从数据产品层面出发，如何从0到1建设用户画像体系

从PC到移动互联网，一批乘坐流量红利快车的互联网产品迅速崛起。现在，流量红利消失了，一个疯狂而传奇的流量时代已经结束了。在增量疲软、股票市场竞争激烈的环境下，产生了精细的运营。结合大数据，用户分组，不同群体的用户采用不同的营销策略。兵法云：“知己知彼，百战不殆”，在整个精细化操作过程中，用户画像系统的构建起着不可或缺的作用。草帽男孩介绍了数据基础层建设，如埋点数据采集、指标系统建设、数字仓库和OLAP分析。接下来，我们将研究如何从0-1构建用户肖像系统，以及用户肖像的应用场景。交互设计之父Alancoper首先提出了用户肖像用户肖像的概念，这是对产品或服务目标群体的特征描绘。在早期，用户数据的来源渠道相对较少，数据量相对较小。用户肖像研究主要基于统计分析，通过用户研究构建用户肖像标签。后来，加州大学的Syskill和Webert通过手动收集网站用户对页面的满意度，然后通过统计分析逐步构建用户兴趣模型。随着互联网和信息收集技术的发展，加州管理大学开发了WebWatcher，可以通过数据收集器记录用户在互联网上的浏览行为和兴趣偏好，实现用户兴趣模型的构建，随着数据的不断积累，扩大更新系统模型，用户肖像标签更加丰富。近年来，随着大量互联网数据的爆炸性增长，许多企业的用户肖像研究有了新的机遇。基于用户属性、行为、兴趣爱好等数据标签，采用算法分析建模特征，抽象用户全貌，成为产品人员关注的焦点。例如，对于路飞来说，其用户肖像可以简单地描述为18-25岁，价值15亿，喜欢吃肉，喜欢酷机器人，冲动消费者，如果电力网站提前了解用户信息，可以根据其偏好特点，推动肉和高科技商品，促进路飞在平台上完成购买。在这个过程中，描绘用户肖像的关键因素是标签，通常在不同的应用场景中，标签分类是不同的。比如腾讯广告对标签的分类可以分为:性别、年龄、居住地、学历、婚恋、资产、工作状态等。兴趣标签：商业兴趣、泛娱乐兴趣、语义兴趣等。设备标签：设备品牌、运营商、联网方式、型号、操作系统等。行为标签：工作场所、旅行频率、使用电子商务购物、O2O、应用特定行为、互动行为、支付行为等。根据阿里电子商务对标签的分类，可分为：用户属性标签：性别、年龄、地区、注册日期、手机品牌、手机系统、联系信息、历史购买状态、用户活动、RFM价值。用户行为标签:近30天访问次数、近30天客户单价、近30天活跃天数、近30天访问时间、平均访问深度、充值用户等。消费标签：收入状况、购买力水平、已购商品、购买渠道偏好、最终购买时间、购买频率。商品类标签：高跟鞋、靴子、衬衫、法式连衣裙、肉脯、牛肉干、扫地机器人、智能音响等。社交标签：活跃时间、活跃地点、单身、评价次数、好评等。整个肖像系统包括标签建模、肖像系统和肖像应用。从数据产品的角度来看，如何0-1建立用户肖像系统？接下来，我们根据以下结构：业务需求分析建设标签系统建设肖像系统应用步骤：业务需求分析用户肖像系统建设不能捏造，需要以经济建设为中心，根据实际业务需求，考虑肖像系统的价值，所以我们的第一步是分析业务需求。明确产品、用户运营、活动运营、市场、风险控制等企业对象的用户肖像服务；然后根据业务方的需要，明确未来产品建设目标和用户肖像分析的预期效果。总的来说，他的目标是提高平台的整体收入。在此过程中，他将推动产品、运营、数据分析、市场、客户服务等同事的合作。肖像将更加关注如何进行精细运营，提高公司收入；就运营商娜美而言，她的目标是提高转化率。在此过程中，她将采用个性化的内容推送策略和准确的用户接触，肖像将更加关注用户的个人行为偏好；就数据分析师罗宾而言，她的目标是发出用户流失警告和有针对性的准确营销。在这个过程中，她需要分析用户的行为特征和消费偏好；在需求分析阶段，我们需要分析各部门的业务流程、核心关注点和KPI、组织结构、用户行为路径、功能流程图。这里的分析过程类似于埋点业务需求分析。详情请查看埋点业务需求分析，此处不进行。第二步：从数据产品建设标签系统的角度来看，标签可分为三类：统计标签、规则标签、预测标签；1。统计标签用户肖像最基本、最常见的标签，统计标签值统计用户相关值，客观描述用户状态标签，通常可以从用户注册数据、用户访问、消费统计中获得。例如，对于用户，其性别、年龄、城市、星座、近7天活动、近7天活动、累计购买、累计购买、月平均消费等字段，2。规则标签基于用户行为和确定的规则，在实际肖像开发过程中，根据业务需要，由运营商和数据人员协商，包括活动标签、RFM标签等。例如，平台上“活跃交易”的口径被定义为“近90天的交易次数”>3”。例如，平台上“活跃交易”的口径被定义为“近90天的交易次数”>3”。以下是草帽男孩常用的用户活动标签和RFM标签的划分方法。(1)用户活动标签的实际业务场景将根据用户活动给用户贴上高活动、中活动、低活动、流失等标签。如何划分这个过程中高、中、低的时间范围？在这里，路飞的拍脑门是不可行的，标签的建设注重定义和方法。首先，通常有两种方法可以划分用户的损失周期：一种是拐点理论：X轴上数值的增加会导致Y轴数值的显著增加（减少），直到超过一定点，当X增加时，Y的数据增加（减少）显著下降，即经济学中的边际收入显著下降，这是图表中的“拐点”。例如，当图中的损失周期增加到5周时，用户回访率显著降低，因此这里的5周是拐点。我们可以用5周来定义用户损失的期限，即以前访问/登录过的用户。如果连续5周未访问/登录，则定义用户损失。第二，统计用户最后一次访问和倒数第二次访问之间的时间间隔。可以认为，大于此时间隔的用户不会再访问，即用户已经丢失。查看历史数据可以了解到，不到10%的用户最后一次访问与倒数第二次访问之间的间隔超过30天，可以认为超过此间隔的用户是“丢失用户”。流失周期划分后，根据用户的活动情况进一步划分为高、中、低活动。按二八原则划分历史数据。例如，如果分析得出结论，活跃用户数量超过10次，占30天访问用户数量的20%，那么这些就是“高活跃用户”；将活跃5-10次的用户进一步分为“中活跃用户”；将活跃用户分为“低活跃用户”1-5次。(2)RFM标签RFM模型主要由三个基本指标组成：最近的消费时间，消费频率，消费金额。根据历史数据，查看用户比例，可按28原则划分，获得细分标签。R：例如，80%的历史数据用户最近访问F：例如，历史交易订单量80%的用户订单量M：例如，历史交易订单金额80%的用户交易金额3。基于用户的属性、行为、位置和特征，预测标签利用决策树算法和回归算法挖掘用户的相关特征，挖掘用户的潜在需求，根据这些潜在需求给用户贴上标签，并配合不同的营销策略进行推送。例如，根据用户的消费习惯，他对商品的偏好程度；根据用户的不良评价和其他行为，预测其风险程度。一般统计标签和规则标签可以满足应用需求，在开发过程中占很大比例。机器学习挖掘标签主要用于预测场景，如判断用户风险、用户购买商品偏好、用户流失意向等，开发周期长，开发成本高。例如，今日头条积累了大量与数据产品主题相关的文章、帖子和其他文本数据。由于历史原因，这些文章没有对内容进行分类或贴上相应的标签，不便于管理内容。现在需要在帖子上贴上相应的主题标签。一是根据已划定的文章类型，将分类的文章自动划分为相应的类型，二是支持文章的密集管理，根据文章内容自动奖励每篇文章的标签（1）特征选择和开发过程数据分类：手动准确标记一批文档，作为培训集样本，未标记一批文档作为测试集数据预处理：测试集和培训集文本，建立词料库，去除停用词、语气词等简单贝叶斯分类：精度、召回率、F-测量值3分为文章分类（2）计算平台上标签权重用户的不同行为，用户标签层面的权重不同。例如，用户购买商品的权重高于用户添加购物车、收集商品和浏览商品的权重。在标签制作过程中，用户肖像建模人员需要与业务人员密切沟通，结合业务场景制定不同的行为类型和权重。在标签制作过程中，用户肖像建模人员需要与业务人员密切沟通，并结合业务场景制定不同的行为类型和权重。确定权重的常用方法是TF-IDF词的空间向量和时间衰减系数。1）TF-IDF词空间向量TF-IDF是评估一个单词或单词相对于文件集或语料库中其他单词的重要性的统计方法。单词的重要性与文件集中出现的次数成正比；与语料库中出现的次数成反比。2）当用户数据达到足够密集的时间衰减系数时，用户标签对应的属性将显示出更高的稳定性，这与用户长期行为形成的个人特征相匹配。用户标签权重=行为类型权重*时间衰减*用户行为次数*TF-IDF计算标签权重第三步：构建用户肖像系统肖像系统作为支持系统，主要目标用户是市场、运营、产品、数据分析师等人员，以满足用户分析、标签查询和营销活动对接的需求。因此，肖像系统的设计需要考虑功能用户分析需求和非功能接口开发需求。1.功能需求功能可分为：主页肖像数据、标签管理、用户查询、用户群等。主页肖像数据显示用户数据的整体情况，包括性别、年龄、地区、职业分布等基本信息；用户价值特征，如用户活动、会员级别、损失预警、用户价值RFM分布等信息。标签管理，为数据人员提供标签增加、删除、更改、检查等操作，包括标签分类、新标签、标签审核、标签离线、异常标签等。用户查询的主要能力包括输入用户ID查看用户肖像等详细数据，如用户基本信息、用户属性信息、用户行为等。用户分组。当应用场景主要用于业务标签时，通常不仅使用一个标签进行推送。在更多的情况下，需要组合多个标签来满足业务中对人群的定义。用户分组相当于制作一个人群模板，并在不同的场景中推送人群。添加分组时，通常配置人群名称和满足条件，计算覆盖人群数量，并将其推送到消息通知、电子邮件和短信。2.非功能需求和非功能需求主要包括接口需求，以确保肖像系统数据与各系统之间的连接，如推送系统、营销系统、广告系统、推荐系统、BI等平台，确保各系统数据的实时更新，避免不同数量的同源问题。标签系统和用户肖像系统已经建成。用户肖像在哪里使用，如何使用，能给业务带来什么价值？第四步：肖像应用于广告、电子商务等领域。用户肖像通常被用作精确营销和推荐系统的基本工作。主要应用场景包括精确营销、用户分析和个性化推荐三类。1. 根据历史用户的特点，运营商可以分析潜在用户和用户的相关需求，为特定群体提供个性化的营销服务。常用的VIP服务包括短信、邮件、站内信、push消息的准确推送、客户服务、高价值用户快速退款退货等VIP服务。在日常生活中，短信/电子邮件/推送营销将从多个渠道收到营销信息。一条关于红包到达的短信推送可能会促使用户打开长期未访问的应用程序，以及愿望列表中的降价信息，这可能会刺激用户打开推送链接并直接购买。借助肖像系统进行营销需要注意的是：短信敏感性：一些用户对营销短信的敏感性较差。例如，从历史数据来看，他们只打开1次或从未打开过10次短信。考虑到短信渠道需要营销成本，可以消除这些用户，减少对用户的干扰。无效手机号：对于平台上随意填写的非自己的手机号码，手机号码已无效/更换，收到短信回复“TD“对于用户来说，短信是无法接收的，属于短信黑名单。这些用户还需要排除对营销产品感兴趣的用户：最近多次浏览、收集、购买和下订单的用户是疲劳产品的潜在意向用户，可以通过全额折扣优惠券或红包进行营销。当我们向平台客户服务部门投诉、咨询或反馈时，客户服务人员可以准确说明我们在平台上的购买情况、最后一次咨询问题的处理结果等信息，提出有针对性的解决方案，为高价值用户提供VIP客户服务渠道等专项服务。2. 推荐系统应用的运营商可以通过性别、年龄、兴趣爱好、浏览购买行为等标签向用户推荐不同的内容。如今日

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