在互聯(lián)網(wǎng)逐漸步入大數據時(shí)代后，不可避免的給企業(yè)及消費者行為帶來(lái)一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過(guò)于，消費者的一切行為在企業(yè)面前似乎都將是“可視化”的。隨著(zhù)大數據技術(shù)的深入研究與應用，企業(yè)的專(zhuān)注點(diǎn)日益聚焦于怎樣利用大數據來(lái)為精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，進(jìn)而深入挖掘潛在的商業(yè)價(jià)值。于是，“用戶(hù)畫(huà)像”的概念也就應運而生。
用戶(hù)畫(huà)像（User Profile），作為大數據的根基，它完美地抽象出一個(gè)用戶(hù)的信息全貌，為進(jìn)一步精準、快速地分析用戶(hù)行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時(shí)代的基石。
用戶(hù)畫(huà)像，即用戶(hù)信息標簽化，就是企業(yè)通過(guò)收集與分析消費者社會(huì )屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，完美地抽象出一個(gè)用戶(hù)的商業(yè)全貌作為企業(yè)應用大數據技術(shù)的基本方式。用戶(hù)畫(huà)像為企業(yè)提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業(yè)快速找到精準用戶(hù)群體以及用戶(hù)需求等更為廣泛的反饋信息。
用戶(hù)畫(huà)像的四階段
用戶(hù)畫(huà)像的焦點(diǎn)工作就是為用戶(hù)打“標簽”，而一個(gè)標簽通常是人為規定的高度精煉的特征標識，如年齡、性別、地域、用戶(hù)偏好等，最后將用戶(hù)的所有標簽綜合來(lái)看，就可以勾勒出該用戶(hù)的立體“畫(huà)像”了。
具體來(lái)講，當為用戶(hù)畫(huà)像時(shí)，需要以下四個(gè)階段：
戰略解讀：企業(yè)選擇構建用戶(hù)畫(huà)像平臺，可以實(shí)現不同的戰略目的，如提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、精準營(yíng)銷(xiāo)等。根據戰略目的的不同，用戶(hù)畫(huà)像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶(hù)畫(huà)像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，進(jìn)而有針對性的開(kāi)展實(shí)施工作。
建模體系：對用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行數據建模，結合客戶(hù)實(shí)際的需求，找出相關(guān)的數據實(shí)體，以數據實(shí)體為中心規約數據維度類(lèi)型和關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成符合客戶(hù)實(shí)際情況的建模體系。
維度分解：以用戶(hù)、商品、渠道三類(lèi)數據實(shí)體為中心，進(jìn)行數據維度分解和列舉。根據相關(guān)性原則，選取和戰略目的相關(guān)的數據維度，避免產(chǎn)生過(guò)多無(wú)用數據干擾分析過(guò)程。
應用流程：針對不同角色人員的需求（如市場(chǎng)、銷(xiāo)售、研發(fā)等），設計各角色人員在用戶(hù)畫(huà)像工具中的使用功能和應用/操作流程。
用戶(hù)畫(huà)像的意義
完善產(chǎn)品運營(yíng)，提升用戶(hù)體驗：改變以往閉門(mén)造車(chē)的生產(chǎn)模式，通過(guò)事先調研用戶(hù)需求，設計制造更符合用戶(hù)需求的產(chǎn)品，提升用戶(hù)體驗。
對外服務(wù)，提升盈利：根據產(chǎn)品特點(diǎn)，找到目標用戶(hù)，在用戶(hù)偏好的渠道上與其交互，促成購買(mǎi)，實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。
用戶(hù)畫(huà)像構建的難度
主要表現為以下四個(gè)方面：
為了精準地描述用戶(hù)特征，可以參考下面的思路，從用戶(hù)微觀(guān)畫(huà)像的建立→用戶(hù)畫(huà)像的標簽建模→用戶(hù)畫(huà)像的數據架構，我們由微觀(guān)到宏觀(guān)，逐層分析。
首先我們從微觀(guān)來(lái)看，如何給用戶(hù)的微觀(guān)畫(huà)像進(jìn)行分級呢？如下圖所示：
總原則：基于一級分類(lèi)上述分類(lèi)逐級進(jìn)行細分。
第一分類(lèi)：人口屬性、資產(chǎn)特征、營(yíng)銷(xiāo)特性、興趣愛(ài)好、購物愛(ài)好、需求特征
第二分類(lèi)…
第三分類(lèi)…
……。
完成了對客戶(hù)微觀(guān)畫(huà)像分析后，就可以考慮為用戶(hù)畫(huà)像的標簽建模了。
從原始數據進(jìn)行統計分析，得到事實(shí)標簽，再進(jìn)行建模分析，得到模型標簽，再進(jìn)行模型預測，得到預測標簽。
最后從宏觀(guān)層面總結，就是得到用戶(hù)畫(huà)像的數據架構。
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