用户画像如何架构?

企业管理 2020-06-09 51 0


不同业务的画像标签体系并不一致,这需要数据和运营目的性的提炼。


用户画像一般按业务属性划分多个类别模块。除了常见的人口统计,社会属性外。还有用户消费画像,用户行为画像,用户兴趣画像等。具体的画像得看产品形态,像金融领域,还会有风险画像,包括征信、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等。电商领域会有商品的类目偏好、品类偏好、品牌偏好,不一而足。


从数据流向和加工看,用户画像包含上下级递进关系。


以上文的流失系数举例,它通过建模,其依赖于用户早期的历史行为。而用户早期的历史行为,即10天内的消费金额、消费次数、登录次数等,本身也是一个标签,它们是通过原始的明细数据获得。


公司越大,用户画像越复杂。某家主打内容分发的公司进入了全新的视频领域,现在有两款APP,那么用户画像的结构也需要改变。既有内容相关的标签,也有视频相关的标签,两者是并行且关联的。


比如A用户在内容标签下是重度使用,而在视频标签下是轻度。比如B用户很久没打开内容APP有流失风险,但在视频APP的使用时长上看很忠诚。如此种种,看的是灵活应用。当然,姓名性别这类人口统计标签,是通用的。


用户画像作为平台级的应用,很多运营策略及工具,都是在其基础上构建的。基于营销和消费相关的标签,新客、老客、用户的流失和忠诚、用户的消费水平和频率等,都是构成CRM(客户关系管理)的基础,可能大家更习惯叫它用户/会员管理运营平台。

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它的作用在于,将数据化的标签,转换成产品运营策略。不同的标签对应不同的用户群体,也对应不同的营销手段。CRM的结构中会包含各类触达用户的常用渠道比如短信、邮件、推送等。也包含CMS(内容管理系统),执行人员通过其快速配置活动页、活动通道、优惠券等,靠营销活动拉动数据。


好的用户画像系统,既是数据生态体系,也是业务和运营的生态体系,它是一门复杂的交叉领域。因为篇幅有限,算法,数据产品没有更多的涉及,具体的内容可以联系在线客服获取更多~


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