用户画像标签构建

用户画像的核心工作是为用户打标签，为了能够对用户的各方面特征归类，方便计算机系统处理和分析。进一步开展数据发掘和推荐等工作。

那么如何构建用户画像的标签体系呢？

构建用户画像标签

基本身份属性

首先基本的性别，年龄，地域等基本身份属性永远是必要的。任何业务的分析，都可以基于基本的个人信息来发掘不同群体的行为特征，识别群体偏好。

业务数据梳理

用户画像标签体系是服务于业务的，所以梳理业务，将构成业务系统的一系列业务活动按业务先后顺序梳理清晰，把业务数据串联起来，是进一步构建标签体系所要做的。

根据不同的行业，业务场景的不同，涉及到的业务数据自然不同。

所有数据可以分为静态信息数据和的动态信息数据。静态数据反映的是相对稳定的用户基本信息。这部分数据一般直接作为类别标签，更多的是数据清洗整理工作。对于有缺失的情况，可以通过其他动态行为数据，预测更为可能的结果，填充缺失。

动态信息则囊括所有有时效性的行为相关数据，是用于构建数据模型所围绕的重点价值信息。

如对于一般app类业务系统，需要考虑的基本问题包括：用户注册相关信息（设备、时间等）、使用时长、频次等。根据app 业务的不同，如购物、学习、社交等的不同，对用户的浏览行为、活跃情况、搜索行为、输出行为（意见表达）等要具体地梳理。

浏览行为指的是在某个商品、课程知识点、视频等界面的浏览相关数据。要考如下一些问题：用户浏览了哪些页面？在这些页面上停留了多长时间？浏览后是否有跟进输出行为，点赞收藏加购等等？
活跃情况则反映用户使用app 的频次如何。
搜索行为包括用户主动搜索的内容，以及用户搜索系统推荐搜索内容的数据。
输出行为则包括所有用户表达自己意见的行为，如收藏、点赞、购买等行为。
搜索行为和输出行为都能反映用户喜好，是分析的重点。

对于一些实体产品，如智能家居等，业务流程的梳理也是类似的。基本的静态属性数据是一样的。动态数据则主要围绕产品具体功能的使用，每个功能的使用时长、频次，往往是重点关注的数据。在业务反馈系统完善的情况下，还可以联系到各功能的使用体验情况。

标签定义和分类

整理了业务数据，就可以根据数据的属性进行分类，并制定标签。
对于年龄，可分为青年、中年、老年等，或分为80后、90后、00后。活跃情况可以划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户。对于消费、购物、金融相关业务，可以划分出高/低净值用户，高/低信用用户，高/低风险承受能力用户等等。

每个用户业务数据的不同，将他们归类到不同的用户标签下。

标签的运用

构建用户画像标签的目标是通过分析业务流程中的用户行为，为每个用户打上合理的标签，以及标签对应的权重，实现准确归类，有效预测。

一般基础的静态数据和可搜集的行为数据作为事实、行为准则标签。而消费平好、使用偏好、价格偏好等则作为结果类标签，作为一些场景下的预测目标标签。

在合适的时间通过合适的渠道、给用户传达其可能最感兴趣的内容，提升用户体验和触达率，是用户画像的价值体现。标签的运用就是基于历史数据，实现有效的个性化推荐。识别和预测过程中要考虑的因素多种多样，各种可能的场景、环境都是可以被考虑进来的，在技术层面上，对算法建模及相应性能也有较高的要求。