用户画像_销售营销_经管营销_专业资料.ppt

课程安排 初步用户画像 如何创建用户像 推荐引擎的项目架构设计 对采集数据清洗 对数据字段打标签 用户画像指标统计分析 用户画像的十种应用场景 什么是用户画像？ 用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 分析的维度： 可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析； 人口属性： 地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等； 产品行为： 产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等； 用户画像的本质 专业术语：人物角色 企业使用术语：用户画像 技术原理： 数据清理 分析 统计 打标签 用户信息标签化 为什么使用用户画像 企业发展最重要的是什么？ 管理？ 渠道？ 营销？ 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？ 大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是有哪些信誉好的足球投注网站引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。 用户画像打标签 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识： 年龄段标签：25~35岁 地域标签：北京 标签特性： 语义化：能很方便的理解每个标签含义！ 短文本：每个标签只代表一种含义！ 如何创建用户画像（一） 数据收集 基础用户注册信息 性别，年龄，地区 用户行为数据 浏览，关注，活跃度 用户评价 喜好，期望 历史数据 日志 如何创建用户画像（二） 亲和图、确定类型 把大量收集到的事实、意见或构思等定性资料，按其相近性进行归纳整理的一种方法。 手动列出大标签，品类或者数据聚类的过程 eg: 屌丝、IT男、java、hadoop、技术宅 好友影响 如何创建用户画像（三） 用户画像模型框架 画像的模板 用户画像有很多特征，哪些必须包含，哪些可以包含？需要一个用户画像的框架，依托框架让流程标准化！ 如何创建用户画像（四） 用户画像的优先级排序 确定用户画像优先级 （1）使用频率 （2）市场大小 （3）收益的潜力 （4）竞争优势/策略等 如何创建用户画像（五） 完善用户画像 （1）结合真实的数据，选择典型特征加入到用户画像中 （2）加入描述性的元素和场景描述，让用户画像更加丰满和真实 （3）将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化 （4）让用户画像容易记忆，比如用名字、标志性语言、几条简单的关键特征描述，都可以减轻读者的记忆负担 用户画像分类 精确用户属性标签画像 用户基础属性画像 用户的喜好偏向 用户拓展信息画像 单个信息的集合 用户基础画像 国家分析：中国 省份分析：北京市 城市分析：北京市 地址：移动 操作系统: Windows 7 浏览器版本: Chrome 屏幕分辨率: 1920*1080,(1400*600) 色彩深度: 24 bit 访客语言: 中文 (中华人民共和国) 访客时区: GMT+08:00(北京，重庆，广州，上海，香港，乌鲁木齐，台北，新加坡，佩思) 为什么要做用户画像？ 数据为王的时代已经到来 怎样从海量的数据中挖掘出有价值的信息越来越发重要 概况画像 用户来源画像 我们需要有一个来源分类，并对不同分类打标签 直接访问 有哪些信誉好的足球投注网站引擎 广告营销 移动APP 概况画像 用户浏览行为画像 行为标签，分析用户热点区域连接 概况画像 实时订单画像 不同来源用户的订单画像 概况画像 订单转化率画像 各个来源客户的访问和最终购买的比例 概况画像 访客画像群体画像 实时打标签 实时订单种类 项目构架 在线模块 离线模块 用户画像-性别画像 用户画像-年龄画像 用户画像-地域画像 用户画像-职业画像 流量趋势画像 访客趋势（访客每日的访问量） 浏览趋势（浏览量每日趋势） 新访客趋势（新访客每日访问趋势） 活跃访客趋势（活跃访客每日访问趋势） 访问量（每日、每周、每月） 页面画像 受访画像（各品类页面访问量统计） 进入画像（访客从哪些页面进入网站） 离开画像（访客从哪些页面离开网站） 页面热点图（优化网页设计） 访问标记（访客在页面上点击哪些内容或者id元素） 主机域名（网站子域名访问量） 访问目录（网站子目录访问量） 外链网站（访客点击哪些站外链接离开网站） 行为分析画像 跳出率（访问行为评估） 忠诚度（访问质量评估） 活跃度