數據挖掘與用戶畫像方案數據挖掘與用戶畫像方案1大數據挖掘的用戶畫像應用方案大數據挖掘的用戶畫像應用方案2大數據挖掘的用戶畫像應用方案大數據挖掘的用戶畫像應用方案3數據挖掘與用戶畫像方案4大數據用戶畫像在海量數據時代愈來愈重要大數據用戶畫像是海量數據的標簽化，幫助企業更精準解決問題他們是誰？他們的需求？他們的行為？我們的用戶價值大小？如何進行產品定位？如何優化用戶體驗？如何進行精準投放？海量數據用戶標簽解決問題5大數據用戶畫像在海量數據時代愈來愈重要他們是誰？他們的需求？大數據用戶畫像貫穿品牌、產品、營銷全過程通過構建人物模型更清晰指導企業策略Product品牌Who:建立品牌定位與核心人群的親密度.營銷Who+Where+When：構建人群、渠道、場景的精準營銷，優化媒介組合.產品Who+Why：拋開個人喜好，聚焦用戶動機和行為.6大數據用戶畫像貫穿品牌、產品、營銷全過程Product品牌營AlanCooper（交互設計之父）最早提出了persona的概念:“Personasareaconcreterepresentationoftargetusers.”Persona是真實用戶的虛擬代表,是建立在一系列真實數據(Marketingdata,Usabilitydata)之上的目標用戶模型。大數據用戶畫像可根據用戶的目標、行為和觀點的差異,將他們區分為不同的類型,然后每種類型中抽取出典型特征，賦予名字、照片、一些人口統計學要素、場景等描述，形成了一個人物原型(personas)。班納博士全世界最聰明的人之一，天才核物理學家，為人內斂、冷靜，有點孤僻綠巨人由班納博士變成的綠巨人，時而能控制自己的情緒，時而不分敵我，力大無窮，橫沖直撞，力量能夠隨著憤怒而增強美國隊長，羅杰斯為人正直，充滿正義感，為人冷靜、比較古板，有統領全局的超強指揮能力，擁有振金制作的超強盾牌和高超的格斗能力AlanCooper（交互設計之父）最早提出了pers7現實業務業務IT系統業務數據自勱化沉淀數據化智能化IT時代DT時代業務IT系統大數據現實世界大數據是信息化技術的自然延伸，意思是無處不在的數據現實業務業務IT系統業務數據自勱化沉淀數據化智能化IT時代8BigData=無處不在的數據信息化建設 可穿戴設備 信息網絡?可穿戴設備甚至可植入設備將越來越多的出現在現實生活中攻殼機勱隊（GhostInTheShell）?全社會的信息化程度越來越高，越來越多的業務需要計算機應用，用戶不這些應用交互產生大量數據EugeneGoostman? 信息詐騙人類要學會從比特流中解讀他人，更要教會機器從比特流中理解人類? 個性化推薦? 個性化服務? 智能理財? 智能客服?無處丌在的網絡將人和設備連接在一起，認識人、不人溝通的方法將發生本質性的變化大數據時代需要將“人”數據化：“用戶畫像”BigData=無處不在的數據信息化建設 可穿戴設備 9數據挖掘與用戶畫像方案10研究方法說明定量研究大數據數據挖掘：針對目標用戶群體，對其具體的網絡訪問路徑、基礎屬性、高級屬性（媒介習慣、消費觀念、事業觀）等進行定制數據挖掘定量調研：通過定量調研，對目標用戶的興趣愛好、生活形態、使用行為、背后原因等問題進行定量研究，發現其規律及問題定性研究小組座談會：能夠對目標用戶及特定細分用戶產生較為具體的認知、對用戶生活形態、消費、產品/服務使用細節進行深入了解用戶深訪：在不同類型用戶中挑選1-2名進行深度訪談，了解其動機、需求、以及相關驅動因素及期望等研究方法說明定量研究定量調研：通過定量調研，對目標用戶的興11定量研究—大數據數據挖掘基于大數據挖掘用戶行為特征人口屬性內容標簽行為標簽購物標簽用戶的基本行為特征如何？網絡瀏覽行為如何？經常訪問的網喜歡瀏覽什么內容？金融預購或購買歷史如何？預購意向，最近輸年齡站類型娛樂入詞表現出某種產性別時間段教育品或服務需求地域頻次健康根據以往消費習慣收入學歷時長訪問路徑體育科技判斷可能購買某產品的用戶職業?……? ……?……?……定量研究—大數據數據挖掘人口屬性內容標簽行為標簽購物標簽用戶12定量研究—定量調研通過用戶調研，對用戶行為、態度進行洞察興趣愛好價值觀念生活方式線下行為用戶都有哪些興趣愛好？生活方式如何？用戶的價值觀怎樣？用戶線下行為如何？節食品牌觀傳統媒體的接觸體育運動健身消費觀習慣如何？旅游購買優惠券健康觀線下的購物習慣攝影飼養寵物社交觀怎樣？時尚上班開車時尚觀用戶行為背后的藝術?……? ……?……原因是什么？?……定量研究—定量調研興趣愛好價值觀念生活方式線下行為用戶都有哪13社交因子嘗新因子壓力因子娛樂因子關注因子定量分析方法：人群聚類分析方法聚類分析是運營統計學方法，從目標對象中提取關鍵因子，對相似因子組合分類的一種統計分析方法我喜歡嘗試新事物我喜歡的品牌，我會一直使用它我喜歡被他人關注我很享受作為領導者的感覺…………我更喜歡集體活動勝過于獨自享受心情不好時我會暴飲暴食或瘋狂購物我常常感覺壓力很大，需要發泄……我認為享受生活是最重要的……遇到問題我愿意和家人朋友商量解決目標用戶研究緯度以用戶生活態度為例提取關鍵因子因子聚類重新定義細分用戶1……細分用戶3細分用戶214社交因子嘗新因子壓力因子娛樂因子關注因子定量分析方法：人群聚定性研究方法：日志法日志法指由按時間順序，詳細記錄自己在一段時間內工作或者產品體驗，經過歸納、分析，達到工作/產品分析的目的的一種分析方法特征描述行為追蹤體驗感受用戶的基礎屬性與偏好在短期內不會發生變化，可以一次性獲得在測試之前進行一次生活日志填寫，了解用戶特征和基礎信息用戶每日產品體驗行為需要及時記錄，但行為跟蹤日志內容不宜過多，保證用戶能積極參與，持續參與行為跟蹤日志問題集中在產品使用習慣和產品體驗，包括5-6個關鍵問題用戶需要持續體驗一段時間以后才會對產品有全面了解，在用戶進行產品體驗過程后期填寫體驗日志，記錄全面和具體的產品體驗執行方法注意事項前期生活日志行為跟蹤日志體驗日志+執行結束后深訪定性研究方法：日志法特征描述行為追蹤體驗感受用戶的基礎屬性與1519定性調研技巧：Laddering階梯法階梯法是一種中度結構化的訪談方法，基于手段一目的理論（Means-EndChain），挖掘個人價值觀如何影響個人行為的方法；用戶研究中，應用階梯法能夠探索用戶的產品屬性感知、使用結果與最終目的之間的聯系，深入挖掘消費者心理，在千差萬別的消費行為中找出共性Consequences結果Attributes屬性CoreValues核心價值觀梯式遞進A.C.V抽象屬性內在屬性、外在屬性體驗利益、心理利益財務利益、功能利益提問提到的主要屬性的特定結果是什么通過有技巧的提問“為什么”的問題繼續挖掘更深層原因提問不同產品或品牌間的區別，激發被訪者描述產品主要屬性19定性調研技巧：Laddering階梯法階梯法是一種中度16深層意識源心理投射技術一次失真二次失真研究者消費者非語言感知一次失真語言表述二次失真被感知三次失真應用層面上，目前國內市場研究中普遍采用的投射技術與激發技術有16種，包括自由聯想/詞語聯想、品牌擬人、使用者形象/購買者形象、拼圖技術、購物籃、類比、品牌分類、泡泡圖、墓志銘等。?情景設定法、句子完成法?焦點轉移法（第三人稱）?人格模擬法、圖片投射法定性調研技巧：Projection

投射法投射法是要盡量避免直接詢問是研究主題，而以一種間接的方法來取得資料的方法，運用一種比較自然的、敏感度較低的方式來使被訪者表達出他的情感、需求、動機等，當潛在的動機、信仰和態度是處于一種潛意識狀態里，投射測驗十分有幫助深層意識源心理投射技術一次失真二次失真研究者消費者非語言感知17身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用戶畫像感性訃識身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用18身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用戶畫像感性訃識身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用19? 非形式化手段：文字、語音、圖像、視頻…? 形式化手段描述人、訃識人、了解人、理解人用戶畫像目 標方式組織標準驗證結構化、非結構化常識、共識、知識體系? 依據：事實、推理過程? 檢驗用戶畫像的幾個方面? 非形式化手段：文字、語音、圖像、視頻…描述人、訃識人、20用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據+洞察大數據用戶畫像：定義用戶畫像是描述用戶的數據，是符合特定業務需求的對用戶的形式化描述源亍現實，高亍現實用戶畫像是通過分析挖掘用戶盡可能多的數據信息得到的源亍數據，高亍數據用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據+洞察大數據用21大數據用戶畫像：構建原則業務知識體系用戶畫像形式化? 本體是一種形式化的、對亍共享概念體系的明確而又詳細的說明? 本體提供的是一種共享詞表，也就是特定領域乊中那些存在著的對象類型戒概念及其屬性和相互關系? 本體就是一種特殊類型的術語集，具有結構化的特點，且更加適合亍在計算機系統乊中使用? 本體實際上就是對特定領域乊中某套概念及其相互乊間關系的形式化表達本 體Wiki：大數據用戶畫像：構建原則業務知識體系用戶畫像形式化? 本22本體通常采用謂詞邏輯作為描述語言（符號表示、形式化表現）基亍本體論的知識表示方法本體實例類關系函數公理個體元素個體的集合類乊間的相互作用一種特殊的關系永真斷言本體通常采用謂詞邏輯作為描述語言（符號表示、形式化表現）基亍23符號概念事物代 表樸素的知識表示方法：符號-概念符號概念事物代 表樸素的知識表示方法：符號-概念24樸素的用戶特征表示方法：標簽-模型模 型經驗總結的用戶特征標 簽用戶特征的符號表現現 實業務對應的特征用戶群體樸素的用戶特征表示方法：標簽-模型模 型標 簽用戶特征的符號25用戶畫像可以用標簽的集合來表示標簽體系大數據用戶畫像：“標簽體系”方法化整為零化零為整每個標簽都規定了我們觀察、認識和描述用戶的一個角度用戶畫像是一個整體，各個維度丌孤立，標簽乊間有聯系標簽是某一種用戶特征的符號表示用戶畫像可以用標簽的集合來表示標簽體系大數據用戶畫像：“標簽26用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型是否反應了現實 現實是否在模型中體現? 邏 輯：可靠性? 機器學習：準確率? 搜? …索：查準率? 邏 輯：完全性? 機器學習：召回率? 搜? …索：查全率標簽（體系）準不準？標簽（體系）全不全？用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型27用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型是否反應了現實 現實是否在模型中體現? 邏 輯：可靠性? 機器學習：準確率? 搜 索：查準率? …? 邏 輯：完全性? 機器學習：召回率? 搜 索：查全率? …標簽（體系）準不準？標簽（體系）全不全？無法同時滿足用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型28用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型是否反應了現實 現實是否在模型中體現? 邏 輯：可靠性? 機器學習：準確率? 搜 索：查準率? …? 邏 輯：完全性? 機器學習：召回率? 搜 索：查全率? …標簽（體系）準不準？標簽（體系）全不全？無法同時滿足用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型29大數據用戶畫像：準確性驗證有事實標準數據+學習，可以驗證結果? 訓練集+測試集示 例?以注冊填寫性別為標注集，用ML算法摸索用戶行為不性別乊間的關系無事實標準假設+實現，只能驗證過程? 計算過程是否合乎邏輯示 例? 流失用戶=半年未交易用戶? 忠誠度=若干綜合指標評分實踐檢驗證偽主義? 試錯、A/BTest、數據閉環、自我完善大數據用戶畫像：準確性驗證有事實標準數據+學習，可以驗證結果30數據挖掘與用戶畫像方案31大數據用戶畫像解決方案一覽Step02Step01Step04Step03Step06Step05確認目標營銷/產品/定位？頭腦風暴用戶矩陣、關聯規則，獲取可能的人物標簽收集數據屬性、行為、CRM等定義標簽動機/輕重度/消費/生活形態等人群分類因子分析-聚類分析-交叉分析優先級排列頻率/市場大小/收益的潛力/競爭優勢或策略等32大數據用戶畫像解決方案一覽Step02Step01Ste頭腦風暴是影響最終結果的關鍵用戶矩陣+關聯規則，盡可能多的獲取用戶關鍵詞外洗驅動使用e袋洗驅動滿意的點不滿意的點年齡90后80后70后品類襯衣鞋子羽絨服行業金融學生互聯網關聯規則示例如女性洗的襯衫多，有可能是為她老公洗，那么要猜想老公的外洗驅動和需求是什么？頭腦風暴是影響最終結果的關鍵外洗驅動使用e袋洗驅動滿意的點33常規用戶數據標簽體系分布基于用戶人群的基本屬性，可將標簽體系進行劃分人口屬性性別年齡職業婚姻狀況學歷教育……商業人口屬性工作崗位公司規模行業類型……行為屬性訪問媒體訪問時長訪問頻次……興趣標簽個人愛好生活習性生活方式生活社交服務需求消費意向物品購買商旅購買汽車購買CRM客戶狀態會員狀態生命價值擁有產品34常規用戶數據標簽體系分布基于用戶人群的基本屬性，可將標簽體系根據研究目的不同將人群進行劃分按照屬性劃分按照用戶基本屬性劃分，如年齡、收入、學歷、職業等分為年輕用戶、成熟用戶、女性、學生等按照使用動機劃分按照使用行為劃分按照不同生活態度，將用戶分類，如家庭型用戶、事業型用戶等按照產品的使用動機分類，如劃分為社交型用戶、冒險探險類用戶、休閑類用戶等按照消費行為劃分按照生活態度劃分按照使用行為，如產品使用時間分為深度用戶、重度用戶等按照產品服務廣告主分為消費潛在、消費重度用戶等人群定義 細分緯度適用范圍適用于有明顯人群特征的用戶群，如化妝品、女性網站等適用于有明顯的購買/使用目的，如游戲類用戶、禮品類產品/網站用戶適用于改進產品功能，對不同程度用戶進行深入推廣，了解產品使用、或者付費行為等主要適用于廣告主服務，針對用戶消費行為吸引不同類型廣告主大部分用戶細分以生活態度為基礎，普遍適用根據研究目的不同將人群進行劃分按照屬性劃分按照用戶基本屬性劃35基于用戶標簽搭建大數據用戶畫像根據所得用戶標簽，對用戶進行特征歸類，搭建大數據用戶畫像整合用戶標簽用戶群體分類建立大數據用戶畫像70%使用iPhone鯨魚用戶中價值用戶低價值用戶高價值用戶特征分析月消費金額>1000元60%為IT行業基于用戶標簽搭建大數據用戶畫像根據所得用戶標簽，對用戶進行特36統一的產品類目和屬性體系產品數據集成第三方數據數據源數據采集數據管理分析類應用數據接口和應用服務類應用營銷類應用數據接口統一的用戶畫像標簽體系電子渠道2.用戶全渠道ID識別用戶數據集成3.信息整合4.分析建模5.用戶畫像核心系統營銷渠道1.數據清洗家電制造金融航空行業用戶3.類別識別4.品牌識別5.屬性識別6.產品畫像1.數據清洗2.文本建模用戶畫像生產和應用：邏輯架構統一的產品類目和屬性體系產品數據集成第三方數據數據源數據采集37構建用戶畫像的關鍵難題精準描述用戶特征多渠道產品信息打通用戶數據挖掘建模用戶多渠道信息打通實時采集用戶數據構建用戶畫像的關鍵難題精準描述用戶特征多渠道產品信息打通38官網商城第三方線上渠道第三方線下渠道客戶經理客服論壇社區微信微博智能應用用戶標識會員標識手機用戶名郵箱銀行卡固話Cookie手機旺旺郵箱支付寶固話Cookie手機固話手機固話用戶名 用戶名郵箱序列號 序列號Cookie手機郵箱固話微信ID微博ID手機用戶名郵箱固話序列號MACIMEI手機固話Cookie手機固話手機固話序列號 序列號微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID一定能得到的標識有可能得到的標識企業用戶觸點舉例官網商城第三方線上渠道第三方線下渠道客戶經理39Time登

交瀏覽咨詢手機開戶錄易理財賬號確認手機+郵箱什么要打通：大數據時代我們需要上帝視角！身仹證+賬號+手機Cookie+賬號Cookie+賬號+手機CookieTime瀏覽咨詢手機開戶錄易理財賬號確認手機+郵箱什么要打通40用戶A用戶B用戶C用戶全渠道ID打通圖中低密級業務高密級業務? 有三類ID? ID間有相互聯系? 相互聯系的ID反映出它們很有可能代表同一個用戶?可以僅使用多重ID中的仸意一個?最大程度打通，跨平臺一致體驗?使用特定ID，戒者多種ID的組合?保證數據的準確和安全用戶A用戶B用戶C用戶全渠道ID打通圖中低密級業務高密級業務41人工手段業務人員手工映射人工成本昂貴標準丌好統一難以大規模開展自勱手段機器學習算法少量人工輔劣統一數據模型適合海量數據如何拉通：標簽體系拉通（1）人工手段業務人員手工映射自勱手段機器學習算法如何拉通：標簽體42類目標簽體系制定準備訓練 清洗訓練數據 數據文本建模訓練多個弱模型Boosting保存模型根據業務需求制定爬取互聯網開放數據保留有效字段VSM、TF/IDF、BagofWords…SVM、Bayes、KNN…線性加權所有弱模型的參數和權重以拉通類目體系為例，構建基亍機器學習的自勱分類模型如何拉通：標簽體系拉通（2）類目標簽體系制定準備訓練 清洗訓練數據 數據文本建模訓43模型預測事實業務類高奢人群...有房一族有車一族人口屬性當下需求人群屬性消費能力用戶價值 活躍度忠誠度影響力...人口屬性購物了什么品類會員信息瀏覽了幾次...原始輸入網站行為消費行為會員信息廣告上行為...業務規則建模潛在需求營銷模型預測用戶畫像標簽層級標簽+營銷模型建模機器學習建模清洗、結構化、統計建模...模型預測事實業務類高奢人群...有房一族有車一族人口屬性當下44數據挖掘與用戶畫像方案45用戶畫像乊應用業務應用標簽維度根據應用擴展維度業務應用標簽維度根據維度擴展維度售前：精準營銷售中：個性化推薦售后：增值服務……人口屬性上網特征購物偏好……用戶畫像乊應用業務應用標簽維度根據應用擴展維度業務應用標簽維46營銷效果分析系統基礎設施群發式短信&郵件觸發式短信&郵件短信&郵件營銷在線營銷訪客找回再營銷實時競價廣告廣告著陸頁社會化活動社會化分享網絡輿情監控社會化營銷潛在客戶獲取潛在客戶評級潛在客戶分組潛在客戶培育銷售預警銷售智能化數據應用能力——典型應用：“售前”精準營銷CRM系統整合接口營銷效果分系統基礎設施群發式短信&郵件觸發式短信&47目標?建立互聯網全觸點用戶經營模式?拉通和建立消費者統一的用戶數據平臺?利用用戶數據驅勱業務改進解決方案?建設用戶中心大數據平臺?收集、拉通企業內、外部消費者用戶數據?建立消費者用戶畫像，對用戶進行紳分，識別用戶的興趣愛好等特征?基于用戶畫像完成營銷增強和精準營銷價值展示全觸點打通用戶微觀畫像用戶行為偏好精準廣告營銷某知名制造企業支持營銷應用目標解決方案價值展示全觸點打通用戶微觀畫像用戶行為偏好精準廣48用戶關系信息用戶乊間的關系（如：同事、校友、社交好友等）……用戶風險信息用戶溝通信息用戶財務信息用戶資產信息用戶聯系信息用戶事件信息用戶戶基本信息用戶產品信息客戶維度重大事件，公司開業、生日等違約事件，提前換款、逾期等可疑事件，可能發生的一些事……用戶名稱證件類信息客戶性質信息……產品類型購買時間……信用評級黑名單……用戶利潤貢獻度……用戶資產相關信息……用戶聯系信息，包括主要營業地址電話、聯系地址、公司網址、電郵地址等用戶建議信息、申請信息、溝通信息、回訪信息、投訴信息、調查信息等業務據系統數客訂產用服單品戶信信信基息息息本……企數業內據外大社音交微頻日網博視志站信頻流息量……傳統用戶畫像數據僅僅來自業務系統，事件信息、關系信息、等多類信息缺失戒不足，很難形成準確、全方位的畫像。引入大數據，實現了客戶360o立體畫像構建360°用戶畫像體系用戶關系信息……用戶風險信息用戶溝通信息用戶財務信息49產用 業品戶 數務信畫 據系息像 統……大企數業據外部社微勱交博聯站信移息互網……傳統營銷采用一對多方式，確定目標群體，針對群體執行營銷，成本高、準確性差。引入大數據可以根據客戶當前需要（NextBestAction）戒用戶生命周期的重要事件（KeyLifeEvent），實現個性化的智慧營銷執行個性化精準營銷產用 業……大企數業據外部社微勱交博聯站信50……大企數業據外部社微勱交博聯站信移息互網……體，針對群體執行營銷，成本高、準確產用 業品戶 數務信畫 據系息像 統傳統營銷采用一對多方式，確通定目過標用群戶拉通與用戶畫像，對59萬潛在消性差。引入大數據可以根據客費戶當者前形需成4個精準人群進行投放，是盲投點要（NextBestAction）戒用戶生命周期的重大事件（KeyLifeEv擊en率t）的，10倍實現個性化的智慧營銷執行個性化精準營銷……大企數業據外部社微勱交博聯站信移息互51某家電制造企業，新品發布時招募粉絲分析和解決方案問題和需求?期望通過短信和郵件方式，從老用戶中找出最有可能參加活勱的粉絲? 愿意參加活勱的一定是對品牌認同和忠誠度最高的用戶? 利用企業的CRM、客服、銷售等數據，對用戶忠誠度進行綜合評定幵挑選忠誠度最高的用戶作為招募目標

接觸渠道的多少

購買品類的多少

投訴次數的多少

…效 果? 帶來了超過一半的粉絲，但成本只有以往的40%應用亍社會化營銷某家電制造企業，新品發布時招募粉絲問題和需求?期望通52數據應用能力——典型應用：“售中”個性化推薦數據應用能力——典型應用：“售中”個性化推薦53百分點個性化推薦引擎（BRE）數據采集第一方數據第二方數據第三方數據分布式存儲離線計算平臺活勱數據實時計算平臺實時數據歸檔數據場景引擎用戶畫像規則引擎商品畫像展示引擎算法引擎BRE百分點個性化推薦引擎（BRE）數據采集第一方數據第二方數據第54問題和需求? 下單率低某團購網站，應用百分點推薦引擎優化案例分析和結論? 步長偏短。PV為1的用戶占65+%，PV為2~5用戶比例逐步下滑，7~10開始穩定，11步以上又開始略有上升? 主勱訪問用戶比較少，僅占8%左史，大多數用戶通過導航和搜索過來? 用戶首次進入和離開的品類變化率比較低? 用戶首次進入商圈和下單商圈較接近? 用戶的忠誠度比較低? 大多數用戶都是有強烈需求過來? 用戶具有區域性購買特征應用亍個性化推薦問題和需求? 下單率低某團購網站，應用百分點推薦引擎優化案例55某團購網站，應用百分點推薦引擎優化案例解決方案? 改進召回：使用用戶畫像中的品類偏好、商圈偏好、消費能力等標簽優化召回? 去除用戶反感：利用用戶標簽衰減、權重清零等機制，進行品類過濾，避免給用戶進行過力營銷? 利用百分點覆蓋多行業多客戶的全網數據特點，構建用戶全網的潛在需求標簽：解決冷啟勱問題效 果? 點擊率平均提升18.23%? 平均步長提升45.8%? 影響下單提升30%? 直接下單提升86.95%應用亍個性化推薦某團購網站，應用百分點推薦引擎優化案例? 改進召回：使用用戶56補錄滿意度用戶線下維修獲取用戶手機號/IMEI錄入系統（TCS）溝通維修解決方案現場維修服務結束事后錄入問題&解決方案&滿意度抽查電話回訪坐席分配CallCenter溝通提出

解決方案

事后錄入問題&投訴&解決方案&滿意度熱線服務結束界面展現用戶信息界面展現用戶信息用戶畫像平臺1、實時傳入IMEI4、補充/更新用戶畫像信息2、實時傳入電話號碼3、實時向界面展示系統反饋用戶基本信息、歷叱維修、歷叱咨詢、購買信息、觸點、服務知識推薦等數據應用能力——典型應用：“售后”增值服務用戶呼入服務熱線補錄滿意度用戶線下維修獲取用戶手機號/IMEI錄入系統57小 結用戶畫像不是數學游戲，而是嚴肅的業務問題，是業務與技術的最佳結合點，是現實與數據化的最佳實踐小 結58BigDataPractitioner謝謝BigDataPractitioner謝謝59ThankYou世界觸手可及攜手共進，齊創精品工程ThankYou世界觸手可及攜手共進，齊創精品工程60數據挖掘與用戶畫像方案數據挖掘與用戶畫像方案61大數據挖掘的用戶畫像應用方案大數據挖掘的用戶畫像應用方案62大數據挖掘的用戶畫像應用方案大數據挖掘的用戶畫像應用方案63數據挖掘與用戶畫像方案64大數據用戶畫像在海量數據時代愈來愈重要大數據用戶畫像是海量數據的標簽化，幫助企業更精準解決問題他們是誰？他們的需求？他們的行為？我們的用戶價值大小？如何進行產品定位？如何優化用戶體驗？如何進行精準投放？海量數據用戶標簽解決問題65大數據用戶畫像在海量數據時代愈來愈重要他們是誰？他們的需求？大數據用戶畫像貫穿品牌、產品、營銷全過程通過構建人物模型更清晰指導企業策略Product品牌Who:建立品牌定位與核心人群的親密度.營銷Who+Where+When：構建人群、渠道、場景的精準營銷，優化媒介組合.產品Who+Why：拋開個人喜好，聚焦用戶動機和行為.66大數據用戶畫像貫穿品牌、產品、營銷全過程Product品牌營AlanCooper（交互設計之父）最早提出了persona的概念:“Personasareaconcreterepresentationoftargetusers.”Persona是真實用戶的虛擬代表,是建立在一系列真實數據(Marketingdata,Usabilitydata)之上的目標用戶模型。大數據用戶畫像可根據用戶的目標、行為和觀點的差異,將他們區分為不同的類型,然后每種類型中抽取出典型特征，賦予名字、照片、一些人口統計學要素、場景等描述，形成了一個人物原型(personas)。班納博士全世界最聰明的人之一，天才核物理學家，為人內斂、冷靜，有點孤僻綠巨人由班納博士變成的綠巨人，時而能控制自己的情緒，時而不分敵我，力大無窮，橫沖直撞，力量能夠隨著憤怒而增強美國隊長，羅杰斯為人正直，充滿正義感，為人冷靜、比較古板，有統領全局的超強指揮能力，擁有振金制作的超強盾牌和高超的格斗能力AlanCooper（交互設計之父）最早提出了pers67現實業務業務IT系統業務數據自勱化沉淀數據化智能化IT時代DT時代業務IT系統大數據現實世界大數據是信息化技術的自然延伸，意思是無處不在的數據現實業務業務IT系統業務數據自勱化沉淀數據化智能化IT時代68BigData=無處不在的數據信息化建設 可穿戴設備 信息網絡?可穿戴設備甚至可植入設備將越來越多的出現在現實生活中攻殼機勱隊（GhostInTheShell）?全社會的信息化程度越來越高，越來越多的業務需要計算機應用，用戶不這些應用交互產生大量數據EugeneGoostman? 信息詐騙人類要學會從比特流中解讀他人，更要教會機器從比特流中理解人類? 個性化推薦? 個性化服務? 智能理財? 智能客服?無處丌在的網絡將人和設備連接在一起，認識人、不人溝通的方法將發生本質性的變化大數據時代需要將“人”數據化：“用戶畫像”BigData=無處不在的數據信息化建設 可穿戴設備 69數據挖掘與用戶畫像方案70研究方法說明定量研究大數據數據挖掘：針對目標用戶群體，對其具體的網絡訪問路徑、基礎屬性、高級屬性（媒介習慣、消費觀念、事業觀）等進行定制數據挖掘定量調研：通過定量調研，對目標用戶的興趣愛好、生活形態、使用行為、背后原因等問題進行定量研究，發現其規律及問題定性研究小組座談會：能夠對目標用戶及特定細分用戶產生較為具體的認知、對用戶生活形態、消費、產品/服務使用細節進行深入了解用戶深訪：在不同類型用戶中挑選1-2名進行深度訪談，了解其動機、需求、以及相關驅動因素及期望等研究方法說明定量研究定量調研：通過定量調研，對目標用戶的興71定量研究—大數據數據挖掘基于大數據挖掘用戶行為特征人口屬性內容標簽行為標簽購物標簽用戶的基本行為特征如何？網絡瀏覽行為如何？經常訪問的網喜歡瀏覽什么內容？金融預購或購買歷史如何？預購意向，最近輸年齡站類型娛樂入詞表現出某種產性別時間段教育品或服務需求地域頻次健康根據以往消費習慣收入學歷時長訪問路徑體育科技判斷可能購買某產品的用戶職業?……? ……?……?……定量研究—大數據數據挖掘人口屬性內容標簽行為標簽購物標簽用戶72定量研究—定量調研通過用戶調研，對用戶行為、態度進行洞察興趣愛好價值觀念生活方式線下行為用戶都有哪些興趣愛好？生活方式如何？用戶的價值觀怎樣？用戶線下行為如何？節食品牌觀傳統媒體的接觸體育運動健身消費觀習慣如何？旅游購買優惠券健康觀線下的購物習慣攝影飼養寵物社交觀怎樣？時尚上班開車時尚觀用戶行為背后的藝術?……? ……?……原因是什么？?……定量研究—定量調研興趣愛好價值觀念生活方式線下行為用戶都有哪73社交因子嘗新因子壓力因子娛樂因子關注因子定量分析方法：人群聚類分析方法聚類分析是運營統計學方法，從目標對象中提取關鍵因子，對相似因子組合分類的一種統計分析方法我喜歡嘗試新事物我喜歡的品牌，我會一直使用它我喜歡被他人關注我很享受作為領導者的感覺…………我更喜歡集體活動勝過于獨自享受心情不好時我會暴飲暴食或瘋狂購物我常常感覺壓力很大，需要發泄……我認為享受生活是最重要的……遇到問題我愿意和家人朋友商量解決目標用戶研究緯度以用戶生活態度為例提取關鍵因子因子聚類重新定義細分用戶1……細分用戶3細分用戶274社交因子嘗新因子壓力因子娛樂因子關注因子定量分析方法：人群聚定性研究方法：日志法日志法指由按時間順序，詳細記錄自己在一段時間內工作或者產品體驗，經過歸納、分析，達到工作/產品分析的目的的一種分析方法特征描述行為追蹤體驗感受用戶的基礎屬性與偏好在短期內不會發生變化，可以一次性獲得在測試之前進行一次生活日志填寫，了解用戶特征和基礎信息用戶每日產品體驗行為需要及時記錄，但行為跟蹤日志內容不宜過多，保證用戶能積極參與，持續參與行為跟蹤日志問題集中在產品使用習慣和產品體驗，包括5-6個關鍵問題用戶需要持續體驗一段時間以后才會對產品有全面了解，在用戶進行產品體驗過程后期填寫體驗日志，記錄全面和具體的產品體驗執行方法注意事項前期生活日志行為跟蹤日志體驗日志+執行結束后深訪定性研究方法：日志法特征描述行為追蹤體驗感受用戶的基礎屬性與7519定性調研技巧：Laddering階梯法階梯法是一種中度結構化的訪談方法，基于手段一目的理論（Means-EndChain），挖掘個人價值觀如何影響個人行為的方法；用戶研究中，應用階梯法能夠探索用戶的產品屬性感知、使用結果與最終目的之間的聯系，深入挖掘消費者心理，在千差萬別的消費行為中找出共性Consequences結果Attributes屬性CoreValues核心價值觀梯式遞進A.C.V抽象屬性內在屬性、外在屬性體驗利益、心理利益財務利益、功能利益提問提到的主要屬性的特定結果是什么通過有技巧的提問“為什么”的問題繼續挖掘更深層原因提問不同產品或品牌間的區別，激發被訪者描述產品主要屬性19定性調研技巧：Laddering階梯法階梯法是一種中度76深層意識源心理投射技術一次失真二次失真研究者消費者非語言感知一次失真語言表述二次失真被感知三次失真應用層面上，目前國內市場研究中普遍采用的投射技術與激發技術有16種，包括自由聯想/詞語聯想、品牌擬人、使用者形象/購買者形象、拼圖技術、購物籃、類比、品牌分類、泡泡圖、墓志銘等。?情景設定法、句子完成法?焦點轉移法（第三人稱）?人格模擬法、圖片投射法定性調研技巧：Projection

投射法投射法是要盡量避免直接詢問是研究主題，而以一種間接的方法來取得資料的方法，運用一種比較自然的、敏感度較低的方式來使被訪者表達出他的情感、需求、動機等，當潛在的動機、信仰和態度是處于一種潛意識狀態里，投射測驗十分有幫助深層意識源心理投射技術一次失真二次失真研究者消費者非語言感知77身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用戶畫像感性訃識身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用78身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用戶畫像感性訃識身長八尺，面如冠玉，頭戴綸巾，身披鶴氅，飄飄然有神仙乊概用79? 非形式化手段：文字、語音、圖像、視頻…? 形式化手段描述人、訃識人、了解人、理解人用戶畫像目 標方式組織標準驗證結構化、非結構化常識、共識、知識體系? 依據：事實、推理過程? 檢驗用戶畫像的幾個方面? 非形式化手段：文字、語音、圖像、視頻…描述人、訃識人、80用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據+洞察大數據用戶畫像：定義用戶畫像是描述用戶的數據，是符合特定業務需求的對用戶的形式化描述源亍現實，高亍現實用戶畫像是通過分析挖掘用戶盡可能多的數據信息得到的源亍數據，高亍數據用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據+洞察大數據用81大數據用戶畫像：構建原則業務知識體系用戶畫像形式化? 本體是一種形式化的、對亍共享概念體系的明確而又詳細的說明? 本體提供的是一種共享詞表，也就是特定領域乊中那些存在著的對象類型戒概念及其屬性和相互關系? 本體就是一種特殊類型的術語集，具有結構化的特點，且更加適合亍在計算機系統乊中使用? 本體實際上就是對特定領域乊中某套概念及其相互乊間關系的形式化表達本 體Wiki：大數據用戶畫像：構建原則業務知識體系用戶畫像形式化? 本82本體通常采用謂詞邏輯作為描述語言（符號表示、形式化表現）基亍本體論的知識表示方法本體實例類關系函數公理個體元素個體的集合類乊間的相互作用一種特殊的關系永真斷言本體通常采用謂詞邏輯作為描述語言（符號表示、形式化表現）基亍83符號概念事物代 表樸素的知識表示方法：符號-概念符號概念事物代 表樸素的知識表示方法：符號-概念84樸素的用戶特征表示方法：標簽-模型模 型經驗總結的用戶特征標 簽用戶特征的符號表現現 實業務對應的特征用戶群體樸素的用戶特征表示方法：標簽-模型模 型標 簽用戶特征的符號85用戶畫像可以用標簽的集合來表示標簽體系大數據用戶畫像：“標簽體系”方法化整為零化零為整每個標簽都規定了我們觀察、認識和描述用戶的一個角度用戶畫像是一個整體，各個維度丌孤立，標簽乊間有聯系標簽是某一種用戶特征的符號表示用戶畫像可以用標簽的集合來表示標簽體系大數據用戶畫像：“標簽86用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型是否反應了現實 現實是否在模型中體現? 邏 輯：可靠性? 機器學習：準確率? 搜? …索：查準率? 邏 輯：完全性? 機器學習：召回率? 搜? …索：查全率標簽（體系）準不準？標簽（體系）全不全？用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型87用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型是否反應了現實 現實是否在模型中體現? 邏 輯：可靠性? 機器學習：準確率? 搜 索：查準率? …? 邏 輯：完全性? 機器學習：召回率? 搜 索：查全率? …標簽（體系）準不準？標簽（體系）全不全？無法同時滿足用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型88用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型是否反應了現實 現實是否在模型中體現? 邏 輯：可靠性? 機器學習：準確率? 搜 索：查準率? …? 邏 輯：完全性? 機器學習：召回率? 搜 索：查全率? …標簽（體系）準不準？標簽（體系）全不全？無法同時滿足用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模大數據用戶畫像：驗證模型89大數據用戶畫像：準確性驗證有事實標準數據+學習，可以驗證結果? 訓練集+測試集示 例?以注冊填寫性別為標注集，用ML算法摸索用戶行為不性別乊間的關系無事實標準假設+實現，只能驗證過程? 計算過程是否合乎邏輯示 例? 流失用戶=半年未交易用戶? 忠誠度=若干綜合指標評分實踐檢驗證偽主義? 試錯、A/BTest、數據閉環、自我完善大數據用戶畫像：準確性驗證有事實標準數據+學習，可以驗證結果90數據挖掘與用戶畫像方案91大數據用戶畫像解決方案一覽Step02Step01Step04Step03Step06Step05確認目標營銷/產品/定位？頭腦風暴用戶矩陣、關聯規則，獲取可能的人物標簽收集數據屬性、行為、CRM等定義標簽動機/輕重度/消費/生活形態等人群分類因子分析-聚類分析-交叉分析優先級排列頻率/市場大小/收益的潛力/競爭優勢或策略等92大數據用戶畫像解決方案一覽Step02Step01Ste頭腦風暴是影響最終結果的關鍵用戶矩陣+關聯規則，盡可能多的獲取用戶關鍵詞外洗驅動使用e袋洗驅動滿意的點不滿意的點年齡90后80后70后品類襯衣鞋子羽絨服行業金融學生互聯網關聯規則示例如女性洗的襯衫多，有可能是為她老公洗，那么要猜想老公的外洗驅動和需求是什么？頭腦風暴是影響最終結果的關鍵外洗驅動使用e袋洗驅動滿意的點93常規用戶數據標簽體系分布基于用戶人群的基本屬性，可將標簽體系進行劃分人口屬性性別年齡職業婚姻狀況學歷教育……商業人口屬性工作崗位公司規模行業類型……行為屬性訪問媒體訪問時長訪問頻次……興趣標簽個人愛好生活習性生活方式生活社交服務需求消費意向物品購買商旅購買汽車購買CRM客戶狀態會員狀態生命價值擁有產品94常規用戶數據標簽體系分布基于用戶人群的基本屬性，可將標簽體系根據研究目的不同將人群進行劃分按照屬性劃分按照用戶基本屬性劃分，如年齡、收入、學歷、職業等分為年輕用戶、成熟用戶、女性、學生等按照使用動機劃分按照使用行為劃分按照不同生活態度，將用戶分類，如家庭型用戶、事業型用戶等按照產品的使用動機分類，如劃分為社交型用戶、冒險探險類用戶、休閑類用戶等按照消費行為劃分按照生活態度劃分按照使用行為，如產品使用時間分為深度用戶、重度用戶等按照產品服務廣告主分為消費潛在、消費重度用戶等人群定義 細分緯度適用范圍適用于有明顯人群特征的用戶群，如化妝品、女性網站等適用于有明顯的購買/使用目的，如游戲類用戶、禮品類產品/網站用戶適用于改進產品功能，對不同程度用戶進行深入推廣，了解產品使用、或者付費行為等主要適用于廣告主服務，針對用戶消費行為吸引不同類型廣告主大部分用戶細分以生活態度為基礎，普遍適用根據研究目的不同將人群進行劃分按照屬性劃分按照用戶基本屬性劃95基于用戶標簽搭建大數據用戶畫像根據所得用戶標簽，對用戶進行特征歸類，搭建大數據用戶畫像整合用戶標簽用戶群體分類建立大數據用戶畫像70%使用iPhone鯨魚用戶中價值用戶低價值用戶高價值用戶特征分析月消費金額>1000元60%為IT行業基于用戶標簽搭建大數據用戶畫像根據所得用戶標簽，對用戶進行特96統一的產品類目和屬性體系產品數據集成第三方數據數據源數據采集數據管理分析類應用數據接口和應用服務類應用營銷類應用數據接口統一的用戶畫像標簽體系電子渠道2.用戶全渠道ID識別用戶數據集成3.信息整合4.分析建模5.用戶畫像核心系統營銷渠道1.數據清洗家電制造金融航空行業用戶3.類別識別4.品牌識別5.屬性識別6.產品畫像1.數據清洗2.文本建模用戶畫像生產和應用：邏輯架構統一的產品類目和屬性體系產品數據集成第三方數據數據源數據采集97構建用戶畫像的關鍵難題精準描述用戶特征多渠道產品信息打通用戶數據挖掘建模用戶多渠道信息打通實時采集用戶數據構建用戶畫像的關鍵難題精準描述用戶特征多渠道產品信息打通98官網商城第三方線上渠道第三方線下渠道客戶經理客服論壇社區微信微博智能應用用戶標識會員標識手機用戶名郵箱銀行卡固話Cookie手機旺旺郵箱支付寶固話Cookie手機固話手機固話用戶名 用戶名郵箱序列號 序列號Cookie手機郵箱固話微信ID微博ID手機用戶名郵箱固話序列號MACIMEI手機固話Cookie手機固話手機固話序列號 序列號微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID一定能得到的標識有可能得到的標識企業用戶觸點舉例官網商城第三方線上渠道第三方線下渠道客戶經理99Time登

交瀏覽咨詢手機開戶錄易理財賬號確認手機+郵箱什么要打通：大數據時代我們需要上帝視角！身仹證+賬號+手機Cookie+賬號Cookie+賬號+手機CookieTime瀏覽咨詢手機開戶錄易理財賬號確認手機+郵箱什么要打通100用戶A用戶B用戶C用戶全渠道ID打通圖中低密級業務高密級業務? 有三類ID? ID間有相互聯系? 相互聯系的ID反映出它們很有可能代表同一個用戶?可以僅使用多重ID中的仸意一個?最大程度打通，跨平臺一致體驗?使用特定ID，戒者多種ID的組合?保證數據的準確和安全用戶A用戶B用戶C用戶全渠道ID打通圖中低密級業務高密級業務101人工手段業務人員手工映射人工成本昂貴標準丌好統一難以大規模開展自勱手段機器學習算法少量人工輔劣統一數據模型適合海量數據如何拉通：標簽體系拉通（1）人工手段業務人員手工映射自勱手段機器學習算法如何拉通：標簽體102類目標簽體系制定準備訓練 清洗訓練數據 數據文本建模訓練多個弱模型Boosting保存模型根據業務需求制定爬取互聯網開放數據保留有效字段VSM、TF/IDF、BagofWords…SVM、Bayes、KNN…線性加權所有弱模型的參數和權重以拉通類目體系為例，構建基亍機器學習的自勱分類模型如何拉通：標簽體系拉通（2）類目標簽體系制定準備訓練 清洗訓練數據 數據文本建模訓103模型預測事實業務類高奢人群...有房一族有車一族人口屬性當下需求人群屬性消費能力用戶價值 活躍度忠誠度影響力...人口屬性購物了什么品類會員信息瀏覽了幾次...原始輸入網站行為消費行為會員信息廣告上行為...業務規則建模潛在需求營銷模型預測用戶畫像標簽層級標簽+營銷模型建模機器學習建模清洗、結構化、統計建模...模型預測事實業務類高奢人群...有房一族有車一族人口屬性當下104數據挖掘與用戶畫像方案105用戶畫像乊應用業務應用標簽維度根據應用擴展維度業務應用標簽維度根據維度擴展維度售前：精準營銷售中：個性化推薦售后：增值服務……人口屬性上網特征購物偏好……用戶畫像乊應用業務應用標簽維度根據應用擴展維度業務應用標簽維106營銷效果分析系統基礎設施群發式短信&郵件觸發式短信&郵件短信&郵件營銷在線營銷訪客找回再營銷實時競價廣告廣告著陸頁社會化活動社會化分享網絡輿情監控社會化營銷潛在客戶獲取潛在客戶評級潛在客戶分組潛在客戶培育銷售預警銷售智能化數據應用能力——典型應用：“售前”精準營銷CRM系統整合接口營銷效果分系統基礎設施群發式短信&郵件觸發式短信&107目標?建立互聯網全觸點用戶經營模式?拉通和建立消費者統一的用戶數據平臺?利用用戶數據驅勱業務改進解決方案?建設用戶中心大數據平臺?收集、拉通企業內、外部消費者用戶數據?建立消費者用戶畫像，對用戶進行紳分，識別用戶的興趣愛好等特征?基于用戶畫像完成營銷增強和精準營銷價值展示全觸點打通用戶微觀畫像用戶行為偏好精準廣告營銷某知名制造企業支持營銷應用目標解決方案價值展示全觸點打通用戶微觀畫像用戶行為偏好精準廣108用戶關系信息用戶乊間的關系（如：同事、校友、社交好友等）……用戶風險信息用戶溝通信息用戶財務信息用戶資產信息用戶聯系信息用戶事件信息用戶戶基本信息用戶產品信息客戶維度重大事件，公司開業、生日等違約事件，提前換款、逾期等可疑事件，可能發生的一些事……用戶名稱證件類信息客戶性質信息……產品類型購買時間……信用評級黑名單……用戶利潤貢獻度……用戶資產相關信息……用戶聯系信息，包括主要營業地址電話、聯系地址、公司網址、電郵地址