2025年大数据下的用户画像和标签体系构建.pdfVIP

子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》

大数据下的用户画像和标签体系构建

今天谈下对大数据下的用户画像和标签体系构建的一些关键点思

考，对于用户画像和标签体系构建实际上网上已经有很多相关的历史

文章可以参考，今天文章这篇文章不会系统地去谈整体的构建方法步

骤，而是搞清楚里面的一些关键逻辑。

什么是用户画像？

简单点来说用户画像是根据用户的静态基本属性和动态行为数据

来构建一个可标签化的用户模型。对于静态属性包括了类似个人基本

信息（地域，年龄，性别，婚姻），家庭信息，工作信息等；而动态

属性则包括了学习，工作，生活，娱乐，社交活动等产生的各种动态

行为，但是对于电商平台来说一般主要聚焦在用户的购买行为，点击

行为，浏览，评论，营销活动参与行为，退换货行为，支付行为等上

面。

那么用户的静态和动态属性信息和标签有啥关系？

实际上对于用户年龄，职业，地域，婚姻情况等都是用户的标签，

但是这些标签更多的是在陈述用户的基本事实信息，因此也被称为事

实标签。还有一类标签，类似白领，潮流一族，高频用户，追求性价

比等，这些标签不是简单对用户静态属性，或单次动态属性的描述，

而往往是经过大量的用户静态和动态行为属性经过抽象后形成的一直

子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》

抽象标签。

比如一个用户经常购买团购或秒杀区的商品，那么我们可能会给

用户打一个价格敏感型的标签。或者说用户经常购买电子类的新品发

售，那么我们可能要给用户打要给数码潮人的标签。或者我们发现用

户最近开始购买类似某个品牌汽车的类似脚垫，汽车清洁用户等商品，

那么我们可以推断给用户打上有车一族的标签。

为何要给用户画像并标签化

简单来说用户画像和标签化还是为了针对性营销的需要。任何一

个商品，当进入到市场营销推广阶段的时候一定有其明确的目标用户

群体，比如一个母婴类商品，在推入市场后明确的市场定义和用户群

体细分为，面向：二胎家庭+高收入+价格不敏感+上班族

这个是商品本身的细分市场这个策略上面的每一个定位点实际上

本身就是用户画像中的标签。那么当我们对所有的用户进行标签化后，

我们就很容易进行匹配。

上面列的标签和用户画像库中的匹配度越高，往往营销的针对性

也就越强，越是你需要最终关心的目标用户。比如一个用户的标签库

模型和上面的四个点都匹配，那么在进行针对性推荐的时候购买行为

达成的概率也就越高。

如果一个用户二胎家庭+高收入+上班族这三个标签都慢点，但

是属于价格敏感型用户，那么我们完全就可以考虑在进行团购，秒杀

的时候针对性推荐。

基于大数据分析的用户画像，实际要理解是可以从两个不同的切

入点进入的。

其一是基于单个用户，如张三进行用户画

像。

其二是针对某个商品，对其历史购买群体

进行用户画像

某个商品的历史购买群体形成的用户画像，实际i上本身就是商品

的目标用户群体。那么拿着这个画像区和第一种单个用户的画像库中

百川东到海，何时复西归?少壮不努力，老大徒伤悲。——汉乐府

的标签进行匹配分析。针对性营销的关键可以理解为这种匹配度。

数据采集和模型构建

前面已经谈到对于用户数据的采集分为了静态属性数据和动态行