• 什么是用戶畫像（User Profile）

用戶畫像是根據(jù)用戶的社會屬性、生活習慣和行為習慣等信息抽象出來的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像概括來講就是給用戶貼標簽。

舉個例子：
你經(jīng)常買兒童用品，那么就可能為你貼一個“有孩子”的標簽。

用戶畫像最后呈現(xiàn)的模樣就是一堆標簽的集合。對于特定方面的用戶畫像則會給每個標簽賦予各自不同的權重以便于做出突出對該特定方面的最有用的主要信息。

• 用戶畫像的作用

• 精準營銷
  分析用戶畫像，利用短信郵件之類的方式進行精準營銷

• 用戶統(tǒng)計
  統(tǒng)計用戶的分布，如年齡段、收入、職業(yè)、地區(qū)等

• 數(shù)據(jù)挖掘
  例如關聯(lián)規(guī)則，利用用戶畫像預測用戶的行為。

• 進行產(chǎn)品效果評估
  類似于市場調(diào)研

• 對服務或產(chǎn)品進行私人訂制
  選取占比多的標簽來進行產(chǎn)品研發(fā)或服務，這樣能讓大多數(shù)人滿意。

• 用戶畫像的構建流程

**用戶畫像的構建流程**

• 數(shù)據(jù)收集

社會屬性、生活習慣、行為習慣。
一般網(wǎng)絡上的數(shù)據(jù)收集主要有以下四類：
1.網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)：活躍人數(shù)、頁面瀏覽量、訪問時長、激活率、外部觸點、社交數(shù)據(jù)等。
2.服務內(nèi)行為數(shù)據(jù)：瀏覽路徑、頁面停留時間、訪問深度、唯一頁面瀏覽次數(shù)等。
3.用戶內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)：瀏覽/收藏內(nèi)容、評論內(nèi)容、互動內(nèi)容、生活形態(tài)偏好、品牌偏好等用戶交易類數(shù)據(jù)：貢獻率、客單價、連帶率、回頭率、流失率等
收集到的數(shù)據(jù)可能并不是100%準確的，在后面建模的時候需要注意到。

• 行為建模

對上面收集到的數(shù)據(jù)進行處理以抽象出用戶的信息以便于建立標簽，用算法排除掉小概率事件（一般情況）。如信用評價模型計算出用戶的信用評分。

• 用戶畫像基本建立

在上面的行為建模過程中并未完全抽象出標簽，需要在這一步將行為建模產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行處理標簽化。關于標簽化 ，一般采用多級標簽、多級分類，如第一級標簽是基本信息（姓名、性別等），第二級標簽是消費習慣、用戶行為。每一級標簽頁可能有下屬分類，如地址信息里面可能有國家、省份、城市等信息。

• 數(shù)據(jù)挖掘及相應的可視化分析

在用戶畫像建立起來以后我們就要發(fā)揮它的潛在價值，對用戶畫像進行數(shù)據(jù)挖掘來獲得我們期望的信息，以便于完成我們的目標。
最后用數(shù)據(jù)可視化來處理方便理解。