2015-12-14
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在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像（User Profile）
作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下四个阶段：
战略解读：企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的，如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工作。
建模体系：对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，形成符合客户实际情况的建模体系。
维度分解：以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。
应用流程：针对不同角色人员的需求（如市场、销售、研发等），设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。
完善产品运营，提升用户体验：改变以往闭门造车的生产模式，通过事先调研用户需求，设计制造更适合用户的产品，提升用户体验。
对外服务，提升盈利：根据产品特点，找到目标用户，在用户偏好的渠道上与其交互，促成购买，实现精准运营和营销。
主要表现为以下四个方面：
为了精准地描述用户特征，可以参考下面的思路，从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，我们由微观到宏观，逐层分析。
首先我们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？如下图所示
总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。
第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征
第二分类...
第三分类...
.......
完成了对客户微观画像分析后，就可以考虑为用户画像的标签建模了。
从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到模型标签，再进行模型预测，得到预测标签。
最后从宏观层面总结，就是得到用户画像的数据架构。
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