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用户画像规划流程和方法
更新时间：2025-5-31 06:05:16 作者：爱短链
编者按：如今，在这个大数据时代，用户肖像一词经常出现。
它与精准营销挂钩，可以根据一个人的兴趣和地理位置准确推送，达到良好的营销效果；本文作者分享了用户肖像规划的过程和方法。
让我们看看。
随着互联网产业的快速发展，行业业务量激增。
同时，随着数据量的增加，互联网各行各业逐渐形成龙头企业，长尾企业越来越多；因此，在大数据量和激烈竞争下，如何更好地营销产品，如何制定价格策略越来越重要。
因此，如何制定准确的营销和价格，我们需要根据不同群体和个人的特点进行精细的推荐。
本章介绍了如何描绘用户肖像。
文章结构： 什么是用户画像？ 用户肖像是按照一定的规则对用户进行统计划分，引导用户推荐，客户分层操作，达到营销效果。
昨天：手机APP大爆发是随着手机硬件的发展而发展起来的，前期发展大量APP为了抢占市场，用户肖像只是为了指导产品设计，主要用于产品设计前夕的用户访谈和用户研究的早期工作，一般覆盖人口狭窄，精度差，产品经理设计产品取决于感觉。
今天：行业竞争越来越激烈，行业产生的数据越来越多，主要公司开始建立自己的数据仓库；所以如何应用数据仓库中的数据，如何进行精细操作，用户肖像越来越受到重视。
明天：随着大数据技术的成熟应用，将会有越来越多的用户肖像标签。
目前，互联网行业的成功标签系统是淘宝的数千人，技术创新将提高用户肖像的准确性。
二、用户肖像常用场景 用户肖像概况可应用于以下三个场景： 产品设计：开发初期产品定位设计； 产品营销：指导特定用户推送活动信息、推广信息、个性化推荐等。
产品决策：分析用户画像统计，预测产品发展现状和趋势，及时调整产品发展路线。
按用户标签的生产方式可分为： 统计标签：现有标签可直接从数据中提取；包括用户自然属性、用户行为统计等信息。
规则标签：自定义规则进行标签建模；根据业务流程提取统计标签。
算法模型标签：根据机器学习等算法对用户行为进行预测和分类；不确定性、开发周期长、成本高，系统中此类标签数量少。
三、构建用户肖像系统的过程 1. 数据采集 收集用户数据、预处理数据、挖掘和过滤数据以获得预期数据集。
用户数据一般分为埋点数据和业务数据： 埋点数据：根据用户的行为特征埋点，处理和存储获得的数据； 业务数据：用户姓名、年龄、地理位置等自然属性，包括用户购买、用户评价、用户评论等无形数据。
可采用以下算法模型： 文本挖掘模型（TF-IDF）：处理文本类型，提取数据信息。
TF是词频，IDF逆向文件频率，TF-IDF是词频和逆向文件频率的乘积。
Nij就是词i在j分母是文章的总词数。
D是语料库中的文件总数，下面的分母是字i出现的文件数，然后取对数。
该算法可直接调用python库Sklearn实现，但算法相对单一，不考虑条目在文章中的位置，不能准确描述单词的重要性，一般需要结合其他算法或增加权重改进。
聚类算法：聚类算法较多，如ANN神经网络和贝叶斯主要用于冷启动用户和用户群营销；具体算法比较复杂，目前算法应用比较多python的各种库如Sklearn，包括一些框架tensorflow、caffe等。
相似度模型：通常使用相似度模型来帮助用户分组，包括逻辑回归、线性回归、余弦相似度、皮尔森相似度等。
具体来说，余弦相似度: 实例： 用户1和用户2通过公式计算相似度.945406是否可以解释为两个用户可以分为同一类别(计算过程仅用于解释算法，没有其他意义)。
若有数据仓库，数据采集相对容易，可参考文章每日优鲜如何搭建数据仓库？ 2. 用户维度分析 用户分析具有多维度、随时间更新的特点，包括用户年龄、教育背景、兴趣、消费水平等。
因此，维度信息应随用户偏好而变化，因此在标签系统中需要新的标签功能。
3. 维度标签化 用户肖像的最终实现应该是标记维度，常用MECE标签化规则，防止标签界限不清。
标签需要根据需要逐步拆分，如： 4. 标签映射，接口封装 将用户肖像数据导入服务器，为后续推荐系统和营销活动提供服务；包装成API为其他系统提供数据支持，可作为数据服务的内容。
5. 用户肖像评估 评估肖像： 用户覆盖率：用户肖像可以覆盖多少用户，部分用户肖像可能覆盖总用户的50%或80%；因此，覆盖率是对用户肖像应用程序的评价。
覆盖率越高，后续精准营销策略的选择就越准确。
准确性：模型的准确性，如上述，使用算法模型引起的用户群错误或用户购买意向预测错误将直接影响购买率和购买意向GMV。
可扩展性：用户画像在维度上应可扩展。
及时性：如果用户肖像服务到实时推荐系统，用户肖像也需要及时。
四、总结 用户肖像与大数据技术相结合，使用户描述更加细致及时，对日益激烈的互联网浪潮起着越来越重要的作用。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。
如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
它与精准营销挂钩，可以根据一个人的兴趣和地理位置准确推送，达到良好的营销效果；本文作者分享了用户肖像规划的过程和方法。
让我们看看。
随着互联网产业的快速发展，行业业务量激增。
同时，随着数据量的增加，互联网各行各业逐渐形成龙头企业，长尾企业越来越多；因此，在大数据量和激烈竞争下，如何更好地营销产品，如何制定价格策略越来越重要。
因此，如何制定准确的营销和价格，我们需要根据不同群体和个人的特点进行精细的推荐。
本章介绍了如何描绘用户肖像。
文章结构： 什么是用户画像？ 用户肖像是按照一定的规则对用户进行统计划分，引导用户推荐，客户分层操作，达到营销效果。
昨天：手机APP大爆发是随着手机硬件的发展而发展起来的，前期发展大量APP为了抢占市场，用户肖像只是为了指导产品设计，主要用于产品设计前夕的用户访谈和用户研究的早期工作，一般覆盖人口狭窄，精度差，产品经理设计产品取决于感觉。
今天：行业竞争越来越激烈，行业产生的数据越来越多，主要公司开始建立自己的数据仓库；所以如何应用数据仓库中的数据，如何进行精细操作，用户肖像越来越受到重视。
明天：随着大数据技术的成熟应用，将会有越来越多的用户肖像标签。
目前，互联网行业的成功标签系统是淘宝的数千人，技术创新将提高用户肖像的准确性。
二、用户肖像常用场景 用户肖像概况可应用于以下三个场景： 产品设计：开发初期产品定位设计； 产品营销：指导特定用户推送活动信息、推广信息、个性化推荐等。
产品决策：分析用户画像统计，预测产品发展现状和趋势，及时调整产品发展路线。
按用户标签的生产方式可分为： 统计标签：现有标签可直接从数据中提取；包括用户自然属性、用户行为统计等信息。
规则标签：自定义规则进行标签建模；根据业务流程提取统计标签。
算法模型标签：根据机器学习等算法对用户行为进行预测和分类；不确定性、开发周期长、成本高，系统中此类标签数量少。
三、构建用户肖像系统的过程 1. 数据采集 收集用户数据、预处理数据、挖掘和过滤数据以获得预期数据集。
用户数据一般分为埋点数据和业务数据： 埋点数据：根据用户的行为特征埋点，处理和存储获得的数据； 业务数据：用户姓名、年龄、地理位置等自然属性，包括用户购买、用户评价、用户评论等无形数据。
可采用以下算法模型： 文本挖掘模型（TF-IDF）：处理文本类型，提取数据信息。
TF是词频，IDF逆向文件频率，TF-IDF是词频和逆向文件频率的乘积。
Nij就是词i在j分母是文章的总词数。
D是语料库中的文件总数，下面的分母是字i出现的文件数，然后取对数。
该算法可直接调用python库Sklearn实现，但算法相对单一，不考虑条目在文章中的位置，不能准确描述单词的重要性，一般需要结合其他算法或增加权重改进。
聚类算法：聚类算法较多，如ANN神经网络和贝叶斯主要用于冷启动用户和用户群营销；具体算法比较复杂，目前算法应用比较多python的各种库如Sklearn，包括一些框架tensorflow、caffe等。
相似度模型：通常使用相似度模型来帮助用户分组，包括逻辑回归、线性回归、余弦相似度、皮尔森相似度等。
具体来说，余弦相似度: 实例： 用户1和用户2通过公式计算相似度.945406是否可以解释为两个用户可以分为同一类别(计算过程仅用于解释算法，没有其他意义)。
若有数据仓库，数据采集相对容易，可参考文章每日优鲜如何搭建数据仓库？ 2. 用户维度分析 用户分析具有多维度、随时间更新的特点，包括用户年龄、教育背景、兴趣、消费水平等。
因此，维度信息应随用户偏好而变化，因此在标签系统中需要新的标签功能。
3. 维度标签化 用户肖像的最终实现应该是标记维度，常用MECE标签化规则，防止标签界限不清。
标签需要根据需要逐步拆分，如： 4. 标签映射，接口封装 将用户肖像数据导入服务器，为后续推荐系统和营销活动提供服务；包装成API为其他系统提供数据支持，可作为数据服务的内容。
5. 用户肖像评估 评估肖像： 用户覆盖率：用户肖像可以覆盖多少用户，部分用户肖像可能覆盖总用户的50%或80%；因此，覆盖率是对用户肖像应用程序的评价。
覆盖率越高，后续精准营销策略的选择就越准确。
准确性：模型的准确性，如上述，使用算法模型引起的用户群错误或用户购买意向预测错误将直接影响购买率和购买意向GMV。
可扩展性：用户画像在维度上应可扩展。
及时性：如果用户肖像服务到实时推荐系统，用户肖像也需要及时。
四、总结 用户肖像与大数据技术相结合，使用户描述更加细致及时，对日益激烈的互联网浪潮起着越来越重要的作用。
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