大数据--用户画像

用户画像白描

用户画像建模是个系统工程要解决一下三个问题：

一、用户从哪里来--需要统一标识用户ID（用户名、注册手机号、联系人手机号、注册邮箱、设备号、CookieID）

二、用户是谁--需要对用户进行标签化

1、用户标签：性别、年龄、地域、收入、学历、职业

2、消费标签：消费习惯、购买意向、对促销敏感

3、行为标签：时段、频次、时长、访问路径

4、内容分析：用户平时浏览内容、哪些时长长、频率高，分类

三、用户要到哪里去--画像与业务想关联，提高转化率、降低流失率

用户画像对企业的价值--三个阶段的作用

一、获客：如何拉新，通过更精准的营销获取客户

二、粘课：个性化推荐、搜索排序，场景运营

三、留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率

数据流处理阶段来划分用户画像建模过程可分为以下三层

一、数据层：用户消费行为里的标签我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录

二、算法层：透过这些行为算出的用户建模，可以打上“模型标签”

三、业务层：指获客、粘客、留客的手段，可以打上“预测标签”