ID
微博ID
序列号
手机
微信ID
固话
序列号
微信ID
微信ID
微信ID
MAC
业务数据
沉淀
DT 时代
业务IT系统
智能化
业务IT系统
自动化
大数据
数据化
现实业务
现实世界
大数据时代需要将“人”数据化：“用户画像” Big Data = 无处不在的数据
信息化建设
• 全社会的信息化程度越
可穿戴设备
• 可穿戴设备甚至可植入
信息网络
• 无处不在的网络将
多维度偏好
内容偏好 • 品类、属性、… 购物偏好
• 品类、品牌、消费均价、…
兴趣偏好 ……偏好
当下需求
购物 • 品类、品牌、最高价、…
潜在需求
购物 • 品类、品牌、最高价、…
……
阅读
……
自定义标签
• 由数据源、业务决定
目
录
大数据与用户画像 用户画像理论 用户画像实践
目
录
大数据与用户画像 用户画像理论 用户画像实践
CONTENTS
用户画像应用
用户画像感性认识
身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾，
身披鹤氅，飘飘然有神仙之概
用户画像感性认识
身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾，
IMEI 固话
固话
会 员 标 识
序列号 手机 固话 用户名 邮箱 银行卡
序列号 手机 固话 旺旺 邮箱 支付宝 手机 固话 手机 固话 用户名 邮箱 手机 固话 用户名 邮箱
微信ID
手机 用户名 邮箱
一定能得到 的标识 有可能得到 的标识
官网 商城
第三 方线 上渠 道
客户 经理
第三 方线 下渠 道
论坛 社区
大数据用户画像：定义
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
用户画像是描述用户的数据， 用户画像是通过分析挖掘用户
是符合特定业务需求的对用户
的形式化描述
尽可能多的数据信息得到的
源于现实，高于现实
源于数据，高于数据
大数据 + 洞察
大数据用户画像：“标签体系”方法
标签是某一种用户特征的符号表示
ID模糊拉通
ID：用户唯一标识
模糊拉通得到两个关联 的ID之间的关联概率
ID1
ID1：ID2：p1
ID1：ID3：p2 ID3：ID4：p3
特征关联
ID1：ID5：p4
IDn 模糊拉通结果处理，生 成superID：同一个人！ GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法，在机器学习领域有较广泛应用
用户画像生产和应用：逻辑架构
行业 用户 金融 制造 航空 家电
数据接口 和应用
分析类应用
服务类应用
营销类应用
数据接口
统一的产品类目和属性体系
统一的用户画像标签体系
数据管理
4.品牌识别 1.数据清洗
5.属性识别 2.文本建模
6.产品画像
3.信息整合 1.数据清洗
4.分析建模
5.用户画像
3.类别识别
2. 用户全渠道ID识别
来越高，越来越多的业
务需要计算机应用，用 户与这些应用交互产生
设备将越来越多的出现
在现实生活中 • 攻壳机动队（Ghost In
人和设备连接在一
起，认识人、与人 沟通的方法将发生
大量数据
The Shell）
本质性的变化
人类要学会从比特流中解读他人，更要教会机器从比特流中理解人类
• • EugeneGoostman 信息诈骗 • • 个性化推荐 个性化服务 • • 智能理财 智能客服
身披鹤氅，飘飘然有神仙之概
用户画像的几个方面
目 标
描述人、认识人、了解人、理解人
• •
依据：事实、推理过程 检验
•
非形式化手段：文字、
语音、图像、视频… 形式化手段
验证
用户 画像
方式
•
常识、共识、知识体系
标准
组织
结构化、非结构化
...
清洗、结构化、统计建模
原始输入 网站行为 会员信息 消费行为 广告上行为 ...
标签管理体系
用户标签体系
人口属性
• 性别、年龄、地域、行业、…
内容标签体系
电商标签体系 媒体标签体系
用户特征
上网特征 • 时段、时长、终端、… 营销特征 • 消费等级、价格敏感度、… ……特征
微信
微博
智能 应用
客服
用户全渠道ID强打通
图中
• 有三类ID
用户A 用户B
• ID间有相互联系 • 相互联系的ID反映出它们很有可能代表同 一个用户
低密级业务
• 可以仅使用多重ID中的任意一个
用户C
• 最大程度打通，跨平台一致体验
高密级业务
• 使用特定ID，或者多种ID的组合 • 保证数据的准确和安全