个推用户画像的实践与应用

“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心,然而要真正了解用户懂得用户,就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用,借助用户画像,企业或APP可以深入挖掘用户需求,从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像,用户画像的构建流程以及应用场景。

用户画像,本质是数据能力的体现

用户画像,即用户信息的标签化,而从本质上来说,用户画像是数据的标签化。常见的用户画像体系有三种:结构化体系、非结构化体系和半结构化体系。非结构化体系没有明显的层级,较为独立。半结构化层次有一定的层级概念,但是没有过于严格的依赖关系。结构化体系有较强的层级结构。以一个简单的三级结构化标签为例,一级标签有基本属性和兴趣偏好,并且由此可以延伸至二级标签和三级标签,具体到不同的属性和兴趣爱好。


在互联网、电商领域,用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作,其作用总体包括:

(1)精准营销:根据历史用户特征,运营人员可以分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,继而通过相应的手段,针对特定群体进行营销。

(2)用户分析:根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后,可以统计不同特征下的用户数量、分布,分析不同用户画像群体的分布特征。

(3)数据挖掘:以用户画像为基础,开发人员可以构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度。

(4)服务产品:描绘产品的用户画像,对产品进行受众分析,更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯,完善产品运营,提升服务质量。

(5)行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以使运营人员更加了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析等。

个推用户画像的实践

个推依托多年推送服务的积累和强大的大数据分析能力,推出了个推画像SDK(个像),为APP开发者提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力。

个推独有的冷、热、温数据标签,可以有效分析用户的线上线下行为,深入挖掘用户特征,助力APP运营者全面了解用户属性。其中,“冷数据”是指用户的基础属性,改变的概率较小,如性别、年龄层次等;“温数据”则可以回溯用户近期活跃的应用和场景,具有一定的时效性;“热数据”是指用户当下的场景及实时的用户行为,帮助APP运营者抓住稍纵即逝的营销机会。

个推不仅拥有丰富的通用标签体系,还可以根据客户特定的需求联合建模,输出定制化的标签,以满足APP在不同场景需求下的运营。

规范画像构建流程

用户画像的构建需要技术和业务人员的共同参与,以避免形式化的用户画像。个推也有一些做法可供开发者们进行参考。

(1)标签体系设计。开发者需要先了解自身的数据,确定需要设计的标签形式。

(2)基础数据收集、多数据源数据融合。个推在构建用户画像时,会整合个推以及该APP自身的数据。

(3)实现用户统一标识。多数情况下,APP的众多用户分布于不同的账号体系中,个推会将其统一标识。

(4)用户画像特征层构建。即将每一个数据进行特征化。

(5)画像标签规则+算法建模。两者缺一不可,在实际的应用中,算法难以解决的问题,利用简单的规则也可以达到很好的效果。

(6)利用算法对所有用户打标签。

(7)画像质量监控。在实际的应用中,用户画像会产生一定的波动,为了解决这个问题,个推搭建了相应的监控系统,对画像的质量进行监控。

个推用户画像构建的整体流程,可以分为三个部分,第一,基础数据处理。基础数据包括用户设备信息、用户的线上APP偏好以及线下场景数据等。

第二,画像中间数据处理。处理结果包括线上APP偏好特征和线下场景特征等。

第三,画像信息表。表中应有四种信息:设备基础属性;用户基础画像,包括用户的性别、年龄层次、相关消费水平等;用户兴趣画像,即用户更有兴趣的方向,如用户更偏好比价类APP还是海淘类APP;用户其它画像等。

在个推用户画像构建的过程中,机器学习占据了较为重要的位置。机器学习主要是海量数据持续更新、数据清洗、数据存储的过程。个推更多地利用机器学习平台进行相应的预测分析、模型输出等。


画像质量的关注有两个重点,第一,如何优化质量。个推会对用户画像的模型定期地进行修改和优化。第二,关注画像质量波动情况,对异常变化及时预警。

个推用户画像应用

个推画像SDK的集成,可以丰富APP的用户分析维度,其主要应用体现在两方面:第一,精准推荐,APP的运营者可以通过个像提供的性别、年龄层次、兴趣爱好、场景等丰富标签,为不同的用户推荐不同的内容,以达到更加精细化的运营,并提升用户活跃度和留存率。

第二,用户聚类,个推可以帮助APP处理用户数据,补全用户画像,建立用户的聚类模型。同时,通过用户特征分析,个推还能够将APP的老用户映射到某一聚类,以此产出APP的目标聚类,最终助力APP运营者针对不同用户群体制定更加精准的运营策略。

“千万人撩你,不如一人懂你”,当互联网逐渐步入大数据时代,APP只有真正地了解用户,才能得到用户并留住用户。基于个推完备的大数据计算架构,个推画像SDK的接入,不仅可以帮助开发人员提高开发决策的效率,也可以帮助APP运营人员开展精细化运营,从而提升企业的营销效率和市场竞争力。

原文地址:http://blog.51cto.com/13031991/2347552

时间: 2024-08-23 04:43:21

个推用户画像的实践与应用的相关文章

个推用户画像产品 (个像) Android 集成实践

我们团队之前一直是个推推送的忠实用户,近期个推新推出了产品"个像·用户画像",刚好非常契合我们的业务需求,于是我们也试用了一下.总的来说效果还不错,这篇文章就为大家介绍一下如何从零开始快速集成个像Android SDK. 登录账号并创建应用获取APP ID 1. 访问个推开发者中心,点击立即注册: (也可以从个推官网进入,点击右上角"开发者中心".)当然,如果你已经注册过个推推送的账号,直接登录使用即可. 2. 根据个人情况填写并注册账号 3. 返回个推开发者中心使

个推用户画像产品(个像)iOS集成实践

个推最近新推出了产品"个像·用户画像",能够为开发者提供丰富的用户画像与实时的场景识别能力.经过一段时间的体验,我们认为个像的效果不错,因而写下这篇攻略,方便需要集成的小伙伴们了解具体的操作步骤. 一.登录账号并创建应用获取APP ID 1.访问[个推开发者中心],点击立即注册: 2.根据个人情况填写并注册账号(如果已有账号可以直接进入下一步登录): 3.返回[个推开发者中心],使用上个步骤注册好的账号登录.进入开发者平台面板后,选择左边菜单栏的个像·用户画像: 4.目前个像还没有完全

用户画像的构建与使用1

百分点是一个推荐服务的提供商,但是已经转型为大数据解决方案的提供商.  首先看一下大数据与应用画像的关系,现在大数据是炙手可热的,大数据的4个V都比较了解,大数据应该说是信息技术的自然延伸,意味的无所不在的数据.我们先看下数据地位发生转变的历史,在传统的IT时代,it系统围绕这业务服务,在这个服务的过程中沉淀了许多的数据,在数据的基础上做一些分析.但是到了DT时代就不一样了.数据是现实世界的虚拟化展现,数据本身构建了一个虚拟世界,it系统构建在虚拟世界,变的更加智能,dt战略在很多公司慢慢开始应

技术培训 | 大数据分析处理与用户画像实践

孔淼:大数据分析处理与用户画像实践 直播内容如下: 今天咱们就来闲聊下我过去接触过的数据分析领域,因为我是连续创业者,所以我更多的注意力还是聚焦在解决问题和业务场景上.如果把我在数据分析的经验进行划分的话,刚好就是我所经历的两次创业阶段,第一阶段是"第三方数据分析",第二阶段是"第一方数据分析".所以今天咱们就从这两点来谈谈数据分析. 第三方数据分析 先聊聊"第三方数据分析",这个主要结缘于我给开复做微博数据挖掘. 起因:给开复做"微博

用户画像的构建与使用2应用

 用户画像的具体应用包括售前的精准营销,售中的个性化推荐以及售后的增值服务等.用户的标签纬度和应用是相互相城的关系,一面可以根据现有的标签纬度开发应用,另一方面可以通过应用需求扩展维度,两者互相促进. 我们在这里举的列子分为3类,第一类是售前的精准营销,比如电商客户和企业客户,需要经过精准营销,把站外的用户吸引到你的网站上面来.第二,售中的个性化推荐,就是把这些用户吸引过来之后,如果通过个性化的方式能够更好的提升站内的转化效果.第三类是售后增值服务,就是你把这个产品卖出去之后,不是这样就结束了,

大数据时代下的用户洞察:用户画像建立(ppt版)

大数据是物理世界在网络世界的映射,是一场人类空前的网络画像运动.网络世界与物理世界不是孤立的,网络世界是物理世界层次的反映.数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA.发现数据DNA.重组数据DNA是人类不断认识.探索.实践大数据的持续过程. 图1 大数据发展路径 陈新河把网络画像分为行为画像.健康画像.企业信用画像.个人信用画像.静态产品画像.旋转设备画像.社会画像和经济画像等八类,并通过实践案例进行了阐释. 未来,人生的每个历程无时无刻不由数据驱动. 图2 数据驱动人生 未来,设备全生命周期也

基于大数据技术的手机用户画像与征信研究

内容提要:手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措.首先,介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法,然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术,最后,通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用. 引言 随着计算机网络技术的不断发展,“数据即资源”的大数据时代已经来临.用户画像是电信运营商为了避免管道化风险,实现“数据驱动业务与运营”的重要举措.用户画像与应用大数据技术对客户分类密切相关,是单个客户的众多属性标签的累积:另一方面,在运营商涉足的消费金融领域,对手

什么是用户画像?具体公司体现在哪?什么作用呢?

知乎:https://www.zhihu.com/question/19853605 什么是用户画像? 简而言之,用户画像是根据用户社会属性.生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型.构建用户画像的核心工作即是给用户贴"标签",而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识. 举例来说,如果你经常购买一些玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签"有孩子",甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上"有5-10岁的孩子"

重点:用户画像

一.用户画像 參考:http://www.36dsj.com/archives/16090 1.为什么要做用户画像? 一方面是海量信息的汇集.比如京东是一家大型全品类综合电商.海量商品和消费者产生了从站点前端浏览.搜索.评价.交易到站点后端支付.收货.客服等多维度全覆盖的数据体系,还有一方面日益复杂的业务场景和逻辑使得信息的处理挖掘日益重要.也就是说,京东已经形成一个储量丰富.品位上乘且增量巨大的数据金矿,可是在相当长一段时间,非常多业务童鞋常常面对宝山空回的局面,比方我们的数据"疯析狮&quo