标签生产引擎架构

用户标签在用户画像、数据分析、精细化运营和数据产品应用中发挥关键作用。本文探讨了应用驱动的标签构建,包括数值聚合型、分群和状态转化标签。还介绍了标签平台的技术需求,如灵活规则、亿级用户支持和低延迟。文中详细阐述了离线与实时标签计算,以及如何利用bitmap优化人群筛选。最后,提出了批流一体的架构方案。
用户标签的应用价值
  • 用户特征洞察
    用户画像是了解用户的重要工具,可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知,发现显著特征,获得业务灵感
  • 增强数据分析
    标签可以丰富数据分析的维度,数据查询平台在打通标签数据后,能支持更加丰富的分析及对比
  • 精细化运营
    从粗放式到精细化,将用户群体切割成更细的粒度,辅以短信、推送、邮件、活动等手段,驱以关怀、挽回、激励等策略
  • 数据产品应用
    用户标签是很多数据产品的基础,诸如个性化推荐系统、智能运营平台、广告系统、CRM 等
为什么常见的标签体系用不起来

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应用驱动的标签构建

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根据标签的使用目的,体系化梳理标签

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标签类型
  • 数值聚合型标签
    • 如:每个⽤户最近半年消费次数、最后⼀次消费时间、近⼀周消费的
      商品类别
    • 如:某活动开始时间到当前时间,⽤户的下单⾦额
  • 分群标签
    • 如:将累计充值⾦额超过 10000 元的⽤户标记为 「⾼价值⽤户」
一个简单的bitmap用户画像表可以包含以下字段: 1. 用户ID:每个用户都需要一个唯一的ID来标识。这个ID可以是一个整数或者一个字符串。 2. 年龄:用户的年龄可以用一个整数来表示。如果需要更详细的信息,可以再添加一个出生日期的字段,从而可以方便地计算用户的年龄。 3. 性别:性别可以用一个枚举类型或者一个布尔类型来表示。 4. 地域:用户所在的地理位置可以用一个字符串或者一个数字来表示。如果需要更详细的信息,可以添加一个城市、省、国家等字段。 5. 兴趣爱好:用户的兴趣爱好可以用一个字符串或者一个标签列表来表示。 6. 购买行为:用户的购买行为可以用一个布尔类型或者一个数字来表示。如果需要更详细的信息,可以添加一个购买金额、购买时间等字段。 7. 搜索行为:用户的搜索行为可以用一个布尔类型或者一个数字来表示。如果需要更详细的信息,可以添加一个搜索关键词、搜索时间等字段。 8. 浏览行为:用户的浏览行为可以用一个布尔类型或者一个数字来表示。如果需要更详细的信息,可以添加一个浏览时间、浏览的页面等字段。 9. 设备信息:用户使用的设备信息可以用一个字符串或者一个枚举类型来表示。如果需要更详细的信息,可以添加一个操作系统、浏览器、屏幕尺寸等字段。 10. 其他信息:如果需要收集其他信息,可以添加相应的字段。 使用bitmap来存储用户画像,可以将每个字段转换为一个二进制位,从而可以方便地进行位运算来进行查询和统计。例如,可以使用一个64位的整数来存储用户的兴趣爱好,每个兴趣爱好对应一个二进制位,如果用户喜欢某个兴趣爱好,则将对应的二进制位设置为1,否则设置为0。这样,就可以方便地统计有多少用户喜欢某个兴趣爱好,或者查询符合某个条件的用户。
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