数据挖掘与用户画像方案ppt课件.pptx

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1、病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程数据挖掘与用户画数据挖掘与用户画像方案像方案病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程大数据挖掘的用户画像应用方案大数据挖掘的用户画像应用方案病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程大数据挖掘的用户画像应用方案大数据挖掘的用户画像应用方案病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程病原

2、体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程大数据用户画像在海量数据时代愈来愈重要大数据用户画像是海量数据的标签化，帮助企业更精准解决问题他们是谁？他们的需求？他们的行为？我们的用户价值大小？5如何进行产品定位？如何优化用户体验？如何进行精准投放？海量数据用户标签解决问题病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程大数据用户画像贯穿品牌、产品、营销全过程通过构建人物模型更清晰指导企业策略Product6品牌品牌Who:建立品牌定位与核心人群的亲密度.营销营销Who+W

3、here+When：构建人群、渠道、场景的精准营销，优化媒介组合.产产品品Who+Why：抛开个人喜好，聚焦用户动机和 行为.病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程Alan Cooper（交互设计之父）最早提出了 persona 的概念:“Personas are a concrete representation of target users.”Persona 是真实用户的虚虚拟拟代代表表,是 建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目目标标用用户户模型。大数据用户画像可

4、根据用户的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型(personas)。班班纳纳博士博士全世界最聪明的人之一，天才核物理学家，为人 内敛、冷静，有点孤僻绿绿巨人巨人由班纳博士变成的绿巨人，时 而能控制自己的情绪，时而不 分敌我，力大无穷，横冲直撞，力量能够随着愤怒而增强美国美国队长队长，罗罗杰斯杰斯为人正直，充满正义感，为人冷 静、比较古板，有统领全局的超 强指挥能力，拥有振金制作的超 强盾牌和高超的格斗能力现实业务现实业务业务业务IT系系统统业务业务数据数据自劢化沉淀数据化智能化IT 时时

5、代代DT 时时代代业务业务IT系系统统大大 数数 据据现实现实世界世界大数据是信息化技大数据是信息化技术术的的自自然延然延伸伸，意，意思思是无是无处处不在不在的的数据数据Big Data=无无处处不在的数据不在的数据信息化建设可穿戴设备信息网络 可穿戴设备甚至可植入 设备将越来越多的出现 在现实生活中攻壳机劢队（Ghost In The Shell）全社会的信息化程度越 来越高，越来越多的业 务需要计算机应用，用 户不这些应用交互产生 大量数据EugeneGoostman信息诈骗人人类类要学会从比特流中解要学会从比特流中解读读他人，更要教会机器从比特流中理解人他人，更要教会机器从比特流中理解人

6、类类个性化推荐个性化服务智能理财智能客服 无处丌在的网络将 人和设备连接在一 起，认识人、不人 沟通的方法将发生 本质性的变化大数据大数据时时代需要代需要将将“人人”数据数据化化：“用用户户画画像像”病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程研究方法说明定量研究定量研究大数据数据挖掘：针对目标 用户群体，对其具体的网络访问 路径、基础属性、高级属性（媒 介习惯、消费观念、事业观）等 进行定制数据挖掘定量调研：通过定量调

7、研，对目 标用户的兴趣爱好、生活形态、使用行为、背后原因等问题进行 定量研究，发现其规律及问题定性研究定性研究小组座谈会：能够对目标用户及特 定细分用户产生较为具体的认知、对用户生活形态、消费、产品/服务 使用细节进行深入了解用户深访：在不同类型用户中挑选 1-2名进行深度访谈，了解其动机、需求、以及相关驱动因素及期望等病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程定量研究大数据数据挖掘基于大数据挖掘用户行为特征人口属性人口属性内容内容标签标签行行为标签为标签购购物物标签标签用户的基本行 为特征如何？网络浏览行为如何？经常访问的网

8、喜欢浏览什么内容？金融预购或购买历史如何？预购意向，最近输年龄站类型娱乐入词表现出某种产性别时间段教育品或服务需求地域频次健康根据以往消费习惯收入学历时长访问路径体育科技判断可能购买某产品的用户职业 病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程定量研究定量调研通过用户调研，对用户行为、态度进行洞察兴兴趣趣爱爱好好价价值观值观念念生活方式生活方式线线下行下行为为用户都有哪些兴趣 爱好？生活方式如何？用户的价值观怎样？用户线下行为如何？节食品牌观传统媒体的接触体育运动健身消费观习惯如何？旅游购买优惠券健康观线下的购物习惯摄影饲养宠物

9、社交观怎样？时尚上班开车时尚观用户行为背后的艺术 原因是什么？病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程社交因子社交因子尝尝新因子新因子压压力因子力因子娱乐娱乐因子因子关注因子关注因子定量分析方法：人群聚类分析方法聚类分析是运营统计学方法，从目标对象中提取关键因子，对相似因子组 合分类的一种统计分析方法我喜欢尝试新事物我喜欢的品牌，我会一直使用它我喜欢被他人关注我很享受作为领导者的感觉我更喜欢集体活动胜过于独自享受心情不好时我会暴饮暴食或疯狂购物我常常感觉压力很大，需要发泄我认为享受生活是最重要的遇到问题我愿意和家人朋友商量解

10、决目目标标用用户户研究研究纬纬度度以用以用户户生活生活态态度度为为例例提取关提取关键键因子因子因子聚因子聚类类 重新定重新定义义细细分用分用户户1细细分用分用户户3细细分用分用户户214病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程定性研究方法：日志法日志法指由按时间顺序，详细记录自己在一段时间内工作或者产品体验，经过归纳、分析，达到工作/产品分析的目的的一种分析方法特征描述特征描述行行为为追踪追踪体体验验感受感受用户的基础属性与 偏好在短期内不会 发生变化，可以一 次性获得在测试之前进行一 次生活日志填写，了解用户特征和基 础信

11、息用户每日产品体验行 为需要及时记录，但 行为跟踪日志内容不 宜过多，保证用户能 积极参与，持续参与 行为跟踪日志问题集 中在产品使用习惯和 产品体验，包括5-6 个关键问题用户需要持续体验一 段时间以后才会对产 品有全面了解，在用户进行产品体验 过程后期填写体验日 志，记录全面和具体 的产品体验执执 行行 方方 法法注注 意意 事事 项项前期生活日志行为跟踪日志体验日志+执行结束后 深访病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程19定性调研技巧：Laddering 阶梯法阶梯法是一种中度结构化的访谈方法，基于手段一目的理论（

12、Means-End Chain），挖掘个人价值观如何影响个人行为的方法；用户研究中，应用阶梯法 能够探索用户的产品属性感知、使用结果与最终目的之间的联系，深入挖掘消费 者心理，在千差万別的消費行为中找出共性Consequences结结果果Attributes属性属性Core Values核核心心价价值值观观梯梯 式式 递递 进进A.C.V抽象属性抽象属性内在属性、外在属性内在属性、外在属性体体验验利益、心理利益利益、心理利益 财务财务利益、功能利益利益、功能利益提问提到的主要属性的特定结果是什么通过有技巧的提问“为 什么”的问题继续挖掘 更深层原因提问不同产品或品牌间 的区别，激发被访者描 述

13、产品主要属性病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程深深层层意意识识源源心理投射技心理投射技术术一次失真一次失真二次失真二次失真研究者研究者消费者非非语语言感知言感知一次失真一次失真语语言表述言表述二次失真二次失真被感知被感知三次失真三次失真应用层面上，目前国内市场研究中普遍采用的投射 技术与激发技术有16种，包括自由联想/词语联想、品牌拟人、使用者形象/购买者形象、拼图技术、购 物篮、类比、品牌分类、泡泡图、墓志铭等。情景设定法、句子完成法焦点转移法（第三人称）人格模拟法、图片投射法定性调研技巧：Projection 投射

14、法投射法是要尽量避免直接询问是研究主題，而以一种间接的方法來取得资料的方 法，运用一种比较自然的、敏感度较低的方式来使被访者表达出他的情感、需求、动机等，当潜在的动机、信仰和态度是处于一种潜意识状态里，投射测验十分有 帮助身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾，身披鹤氅，飘飘然有神仙乊概用用户户画像感性画像感性讣识讣识身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾，身披鹤氅，飘飘然有神仙乊概用用户户画像感性画像感性讣识讣识非形式化手段：非形式化手段：文文字字、语语音、音、图图像、像、视频视频形式化手段形式化手段描述人、描述人、讣识讣识人、了解人、了解人人、理、理解解人人用用户户 画像画像目目 标标方方 式式组组 织织标标

15、 准准验验 证证结结构化、非构化、非结结构化构化常常识识、共、共识识、知、知识识体系体系依据：事依据：事实实、推理、推理过过程程检验检验用用户户画像的几个方面画像的几个方面用用户户画像是画像是对现实对现实世界世界中中用用户户的的数学建模数学建模大数据大数据+洞察洞察大数大数据据用用户户画像：定画像：定义义用户画像是描述用户的数数据据，是符合特特定定业业务务需需求求的对用户 的形式化形式化描述源亍源亍现实现实，高亍，高亍现实现实用户画像是通过分析挖掘分析挖掘用户 尽可能多的数据信息数据信息得到的源亍数据，高亍数据源亍数据，高亍数据大数据用大数据用户户画像：构建原画像：构建原则则业务业务知知识识体

16、系体系用用户户画像画像形形 式式 化化本体是一种形式化的、本体是一种形式化的、对对亍共享概亍共享概念念体系体系的的明确明确而而又又详详细细的的说说明明本体提供的是一种共享本体提供的是一种共享词词表，也就表，也就是是特定特定领领域域乊乊中中那些那些存存在着在着的的对对象象类类型戒型戒概概念及念及其其属性属性和和相互相互关关系系本体就是一种特殊本体就是一种特殊类类型的型的术语术语集，集，具具有有结结构构化的化的特特点点，且且更加更加适适合亍合亍在在计计算算机机系系统统乊乊中使用中使用本体本体实际实际上就是上就是对对特定特定领领域域乊乊中某中某套套概念概念及及其相其相互互乊间乊间关关系的系的形形式式

17、化化表达表达本本体体WWi ik ki i：本体通常采用本体通常采用谓词逻辑谓词逻辑作作为为描描述述语语言言（符号符号表表示、示、形形式化式化表表现现）基亍本体基亍本体论论的知的知识识表示方法表示方法本本 体体实实 例例类类关关 系系函函 数数公公 理理个体元素个体元素个体的集合个体的集合类乊间类乊间的相互作用的相互作用一种特殊的关系一种特殊的关系永真断言永真断言符号符号概念概念事物事物代代 表表朴素的知朴素的知识识表示方法：符表示方法：符号号-概念概念朴素的用朴素的用户户特征表示方法：特征表示方法：标标签签-模型模型模模 型型经验总结经验总结的用的用户户特征特征标标 签签用用户户特征的符号表

18、特征的符号表现现现现 实实业务对应业务对应的特征用的特征用户户群体群体用用户户画像可以画像可以用用标签标签的集的集合合来表示来表示标签标签体系体系大数据用大数据用户户画像：画像：“标签标签体系体系”方法方法化化 整整 为为 零零化化 零零 为为 整整每个标签都规定了我们观察、认识和描述用户的一个角度用户画像是一个整体，各个维度丌孤立，标签乊间有联系标签标签是某一种用是某一种用户户特征特征的的符符号号表示表示用用户户画像是画像是对现实对现实世界中用世界中用户户的的数学建模数学建模大数据用大数据用户户画像：画像：验证验证模型是否反模型是否反应应了了现实现实现实现实是否在模型中体是否在模型中体现现逻

19、辑：可靠性机器学习：准确率搜索：查准率逻辑：完全性机器学习：召回率搜索：查全率标签标签（体系）准不准？（体系）准不准？标签标签（体系）全不全？（体系）全不全？用用户户画像是画像是对现实对现实世界中用世界中用户户的的数学建模数学建模大数据用大数据用户户画像：画像：验证验证模型是否反模型是否反应应了了现实现实现实现实是否在模型中体是否在模型中体现现逻辑：可靠性机器学习：准确率搜索：查准率逻辑：完全性机器学习：召回率搜索：查全率标签标签（体系）准不准？（体系）准不准？标签标签（体系）全不全？（体系）全不全？无法同无法同时满时满足足用用户户画像是画像是对现实对现实世界中用世界中用户户的的数学建模数学建

20、模大数据用大数据用户户画像：画像：验证验证模型是否反模型是否反应应了了现实现实现实现实是否在模型中体是否在模型中体现现逻辑：可靠性机器学习：准确率搜索：查准率逻辑：完全性机器学习：召回率搜索：查全率标签标签（体系）准不准？（体系）准不准？标签标签（体系）全不全？（体系）全不全？无法同无法同时满时满足足大数大数据据用用户户画像：准确性画像：准确性验证验证有事有事实标实标准准数据+学习，可以验证结果训练集+测试集示例 以注册填写性别为标注集，用ML算法摸 索用户行为不性别乊间的关系无事无事实标实标准准假设+实现，只能验证过程计算过程是否合乎逻辑示例流失用户=半年未交易用户忠诚度=若干综合指标评分实

21、实践践检验检验证伪主义试错、A/B Test、数据闭环、自我完善病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程大数据用户画像解决方案一览Step 02Step 01Step 04Step 03Step 06Step 0532确确认认目目标标营销/产品/定位？头脑风头脑风暴暴用户矩阵、关联规则，获取可能的人物标签收集数据收集数据属性、行为、CRM等定定义标签义标签动机/轻重度/消费/生 活形态等人群分人群分类类因子分析-聚类

22、分析-交叉分析优优先先级级排列排列频率/市场大小/收益的潜 力/竞争优势或策略等病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程头脑风暴是影响最终结果的关键用户矩阵+关联规则，尽可能多的获取用户关键词外洗驱动使用e袋洗 驱动满意的点不满意的 点年龄90后80后70后品类衬衣鞋子羽绒服行业金融学生互联网关关联规则联规则示例示例如女性洗的衬衫多，有可能是为她老公洗，那么要猜想老公的外洗驱 动和需求是什么？病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程常规用户数据标签体系分布

23、基于用户人群的基本属性，可将标签体系进行划分人口属性人口属性性性别别 年年龄龄 职业职业婚姻状况婚姻状况学学历历教育教育商商业业人口属性人口属性工工作作岗岗位位 公公司司规规模模 行行业类业类型型行行为为属性属性访访问问媒媒体体 访访问问时时长长 访问频访问频次次兴兴趣趣标签标签个个人人爱爱好好 生生活活习习性性 生生活活方方式式 生活社交生活社交服服务务需求需求消消费费意向意向物物品品购购买买 商商旅旅购购买买 汽汽车购买车购买CRM客客户户状状态态 会会员员状状态态 生生命命价价值值 拥拥有有产产品品34病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引

24、起不同程度的病理生理过程根据研究目的不同将人群进行划分按照属性划分按照属性划分按照用户基本属性划分，如年龄、收入、学历、职业等分为年轻用户、成熟用户、女性、学生等按照使用按照使用动动机机 划分划分按照使用行按照使用行为为 划分划分按照不同生活态度，将用户分类，如家庭型用 户、事业型用户等按照产品的使用动机分类，如划分为社交型用 户、冒险探险类用户、休闲类用户等按照消按照消费费行行为为划分划分按照生活按照生活态态度度 划分划分按照使用行为，如产品使用时间分为深度用户、重度用户等按照产品服务广告主分为消费潜在、消费重度 用户等人群定人群定义义细细分分纬纬度度适用范适用范围围适用于有明显人群特征的用

25、户 群，如化妆品、女性网站等适用于有明显的购买/使用目的，如游戏类用户、礼品类产品/网 站用户适用于改进产品功能，对不同程度用户进行深入推广，了解 产品使用、或者付费行为等主要适用于广告主服务，针对用户消费行为吸引不同类型广告主大部分用户细分以生活态度为 基础，普遍适用病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程基于用户标签搭建大数据用户画像根据所得用户标签，对用户进行特征归类，搭建大数据用户画像整合用整合用户标签户标签用用户户群体分群体分类类建立建立大数据用户画大数据用户画像像70%使用使用iPhone鲸鲸 鱼鱼 用用 户户中

26、中 价价 值值 用用 户户低低 价价 值值 用用 户户高价高价值值用用户户 特征分析特征分析月消月消费费金金额额1000元元60%为为IT行行业业统统一的一的产产品品类类目和属性体系目和属性体系产品数据集成第三方数据数据源数据采集数据管理分析分析类应类应用用数据接口 和应用服服务类应务类应用用营销类应营销类应用用数据接口数据接口统统一的用一的用户户画像画像标签标签体系体系电子渠道2.用户全渠道ID识别用户数据集成3.信息整合4.分析建模5.用户画像核心系统营销渠道1.数据清洗家电制造金融航空行业用户3.类别识别4.品牌识别5.属性识别6.产品画像1.数据清洗2.文本建模用用户户画像生画像生产产

27、和和应应用用：逻辑逻辑架构架构构建用构建用户户画像的关画像的关键难题键难题精准描述精准描述 用用户户特征特征多渠道多渠道产产品品 信息打通信息打通用用户户数据数据 挖掘建模挖掘建模用用户户多渠道多渠道 信息打通信息打通实时实时采集采集 用用户户数据数据官网 商城第三 方线 上渠 道第三 方线 下渠 道客户 经理客服论坛 社区微信微博智能 应用用 户 标 识会 员 标 识手机用户名邮箱银行卡固话Cookie手机旺旺邮箱支付宝固话Cookie手机固话手机固话用户名用户名邮箱序列号序列号Cookie手机邮箱固话微信ID微博ID手机用户名邮箱固话序列号MACIMEI手机固话Cookie手机固话手机固话

28、序列号序列号微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID微信ID一定能得到 的标识有可能得到 的标识企企业业用用户户触点触点举举例例Time登 交浏览咨询手机开户录易理财账号确认手机+邮箱什么要打通：大数据什么要打通：大数据时时代我代我们们需要需要上上帝帝视视角角！身仹证+账号+手机Cookie+账号Cookie+账号+手机Cookie用户A用户B用户C用用户户全渠全渠道道ID打通打通图图中中低密低密级业务级业务高密高密级业务级业务 有三类ID ID间有相互联系 相互联系的ID反映出它们很有可能代表同 一个用户 可以仅使用多重ID中的仸意一个 最大程度打通，跨平台一致体验 使用特定ID，戒

29、者多种ID的组合 保证数据的准确和安全人工手段人工手段业务人员手工映射人工成本昂贵 标准丌好统一 难以大规模开展自自劢劢手段手段机器学习算法少量人工辅劣 统一数据模型 适合海量数据如何拉通：如何拉通：标签标签体系拉通体系拉通（1）类目标签 体系制定准备训练清洗训练 数据数据文本建模训练多个 弱模型Boosting保存模型根据业务需求制定爬取互联网开放数据保留有效字段VSM、TF/IDF、Bag of WordsSVM、Bayes、KNN线性加权所有弱模型的参数 和权重以拉通以拉通类类目体系目体系为为例，构建基亍机器学例，构建基亍机器学习习的自的自劢劢分分类类模型模型如何拉通：如何拉通：标签标签

30、体系拉通体系拉通（2）模型模型预测预测事事实实业务类业务类高奢人群.有房一族有车一族人口属性当下需求人群属性消费能力用户价值活跃度忠诚度影响力.人口属性购物了什么品类会员信息浏览了几次.原始原始输输入入网站行为消费行为会员信息广告上行为.业务规则业务规则建模建模潜在需求营销营销模型模型预测预测用用户户画像画像标签层级标签层级标签标签+营销营销模型建模模型建模机器学机器学习习建模建模清洗、清洗、结结构化、构化、统计统计建模建模.病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程用用户户画像画像乊应乊应用用业务应业务应用用标签维标签维度度

31、根据根据应应用用扩扩展展维维度度业务应业务应用用标签维标签维度度根据根据维维度度扩扩展展维维度度售前：精准售前：精准营销营销售中：个性化推荐售中：个性化推荐售后：增售后：增值值服服务务人口属性人口属性上网特征上网特征购购物偏好物偏好营营 销销 效效 果果 分分析析系系统统基基础设础设施施群发式短信&邮件 触发式短信&邮件短短信信&邮邮件件营营销销在在线营销线营销访客找回再营销实时竞价广告广告着陆页社会化活动社会化分享网络舆情监控社会化社会化营销营销潜在客户获取潜在客户评级潜在客户分组潜在客户培育销售预警销售智能化数据数据应应用能用能力力典型典型应应用：用：“售前售前”精精准准营销营销CRM系系

32、 统统 整整 合合接接 口口目目标标 建立互联网全触点用户经营模式 拉通和建立消费者统一的用户数据平台 利用用户数据驱劢业务改进解决方案解决方案 建设用户中心大数据平台 收集、拉通企业内、外部消费者用户数据 建立消费者用户画像，对用户进行绅分，识别用户的 兴趣爱好等特征 基于用户画像完成营销增强和精准营销价价值值展示展示全触点打通用户微观画像用户行为偏好精准广告营销某知名制造企某知名制造企业业支持支持营销应营销应用用用用户户关系关系 信息信息用户乊间的关系（如：同事、校友、社交好友等）用用户风险户风险 信息信息用用户户沟通沟通 信息信息用用户财务户财务 信息信息用用户资产户资产 信息信息用用户

33、联户联系信息系信息用用户户事件事件信息信息用用户户户户基基 本信息本信息用用户产户产品品 信息信息客客户维户维度度重大事件，公司开业、生日等违约事件，提前换款、逾期等可疑事件，可能发生的一些事用户名称证件类信息客户性质信息产品类型购买时间信用评级黑名单用户利润 贡献度用户资产相关 信息用户联系信息，包括主要营业地 址电话、联系地 址、公司网址、电邮地址等用户建议信息、申 请信息、沟通信息、回访信息、投诉信 息、调查信息等业业 务务据据 系系统统 数数客客 订订 产产 用用 服服 单单 品品 户户 信信 信信 信信 基基 息息 息息 息息 本本企企数数 业业内内据据 外外大大社社音音 交交 微微

34、 频频 日日 网网 博博 视视 志志 站站 信信 频频 流流 息息量量传传统统用用户户画画像像数数据据仅仅仅仅来来自自 业业务务系系统统，事事件件信信息息、关关系系 信信息息、等等多多类类信信息息缺缺失失戒戒不不 足足，很很难难形形成成准准确确、全全方方位位 的的画画像像。引引入入大大数数据据，实实现现 了客了客户户360o立体画像立体画像构构建建360用用户户画像体系画像体系产产 用用业业品品 户户数数 务务信信 画画据据 系系息息 像像统统大大 企企数数 业业据据 外外部部社社 微微劢劢 交交 博博联联 站站 信信移移 息息互互 网网传传统统营营销销采采用用一一对对多多方方式式，确确定定目

35、目标标群群 体体，针针对对群群体体执执行行营营销销，成成本本高高、准准确确 性性差差。引引入入大大数数据据可可以以根根据据客客户户当当前前需需 要要（Next Best Action）戒戒用用户户生生命命 周周期期的的重重要要事事件件（Key Life Event），实现实现个性化的智慧个性化的智慧营销营销执执行个性化精准行个性化精准营销营销大大 企企数数 业业据据 外外部部社社 微微劢劢 交交 博博联联 站站 信信移移 息息互互 网网体，体，针对针对群体群体执执行行营销营销，成本高、准确，成本高、准确产产 用用业业品品 户户数数 务务信信 画画据据 系系息息 像像统统传统营销传统营销采用一采

36、用一对对多方式，多方式，确确通通定定目目过过标标用用群群 户户拉通拉通与用与用户户画画像像，对对59万万潜潜在在消消性差。引入大数据可以根据性差。引入大数据可以根据客客费费户户当当者者前前形形需需 成成4个个精准人群精准人群进进行行投投放放，是盲，是盲投投点点要（要（Next Best Action）戒用）戒用户户生命生命周期的周期的重重大事大事件件（Key Life Ev击击en率率t）的的，10倍倍 实现实现个性化的智慧个性化的智慧营销营销执执行个性化精准行个性化精准营销营销某家某家电电制造企制造企业业，新品，新品发发布布时时招招募粉募粉丝丝分析和解决方案分析和解决方案问题问题和需求和需求

37、 期望通过短信 和邮件方式，从老用户中找 出最有可能参 加活劢的粉丝愿意参加活劢的一定是对品牌 认同和忠诚度最高的用户利用企业的CRM、客服、销售等数据，对用户忠诚度进行综 合评定幵挑选忠诚度最高的用 户作为招募目标接触渠道的多少购买品类的多少投诉次数的多少效效果果带来了超过一半的粉丝，但成本只有以往的40%应应用亍社会化用亍社会化营销营销数据数据应应用能用能力力典型典型应应用：用：“售中售中”个性个性化化推荐推荐百分点个性化推荐引擎百分点个性化推荐引擎（BRE）数据采集数据采集第一方数据第一方数据第二方数据第二方数据第三方数据第三方数据分布式存分布式存储储离离线计线计算平台算平台活活劢劢数据

38、数据实时计实时计算平台算平台实时实时数据数据归归档数据档数据场场景引擎景引擎 用用户户画像画像规则规则引擎引擎商品画像商品画像展示引擎展示引擎算法引擎算法引擎BRE问题问题和需求和需求下单率低某某团购团购网站，网站，应应用百分用百分点点推荐推荐引引擎擎优优化化案例案例分析和分析和结论结论步长偏短。PV为1的用户占65+%，PV为25用户比例逐步下滑，710开始稳定，11步以上又开始略有上升主劢访问用户比较少，仅占8%左史，大多数用户通过导航和搜 索过来用户首次进入和离开的品类变化率比较低用户首次进入商圈和下单商圈较接近用用户户的忠的忠诚诚度比度比较较低低大多数用大多数用户户都是有都是有强强烈需

39、求烈需求过过来来用用户户具有区域性具有区域性购买购买特征特征应应用亍个性化推荐用亍个性化推荐某某团购团购网站，网站，应应用百分用百分点点推荐推荐引引擎擎优优化化案例案例解决方案解决方案改进召回：使用用户画像中的品类偏好、商圈偏好、消费能力等标签优化召回去除用户反感：利用用户标签衰减、权重清零等机 制，进行品类过滤，避免给用户进行过力营销利用百分点覆盖多行业多客户的全网数据特点，构 建用户全网的潜在需求标签：解决冷启劢问题效效果果点击率平均提升18.23%平均步长提升45.8%影响下单提升30%直接下单提升86.95%应应用亍个性化推荐用亍个性化推荐补录满意度用户线 下维修获取用户 手机号/IM

40、EI录入 系统（TCS）沟通维修 解决方案现场维修 服务结束事后录入问题&解 决方案&满意度抽查 电话回 访坐席分配 Call Center沟通提出 解决方案 事后录入问题&投诉&解决方案&满意度热线服 务结束界面展现 用户信息界面展现用户信息用用户户画像平台画像平台1、实时传入IMEI4、补充/更新用户画像信息2、实时传入电话号码3、实时向界面展示系统反馈用户 基本信息、历叱维修、历叱咨询、购买信息、触点、服务知识推荐等数据数据应应用能用能力力典型典型应应用：用：“售后售后”增增值值服服务务用户呼入 服务热线病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程小小结结用用户户画像不是数学游画像不是数学游戏戏，而而是是严肃严肃的的业务问题业务问题，是是业务业务与技与技术术的最佳的最佳结结合点，合点，是是现现实实与数据化的最佳与数据化的最佳实实践践Big Data Practitioner谢谢谢谢