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”

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