人物画像

本文介绍了用户画像的概念,包括人口属性、资产状况、兴趣特征和消费习惯等方面。用户画像的目的是帮助企业定位目标客群,解决业务问题。文章还探讨了如何通过标签来描述和分类人群,并举例说明了在不同场景下如何进行用户画像的构建。此外,文章提到了用户画像的难点,如实体标识和数据源打通,并介绍了常用的算法和标签存储方案。

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人物画像

From TalkingData 王鹏

  1. 什么是画像
  2. 画像的用处
  3. 如何进行用户画像
  4. 画像应用中的难点

1. 什么是画像

​ profile,从不同角度来表示一个人;角度可以是事实和抽象的,自然属性,性别,年龄;社会属性:职业、社交特征;财富:高收入人群,是否有固定资产;家庭情况:结婚,是否已经有孩子;购物习惯:网购 vs 逛商场;位置特征:哪个城市生活;或者是一些行为习惯。

  1. 人口属性:性别,年龄
  2. 资产状况:房产,收入
  3. 兴趣特征:阅读咨询,运动健康等
  4. 消费特征:网上、线下消费类别等特征
  5. 位置特征:常驻城市,职住距离等
  6. 设备属性:所使用终端的特性

2. 画像的用处

​ 解决业务问题;拓展新用户;获得一个新订单;获取新用户,要知道自己产品定位的用户画像;用户画像是帮助企业明确目标客群的重要手段之一;将有类似画像特征的人群转化成自己的用户;

​ 例子��:打车公司:有需要且有车的用户 vs 有需要但没车的用户 结果发现 前者 的 广告触达率比较高;映射出: 习惯了车反而离不开车

  • 如何准确的了解现有用户

  • 如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。

    逻辑上有些相悖:了解现有用户的画像,需要的是少量、画像特征覆盖度全面的无倾斜的精准样本,这样更能精确的定位产品的用户。而通过画像结果做广告营销获取新用户,在一定程度上需要的是大量的相似样本;量的大小和精准度的不同决定了后续画像模型在应用设计中的不同。

标签:表达人的基本属性,兴趣爱好,行为偏好等某一个维度的数据标示。一种相关性很强的关键字,可以简洁的描述和分类人群。不同的行业,不同的应用场景,同样的标签名称可

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