“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心，然而要真正了解用户懂得用户，就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名申请、网站空间、营销软件、网站建设、朔州网站维护、网站推广。

用户画像，本质是数据能力的体现

用户画像，即用户信息的标签化，而从本质上来说，用户画像是数据的标签化。常见的用户画像体系有三种：结构化体系、非结构化体系和半结构化体系。非结构化体系没有明显的层级，较为独立。半结构化层次有一定的层级概念，但是没有过于严格的依赖关系。结构化体系有较强的层级结构。以一个简单的三级结构化标签为例，一级标签有基本属性和兴趣偏好，并且由此可以延伸至二级标签和三级标签，具体到不同的属性和兴趣爱好。

在互联网、电商领域，用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括：

（1）精准营销：根据历史用户特征，运营人员可以分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，继而通过相应的手段，针对特定群体进行营销。

（2）用户分析：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，可以统计不同特征下的用户数量、分布，分析不同用户画像群体的分布特征。

（3）数据挖掘：以用户画像为基础，开发人员可以构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。

（4）服务产品：描绘产品的用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。

（5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以使运营人员更加了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析等。

个推用户画像的实践

个推依托多年推送服务的积累和强大的大数据分析能力，推出了个推画像SDK（个像），为APP开发者提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力。

个推独有的冷、热、温数据标签，可以有效分析用户的线上线下行为，深入挖掘用户特征，助力APP运营者全面了解用户属性。其中，“冷数据”是指用户的基础属性，改变的概率较小，如性别、年龄层次等；“温数据”则可以回溯用户近期活跃的应用和场景，具有一定的时效性；“热数据”是指用户当下的场景及实时的用户行为，帮助APP运营者抓住稍纵即逝的营销机会。

个推不仅拥有丰富的通用标签体系，还可以根据客户特定的需求联合建模，输出定制化的标签，以满足APP在不同场景需求下的运营。

规范画像构建流程

用户画像的构建需要技术和业务人员的共同参与，以避免形式化的用户画像。个推也有一些做法可供开发者们进行参考。

（1）标签体系设计。开发者需要先了解自身的数据，确定需要设计的标签形式。

（2）基础数据收集、多数据源数据融合。个推在构建用户画像时，会整合个推以及该APP自身的数据。

（3）实现用户统一标识。多数情况下，APP的众多用户分布于不同的账号体系中，个推会将其统一标识。

（4）用户画像特征层构建。即将每一个数据进行特征化。

（5）画像标签规则+算法建模。两者缺一不可，在实际的应用中，算法难以解决的问题，利用简单的规则也可以达到很好的效果。

（6）利用算法对所有用户打标签。

（7）画像质量监控。在实际的应用中，用户画像会产生一定的波动，为了解决这个问题，个推搭建了相应的监控系统，对画像的质量进行监控。

个推用户画像构建的整体流程，可以分为三个部分，第一，基础数据处理。基础数据包括用户设备信息、用户的线上APP偏好以及线下场景数据等。

第二，画像中间数据处理。处理结果包括线上APP偏好特征和线下场景特征等。

第三，画像信息表。表中应有四种信息：设备基础属性；用户基础画像，包括用户的性别、年龄层次、相关消费水平等；用户兴趣画像，即用户更有兴趣的方向，如用户更偏好比价类APP还是海淘类APP；用户其它画像等。

在个推用户画像构建的过程中，机器学习占据了较为重要的位置。机器学习主要是海量数据持续更新、数据清洗、数据存储的过程。个推更多地利用机器学习平台进行相应的预测分析、模型输出等。

画像质量的关注有两个重点，第一，如何优化质量。个推会对用户画像的模型定期地进行修改和优化。第二，关注画像质量波动情况，对异常变化及时预警。

个推用户画像应用

个推画像SDK的集成，可以丰富APP的用户分析维度，其主要应用体现在两方面：第一，精准推荐，APP的运营者可以通过个像提供的性别、年龄层次、兴趣爱好、场景等丰富标签，为不同的用户推荐不同的内容，以达到更加精细化的运营，并提升用户活跃度和留存率。

第二，用户聚类，个推可以帮助APP处理用户数据，补全用户画像，建立用户的聚类模型。同时，通过用户特征分析，个推还能够将APP的老用户映射到某一聚类，以此产出APP的目标聚类，最终助力APP运营者针对不同用户群体制定更加精准的运营策略。

“千万人撩你，不如一人懂你”，当互联网逐渐步入大数据时代，APP只有真正地了解用户，才能得到用户并留住用户。基于个推完备的大数据计算架构，个推画像SDK的接入，不仅可以帮助开发人员提高开发决策的效率，也可以帮助APP运营人员开展精细化运营，从而提升企业的营销效率和市场竞争力。

文章标题：个推用户画像的实践与应用
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