如何构建用户画像系统?看这一篇就够了!(建议收藏).doc
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1、现在大数据火热,所在公司想搭建画像系统,但自己对用户画像没有概念,对画像系统是怎样的架构,有哪些常见的功能等事项全然不知。解决问题需要一步一步来,想掌握画像体系可以先了解标签体系、OneID体系等基础内容。然后来细读各个大厂的画像系统是如何搭建的,如微博、百度地图、京东数科、腾讯、阿里等巨头公司的画像系统,正所谓“求其上者得其中,求其中者得其下”。取上再结合实际,才为正道。当然,此项梳理并不轻松,需耗费大量精力。接下来会按如下结构展开:1.V1.0:画像初级版,为画像系统雏形,选取了2015-2017年早期的画像版本,彼时部分公司的画像系统刚刚起步,各方面功能还未探索清楚,如百度地图画像系统、
2、微博画像系统;2.V2.0:画像标准版,其基础功能完善,有了一定的分析能力,如神策画像系统、京东数科画像系统;3.V3.0:画像营销版,其进化为营销工具,助力业务增长,如腾讯广点通DMP、阿里达摩盘DMP;一、V1.0:画像初级版画像初级版,选取了2015年早期的画像版本,彼时部分公司的画像系统刚刚起步,各方面功能还未探索清楚。例如,百度地图的渠道画像系统的整体设计是,在数据分析/报表系统的基础上加上一些基础的画像元素,如性别、年龄、行业、所在城市等标签数据。此阶段发力于对各业务进行数据分析,如建设了dashboard、自定义报表、订阅,类似BI平台,但缺乏标签体系建设、缺乏洞察等模块,各个画
3、像的功能做的比较浅。再到微博画像系统这,已经形成了画像基本形态,从数据采集、数据清洗,标签生成,到单用户画像、分群用户画像、API接口提供等。其功能模块相对来看较为完整,但洞察能力、标签体系建设能力还需继续增强。01、百度地图画像系统据相关资料报道,17年时,百度地图的市场占有率在45%-50%之间,未能覆盖全量用户,获取用户数据信息受到限制。因此,百度地图与华为、OPPO、vivo、小米、魅族等TOP手机厂商进行深度合作,允许其手机系统调用百度地图的LBS基础功能,从而换区数据共享的资源,用户画像系统在这个背景下产生。而此用户画像系统在预算评估、投放效果分析、经费节约、用户实施监测等方面提供
4、有力数据支持。1.系统架构系统的整体架构包含:1.数据层:数据采集、数据清洗、数据库搭建、数据合成2.管理层:管理模块和个人中心a.管理模块:角色管理、用户权限管理、报表增删改查管理b.个人中心模块:登录设置、浏览设置、dashboard自定义设置3.展现层:导航模块和浏览模块a.导航模块:用户自行选择需求报表b.浏览模块:用户选择查看维度,自定义dashboard展示4.拓展层:a.收藏模块:用户通过点击收藏,对关注频率较高的页面进行收藏,方便在众多报表中快速找到自己关注的报表。b.邮件设置模块:用户选择关注的核心数据,每日定期将所选择的数据以报表形式发送至指定邮箱c.异常预警模块:主要面向
5、管理员,对报表和数值设定阈值,当数值超过阈值时通过邮件等形式通知管理员,以便及时发现数据异常情况d.导出模块:Excel原始数据导出、图表导出2.产品功能如下图所示,渠道画像平台根据其面向的用户群的需求及特征可划分为,前装渠道、后装商店、厂商品牌、前后装对比等业务类模块。而每个渠道下,可进一步分析渠道质量、基础画像、用户行为。基础画像包含个人属性类数据,如性别分布、年龄分布、教育层次分布、消费水平分布等。通过城市用户分布热力图,可以直观了解各城市用户数量分布。02、微博画像系统微博画像系统基于微博的大数据,对微博全体用户进行刻画,可对每类用户进行数据分析。微博的用画像系统主要包含数据爬取模块、
6、单个画像模块、批量画像模块、查询接口模块。1.数据爬取模块数据爬取模块主要是做数据采集和数据清洗,采集用户在开发者平台上填写的资料信息,进行接口调用品类的限制,并保持最新的用户数据,对数据进行清洗,提供用户基础信息及用户关系链的接口,方便各个系统进行调用。2.单个用户画像模块单画像模块主要分为标签生成、用户行为分析、关系链分析。a.标签生成标签生成模块顾名思义,主要功能是通过对数据的分析给用户打标签,即用户画像。标签主要分为三类,一是安全标签,二是聚类标签,三是统计标签。安全标签:描述账号是否异常,依据事先制定好的安全策略,分析异常概览。一是分析黑色产业链的整个流程,分析用户账号被盗之后的特点
7、;二是分析用户的历史行为,来判断目前的用户行为异常的可能性。聚类标签:对聚类算法的结果进行分析和解释后得出的结论,主要使用的是K-mean聚类算法。统计标签:将各个指标进行统计分析之后,根据用户的分布,得出统计类标签。索隆:可见这是早期的标签体系,但从标签分类来看,缺乏清晰的分类逻辑。b.用户行为分析通过在一段时间内,观察用户行为的变化,进行用户状态的判断和未来行为预测。如用户登录时长、关注数、粉丝数、微博数、收藏数等指标。c.关系链分析用户的关系链可以很好的描述一个人,因此关系链分析也是画像的重点。此处主要分析用户好友的年龄,城市以及好友的关注数等指标。3.批量用户画像批量用户画像主要分为文
8、件上传、结果统计及展示模块。a.文件上传文件上传模块,支持用户将需要分析的用户ID写在一个txt文件中,通过前端页面传到后台进行分析。文件中的每个用户ID使用换行分隔符隔开,原则上每个文件的大小不超过10M。b.数据统计及展示批量用户画像和单个画像的主要区别是,单个画像只需要描述单个用户,而批量画像则需要对多个用户信息进行统计分析。数据统计及展示模块主要使用highcharts实现,使用柱状图、饼状图、散点图进行数据可视化。独立分析指标:性别、关注数、粉丝数、微博数、收藏数联合分析指标:粉丝数、微博数、收藏数;关注数、微博数、收藏数;关注数、粉丝数、收藏数;关注数、粉丝数、微博数;c.查询接口
9、接口模块同样是画像系统上十分重要,画像系统上创建的分群,可以以接口的形式供各业务系统调用。03、小结此处案例中的百度渠道画像系统还较为传统,在走BI的路子,相对来说微博画像系统已经更近一步有了单用户画像、分群画像、标签管理、接口等标准画像模块,不过标签体系和用户洞察做得不够深入。那接下来看看画像V2.0会有哪些进化。二、V2.0:画像标准版第二阶段的画像系统功能较为完备,初步实现为业务赋能,如神策画像系统、京东数科画像系统、腾讯广点通。1.京东数科画像系统,标准画像系统,提供较为标准的画像功能,包含标签市场、人群画像、人群管理、接口服务、标签管理等,可以将用户分群服务于其他各个业务系统。2.神
10、策画像系统,分析类画像系统,则基于神策的数据分析基因进行用户分群、画像洞察相关的拓展,本质上是一个数据分析工具,其分析能力可进行借鉴。01、京东数科画像系统京东数科画像系统:提供基于用户标签、人群画像的统一数据开发与应用服务。辅助基于业务主体的营销、分析、识别、价值变现等目标场景的实现和服务拓展。1.标签市场标签列表中展示所有标签,对制定标签查看标签信息、标签值分布及标签的各项指标统计。2.人群画像/洞察支持对人群进行人群数量计算、基础画像分析、自定义画像分析,并分析两个人群之间的交叉情况、分析人群与其他标签关系。3.人群管理人群管理支持多种方式创建人群,并支持人群的信息设置,规则修改,保存后
11、的人群可进行人群画像等操作。4.接口服务管理员可以在“权限管理”中管理用户的系统角色、标签使用权限;管理系统对接标签、任期内接口的权限。5.标签管理数据开发和管理员拥有标签管理的权限,进入页面后,可以查看对应标签的状态和信息,并且对标签进行“测试、下线、修改、删除”等操作。02、神策画像系统神策用户画像系统,是针对企业级客户推出的用户数据分析平台,提供探索用户特征及画像能力,完成对用户的识别、聚类和细分,并通过历史特征变化,查看用户全生命周期的演变过程,主要功能包含特征标签的加工生产,用户特征及画像分析,用户分群管理。1.用户标签管理a.创建标签用户创建标签的过程中,按符合用户的行为习惯的方式
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