企業(yè)都希望自己在面對自己的用戶時，可以練就一雙火眼金睛，從而充分了解自己的用戶、滿足自己的用戶。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)極大豐富，為了充分挖掘用戶數(shù)據(jù)，支撐產(chǎn)品設(shè)計和企業(yè)運營，用戶畫像應運而生。
什么是用戶畫像
移動互聯(lián)網(wǎng)之后，人們越來越多的時間遷移到互聯(lián)網(wǎng)上，每天都會產(chǎn)生大量的行為，包括瀏覽資訊、播放視頻、發(fā)布動態(tài)、好友互動等等，這些數(shù)據(jù)代表了用戶的興趣偏好，隱含了豐富的用戶信息。
用戶畫像即是通過深度挖掘用戶信息，包括用戶的年齡、性別、地域、社交關(guān)系、興趣偏好等等維度，然后將用戶信息標簽化。典型的用戶畫像，比如：張三, 男，30歲，企業(yè)運營人員，居住地上海，喜歡體育、美食、音樂、旅游。
用戶畫像的核心，是用戶信息的標簽化。標簽一般包含兩類數(shù)據(jù)：靜態(tài)標簽和動態(tài)標簽。年齡、性別、居住地、籍貫等人口屬性信息基本不會變化或變化很小，屬于靜態(tài)標簽；社交關(guān)系、興趣偏好等會隨著時間動態(tài)變化，屬于動態(tài)標簽。
為什么需要用戶畫像
對于以用戶為導向的企業(yè)來講，用戶畫像對于構(gòu)建企業(yè)對于自身用戶的認知，進而制定企業(yè)戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)方向有很大的作用。典型的應用場景比如個性化推薦和精準運營。
用戶畫像在個性化推薦中的應用
個性化推薦主要完成海量內(nèi)容的智能分發(fā)。通過推薦引擎，將用戶畫像中的用戶標簽和內(nèi)容畫像中的內(nèi)容標簽進行關(guān)聯(lián)，將用戶感興趣的內(nèi)容分發(fā)給用戶。
根據(jù)用戶畫像中的地域標簽推薦：
用戶畫像在精準化運營中的應用
隨著互聯(lián)網(wǎng)逐漸進入‘后流量時代’，用戶運營將發(fā)揮越來越大的作用。不同的用戶有不同的興趣偏好和消費習慣，所需要的運營資源也是不一樣的。用戶畫像作為精細化運營的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，可以將運營資源定向投入到合適的用戶，對于提高用戶留存、轉(zhuǎn)化、裂變，發(fā)揮了重要作用。比如對于喜歡使用優(yōu)惠券購買物品的物品，可以定向分發(fā)優(yōu)惠券；對于易流失的用戶，可以定向電話訪談或者增加優(yōu)惠力度；對于不同地域的用戶，定向推送當?shù)氐幕顒有畔ⅰ?/span>
如何構(gòu)建用戶畫像
用戶靜態(tài)標簽
屬性標簽包含性別、年齡、地域、教育水平等靜態(tài)標簽，這些標簽相對穩(wěn)定。屬性標簽可以由用戶主動提供，比如在用戶注冊時，由用戶填寫自己的信息；也可以通過規(guī)則制定的方法生成，比如喜歡體育的用戶，標記為男性，喜歡娛樂情感的標記為女性；另外還可以由模型預測，比如人工標記一部分用戶的性別，然后通過分類模型，將性別缺失的用戶的性別信息進行補充。
用戶動態(tài)標簽通過用戶行為信息生成。用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的行為，實時被系統(tǒng)采集到，輸送到用戶畫像后臺，更新到用戶的畫像系統(tǒng)中。
動態(tài)標簽主要包含兩類，用戶興趣標簽和用戶行為軌跡標簽。
興趣標簽依賴于內(nèi)容標簽，是在物品畫像的基礎(chǔ)上生成的。比如用戶購買了一袋500元的奶粉，并且將100元的保溫杯加入購物車。則用戶的興趣標簽可以提取為‘奶粉’、‘嬰幼兒用品’ 、‘水杯’。每一個標簽，都會有對應的權(quán)重，標簽權(quán)重根據(jù)用戶的行為類型、行為時間、行為價值等因素生成，比如購買的權(quán)重>加購物車>瀏覽，今天的權(quán)重>昨天>前天，價格高的權(quán)重>價格低的權(quán)重。具體的標簽權(quán)重會根據(jù)業(yè)務場景去針對性建模，這里只做概念性梳理。
用戶行為軌跡標簽是根據(jù)用戶行為抽象出來的標簽，比如注冊時間在一周內(nèi)的標記為‘新用戶’，最近一周未登錄的用戶標記為‘易流失用戶’，最近一周有購買的用戶標記為‘活躍用戶’。這部分標簽主要通過用戶行為軌跡來生成。
用戶畫像的評估
離線評估包括準確率、覆蓋率等。準確率是評價用戶標簽的準確度，比如基于模型預測方法篩選男性用戶，實際男性/女性分別有100人，模型將實際男性中80人預測為男性，將實際女性中30人預測為男性，則模型的準確率準確率=80/（80+30）=72%，覆蓋率=80/100 = 80%。準確率和覆蓋率是一對矛盾的指標，一般會在保證準確率的前提下，盡可能提高模型的覆蓋率。
上線評估，就是使用用戶畫像后，對業(yè)務指標的提升。比如基于用戶畫像，制定精準營銷策略，和普通營銷策略做對照，比較兩者的ROI。上線評估的成本比較大，一般會在離線評估取得比較好的結(jié)果后，再進行上線評估。
達觀數(shù)據(jù)用戶畫像產(chǎn)品簡介
達觀數(shù)據(jù)作為國內(nèi)最早提供第三方智能推薦服務的企業(yè)之一，總結(jié)多行業(yè)服務經(jīng)驗，利用領(lǐng)先的NLP 技術(shù)，構(gòu)建強大的用戶畫像系統(tǒng)，賦能客戶實現(xiàn)精細化運營和內(nèi)容智能分發(fā)。
領(lǐng)先的NLP 技術(shù)，為用戶畫像提供全面而精準的標簽體系
用戶畫像的基礎(chǔ)是標簽體系，達觀數(shù)據(jù)依靠海量的語料積累和先進的自然語言處理（NLP）算法，實現(xiàn)文本分詞、語義理解、情感分析、關(guān)鍵詞抽取和知識圖譜構(gòu)建，為用戶畫像系統(tǒng)提供全面而準確的標簽數(shù)據(jù)。
深度融入智能推薦系統(tǒng)，實現(xiàn)用戶群體定向推薦
達觀用戶畫像系統(tǒng)深度融入達觀智能推薦系統(tǒng)，支持在配置管理頁面上為特定用戶群體定制推薦邏輯，實現(xiàn)精準推薦。
5.3 用戶精確分群，配合用戶群體畫像，滿足運營所有需求
達觀用戶畫像支持根據(jù)用戶屬性、用戶興趣偏好、用戶行為軌跡進行用戶分群，統(tǒng)計用戶群體留存率、轉(zhuǎn)化率、活躍度、屬性分布等核心數(shù)據(jù)，并支持定制抽象標簽、定制統(tǒng)計邏輯，為企業(yè)運營提供全面的數(shù)據(jù)支撐。
