用戶畫像，本質是數據能力的體現

用戶畫像，即用戶信息的標簽化，而從本質上來說，用戶畫像是數據的標簽化。常見的用戶畫像體系有三種：結構化體系、非結構化體系和半結構化體系。非結構化體系沒有明顯的層級，較為獨立。半結構化層次有一定的層級概念，但是沒有過於嚴格的依賴關系。結構化體系有較強的層級結構。以一個簡單的三級結構化標簽為例，一級標簽有基本屬性和興趣偏好，並且由此可以延伸至二級標簽和三級標簽，具體到不同的屬性和興趣愛好。

在互聯網、電商領域，用戶畫像常用來作為精準營銷、推薦系統的基礎性工作，其作用總體包括：

（1）精準營銷：根據歷史用戶特征，運營人員可以分析產品的潛在用戶和用戶的潛在需求，繼而通過相應的手段，針對特定群體進行營銷。

（2）用戶分析：根據用戶的屬性、行為特征對用戶進行分類後，可以統計不同特征下的用戶數量、分布，分析不同用戶畫像群體的分布特征。

（3）數據挖掘：以用戶畫像為基礎，開發人員可以構建推薦系統、搜索引擎、廣告投放系統，提升服務精準度。

（4）服務產品：描繪產品的用戶畫像，對產品進行受眾分析，更透徹地理解用戶使用產品的心理動機和行為習慣，完善產品運營，提升服務質量。

（5）行業報告&用戶研究

個推用戶畫像的實踐

個推依托多年推送服務的積累和強大的大數據分析能力，推出了個推畫像SDK（個像），為APP開發者提供豐富的用戶畫像數據以及實時的場景識別能力。

個推獨有的冷、熱、溫數據標簽，可以有效分析用戶的線上線下行為，深入挖掘用戶特征，助力APP運營者全面了解用戶屬性。其中，“冷數據”是指用戶的基礎屬性，改變的概率較小，如性別、年齡層次等；“溫數據”則可以回溯用戶近期活躍的應用和場景，具有一定的時效性；“熱數據”是指用戶當下的場景及實時的用戶行為，幫助APP運營者抓住稍縱即逝的營銷機會。

個推不僅擁有豐富的通用標簽體系，還可以根據客戶特定的需求聯合建模，輸出定制化的標簽，以滿足APP在不同場景需求下的運營。

規範畫像構建流程

用戶畫像的構建需要技術和業務人員的共同參與，以避免形式化的用戶畫像。個推也有一些做法可供開發者們進行參考。

（1）標簽體系設計。開發者需要先了解自身的數據，確定需要設計的標簽形式。

（2）基礎數據收集、多數據源數據融合。個推在構建用戶畫像時，會整合個推以及該APP自身的數據。

（3）實現用戶統一標識。多數情況下，APP的眾多用戶分布於不同的賬號體系中，個推會將其統一標識。

（4）用戶畫像特征層構建。即將每一個數據進行特征化。

（5）畫像標簽規則+算法建模。兩者缺一不可，在實際的應用中，算法難以解決的問題，利用簡單的規則也可以達到很好的效果。

（6）利用算法對所有用戶打標簽。

（7）畫像質量監控。在實際的應用中，用戶畫像會產生一定的波動，為了解決這個問題，個推搭建了相應的監控系統，對畫像的質量進行監控。

個推用戶畫像構建的整體流程，可以分為三個部分，第一，基礎數據處理。基礎數據包括用戶設備信息、用戶的線上APP偏好以及線下場景數據等。

第二，畫像中間數據處理。處理結果包括線上APP偏好特征和線下場景特征等。

第三，畫像信息表。表中應有四種信息：設備基礎屬性；用戶基礎畫像，包括用戶的性別、年齡層次、相關消費水平等；用戶興趣畫像，即用戶更有興趣的方向，如用戶更偏好比價類APP還是海淘類APP；用戶其它畫像等。

在個推用戶畫像構建的過程中，機器學習占據了較為重要的位置。機器學習主要是海量數據持續更新、數據清洗、數據存儲的過程。個推更多地利用機器學習平臺進行相應的預測分析、模型輸出等。

畫像質量的關註有兩個重點，第一，如何優化質量。個推會對用戶畫像的模型定期地進行修改和優化。第二，關註畫像質量波動情況，對異常變化及時預警。

個推用戶畫像應用

個推畫像SDK的集成，可以豐富APP的用戶分析維度，其主要應用體現在兩方面：第一，精準推薦，APP的運營者可以通過個像提供的性別、年齡層次、興趣愛好、場景等豐富標簽，為不同的用戶推薦不同的內容，以達到更加精細化的運營，並提升用戶活躍度和留存率。

第二，用戶聚類，個推可以幫助APP處理用戶數據，補全用戶畫像，建立用戶的聚類模型。同時，通過用戶特征分析，個推還能夠將APP的老用戶映射到某一聚類，以此產出APP的目標聚類，最終助力APP運營者針對不同用戶群體制定更加精準的運營策略。

“千萬人撩你，不如一人懂你”，當互聯網逐漸步入大數據時代，APP只有真正地了解用戶，才能得到用戶並留住用戶。基於個推完備的大數據計算架構，個推畫像SDK的接入，不僅可以幫助開發人員提高開發決策的效率，也可以幫助APP運營人員開展精細化運營，從而提升企業的營銷效率和市場競爭力。

個推用戶畫像的實踐與應用