浅谈用户画像的系统化

标签: | 发表时间:2020-11-12 09:44 | 作者:
出处:https://mp.weixin.qq.com

浅谈用户画像的系统化

|0x00 如何理解用户画像

最近跟朋友聊天,谈起了35岁危机,我的观点是:35岁没什么大不了的,我多学点金融知识,以后转行做金融去;朋友的观点是,转行可不是说说就行,不是说你了解一个行业,就可以去工作的,你要深入理解背后的商业逻辑。随后,举了一个例子:“什么是用户画像,用户画像如何应用?”

这个问题,对于做数据研发的我来说,简直不要太简单。我拍拍胸脯,说道:“用户画像不就是给用户打标签嘛”,比如一个平台的用户,我可以按照如下的方式描述:

  • 性别:女;
  • 年龄:30;
  • 婚姻:未婚;
  • 职位:都市白领;
  • 公司:小型私募;
  • 个性:宅、网购、小资;
  • 星座:白羊;
  • 地址:XXX ……

这就是一种典型用户画像,通过我们从各个渠道采集的数据,来对人群做各种属性的划分,便于广告主投放广告。

随后,朋友问了几个典型的业务场景,让我来提供一下解决方案:

  • 我是一家化妆品公司,定位国产新潮流,应该推荐给哪些人群?
  • 我是一家做数码的商家,希望提高产品的ROI,我应该在双十一的时候给用户怎样的优惠券?
  • 我是一家做成熟日用品公司,希望针对流失的用户,做一次分析,得到挽留用户的方法。

显然,我刚才那一顿噼里啪啦的回答,无法解决这些问题。这时候,朋友说,刚才的那些“标签”还是有用的,但显然无法上升到“画像”的地步,我们应该这样描述我们的用户:

  • 26-35岁女性用户;
  • 客单价较高,平均为100元;
  • 平均消费周期是7天;
  • 消费潜力有望达到150元阶段。

这个时候,基于一些对用户的描述,来圈选广告投放人群,显然就比刚才单纯的画像好很多。

紧接着,核心观点抛出来了:“我们在淘宝搜索东西的时候,基于品类的搜索,依然是延续的工业体系的思路,也就是所有商品都是标准化的。但在互联网场景下,标准化显然已经难以适用,如何用个性化的标签来对用户进行分类,才是用户画像的真正用意。对了,冯提莫的那句‘你说你喜欢森女系,而我多了一个G’是什么意思,悟透了吗?”

|0x01 数据的指标体系

回家之后,经过一番学习,知识有了进一步的精进。比如用户画像,其准确定义是:“通过收集用户的社会属性、消费习惯 、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或产品特征数据进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。”简单理解,就是做一批专门针对用户的统计指标,而这些指标并非基于客观事实来统计,而是基于一定的规则。

按照标签的类型,我们可以简单分为统计类型、规则类型及算法类型三类。统计类型即数仓同学每天面对的统计场景,是最为常见和基础的类型,比如PV、最近N天等逻辑;而规则类型是基于一些特定的分析场景产生的,比如在某个平台上的活跃度(最近N天的扩展应用),需要分析师与运营同学一同制定;而算法规则则是通过机器学习的方法,让机器来判断人的喜好。

除了规则类型面向的是特定的运营场景,其他的两种类型,做过数据的同学都能够大致明白,这些方法,其实很容易“标准化”起来,而“标准化”的基础,就是我们要建立明确的数据指标体系。

互联网场景下的数据指标体系,除了基于用户ID做统计之外,还需要针对用户浏览网页时的Cookie与使用手机的设备ID进行统计,而对应的标签维度,也可以分为用户属性类、用户行为类、用户消费类、风险控制类、用户偏好类、营销场景类、商圈细分类、用户分层类及业务专用类,等等类型。为了便于管理这么多的指标,以及对指标进行统一的管理,我们会比较倾向于通过一定的规则,来确定每个指标的命名方法,而不是任由开发人员定义。

例如在维度建模的理论上中,指标 = 原子指标+时间周期+修饰词,比如最近7天冰箱的订单量,但在用户画像标签下,我们需要更加细分这种方法,因为虽然都叫“订单量”,但是基于用户的订单量与基于商家的订单量,甚至是基于节日的订单量,是完全不同的涵义。

这里给出一个特定场景的指标体系规则: 

标签主题 + 用户维度 + 标签类型 + 一级归类 + 二级归类。

标签主题是上文提到的大场景,用户维度是指基于userid或者cookieid或者utdid,标签类型是统计型、规则型或者算法型,一级归类是行为大类,比如购买、下单等,而二级归类就可以自由发挥,去定义不同的细分场景。

看起来统计的粒度非常繁杂,一个指标往往有特别长的命名,但当企业规模足够大的时候,几十万上百万的指标,只有通过更细的分类,才能进行有效的管理。

|0x02 工程化的方法

理解了用户画像的商业逻辑与指标体系后,下一步就是考虑工程化的方法了。因为技术的资源是可以穷尽的,但商业的需求是无穷无尽的,如何用有限的资源支持无限的需求,就是数据技术团队的价值所在了。

工程化除去常规的大数据架构之外,还需要考虑画像数据的存储、画像数据的标准化开发(不同场景分开计算)、画像数据的产品服务等场景。

在数据的存储上,就需要考虑通过哪种引擎进行存储。因为不同标签的计算方式可能截然不同,有一些经过简单的加工就可以使用,比如统计型下的计数类,一部分需要经过复杂的规则加工,比如算法类,还有一些需要经过复杂加工且需要实时查询的。对于简单类型的实时数据,直接用流式计算引擎,比如Flink加工即可;如果是复杂标签的处理,通过HBase这一类的基于Key做存储的引擎,也能做到比较好的处理;而最后一类,则需要考虑OLAP的实施引擎,比如Clickhouse。

不同场景的标准化开发比较复杂,这里拆开来说:

第一类是统计类标签,用于描述客观现实,如最近N天的PUV等,基于维度建模理论做即可。但这一类有一些特殊情况,即部分标签是需要实时生成的,需要用到流式计算引擎,由于维度建模倾向于SQL的方式来运作,因此用Flink这种提供SQL能力的引擎最为合适。

第二类是规则类标签,由于运营的强业务属性,很多时候需要做一些技巧上的设定,比如用户搜索了100种商品,其中60种是母婴类,结合性别,那么我们就可以打上“宝妈”、“宝爸”的标签。

第三类是算法类标签,基于文本分词+机器学习的思路,通过一批人工标准好的训练样本集,丢给机器做分类即可,这里做好准确度的评价体系。

做好上述基础的标签开发工作后,还需要考虑对标签之间的关系做加工,比如基于TF-IDF标签权重计算,或者是基于向量的相似度计算,或者是标签的组合计算,等等。

总结一下做标签的分类和方法:基于规则的实时和离线计算、基于规则的规则运算、基于算法的分类计算,以及最后基于已算好标签的权重、相似度与组合计算,最后再考虑如何存储、计算和查询标签,做好系统调度与性能调优,技术路线就清晰了起来。有了完整的做标签的思路,我们就可以选择合适的架构,来逐步扩大标签开发的范围,例如设计规则平台,让运营同学加入进来;例如做好机器学习的工程化,让样本集标准与准确度评价系统起来。

工程化的前提是梳理清楚全链路的规则,通过技术努力降低开发的门槛,最后推广让更多的人加入进来。

|0xFF 方法论的产品化

既然我们花了如此大的代价让用户画像体系化,就一定要配合靠谱的产品将结果输出出去,如果无法打通系统与业务之间的链接,很容易产生“技术无用”的尴尬场景。

那么产品化的道路上,我们需要考虑哪些场景,以及如何运用呢?

首先是“圈人运营”的功能,比如基于画像选好人群后,我们下一步就是要对接营销系统,搜索广告也好、信息流广告也好、短信也好、邮件也好,在打通已有能力的基础上,提供一键推送的设计,对外赋能精准营销的能力。

其次是“人群跟踪”的能力,例如商家能够基于已有的用户画像,做核心用户群体的变化监控,及时发现新的标签,从而推导可能发生的热点事件与风险事件,及时做出相应的反应,比如推送个优惠券、或者像杜蕾斯那样打个内涵广告,等等。

再次是“数据分析”的诉求,这一点主要面向内部的运营、产品及BI使用,从多个维度、多个角度等分析当前企业用户群体的特征,漏斗分析、渠道分析、商品分析、人群分析,等等,从更广阔的的范围上提供企业的经营决策支持。

最后是“推荐系统”的支持,这一点面向企业的开发人群,例如搜索引擎可以根据用户的标签信息做千人千面的结果推荐,风控部门能够基于用户标签做相应的模型输入,等等。

当然,虽然现在有Tableau、QuickBI等快速搭建报表平台的组件,但一些功能性的产品诉求,比如流程设计、即时通信等,仍需要工程团队的定制化开发。

其实很多时候,产品化无法解决一切问题,通用的能力与定制化的需求之间,也存在着非常多的改进空间。如果不能一步到位,那就先想清楚为什么,再考虑如何做,最后动手去实现它。

相关 [用户 画像 系统] 推荐:

浅谈用户画像的系统化

- -
|0x00 如何理解用户画像. 最近跟朋友聊天,谈起了35岁危机,我的观点是:35岁没什么大不了的,我多学点金融知识,以后转行做金融去;朋友的观点是,转行可不是说说就行,不是说你了解一个行业,就可以去工作的,你要深入理解背后的商业逻辑. 随后,举了一个例子:“什么是用户画像,用户画像如何应用. 这个问题,对于做数据研发的我来说,简直不要太简单.

<转>推荐系统原理介绍-用户画像简介 - CSDN博客

- -
最近在做推荐系统,在项目组内做了一个分享. 今天有些时间,就将逻辑梳理一遍,将ppt内容用文字沉淀下来,便于接下来对推荐系统的进一步研究. 推荐系统确实是极度复杂,要走的路还很长. 为什么需要推荐系统——信息过载. 随着互联网行业的井喷式发展,获取信息的方式越来越多,人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息,信息量也在以几何倍数式爆发增长.

细说 用户画像

- - 神刀安全网
对于互联网从业者,经常会提到一个词——用户画像. 作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM,工作中总是会被需求方问到——. 我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像. 抑或是有别的产品会问到:你们是怎么做用户画像的. 然而在沟通的过程中,我发现,不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的.

创建定性用户画像

- - 腾讯CDC
  在产品研发过程中,确定明确的目标用户至关重要. 不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求,我们不可能做出一个满足所有用户的产品.   为了让团队成员在研发过程中能够抛开个人喜好,将焦点关注在目标用户的动机和行为上,Alan Cooper提出了Persona这一概念. “赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语.

族群歧视与用户画像

- - IT瘾-tuicool
题图是这两天的新闻人物美籍越南人 Dr. 美国朋友觉得奇怪,为什么要说他是越南人. 另一位 Asian,估计是位澳大利亚籍香港人,发了一条推特说——Dr. Dao 当时反抗的暴力其实是合法的强制执法. 第三位 Asian,相信是位中国籍大陆知友,读了这条推特很愤慨,挥键写就高赞爆款推送《比打人更可怕的是国人的落井下石》.

大数据下的用户画像

- - 人月神话的BLOG
简单点来说用户画像,即是 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. 静态属性:个人基本信息(地域,年龄,性别,婚姻),家庭信息,工作信息等. 动态行为: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. 为何要进行用户画像,核心还是后续的针对性营销,当我们组织一次针对性营销的时候,首先要确定的就是营销的用户群体,那么就要从用户标签中精确定位这个群体.

用户画像从入门到挖坑

- - leejun2005的个人页面
用户画像承载了两个业务目标:一是如何准确的了解现有用户;二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户. 比如在了解用户的基础上明确产品定位,“投其所好”;获取一个新用户/新订单;售前的精准营销、售中的个性化推荐匹配,以及售后的增值服务等. 1.2 用户流量的三大终极问题:认知用户. 现存客户 (Existing Customer) - 我的现存客户是怎么样,喜欢什么,什么消费习惯,哪些客户最值钱等等.

数据驱动与用户画像

- -
最近不少客户提出,希望与神策数据共同建设“用户画像”以驱动产品智能,但什么才是用户画像呢. 我们通过这篇文章,介绍我们理解的两种用户画像(User Persona 和 User Profile),以及如何构建用户画像(User Profile)的标签体系并驱动产品智能. 第一种用户画像(User Persona)是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户:.

你真的懂用户画像吗?

- -
在移动互联网时代,精细化运营成为企业重要的竞争力,此时,“用户画像”的概念也应运而生. 用户画像是指,在大数据时代,我们通过对海量数字信息进行清洗、聚类、分析,从而将数据抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务. 在下文中,我们将以个推用户画像产品为例,为你详解“用户画像”的技术特点和使用价值.

基于用户画像大数据的电商防刷架构

- - 快课网
最近1~2年电商行业飞速发展,各种创业公司犹如雨后春笋大量涌现,商家通过各种活动形式的补贴来获取用户、培养用户的消费习惯. 但任何一件事情都具有两面性,高额的补贴、优惠同时了也催生了“羊毛党”. “羊毛党”的行为距离欺诈只有一步之遥,他们的存在严重破环了活动的目的,侵占了活动的资源,使得正常的用户享受不到活动的直接好处.