個推使用者畫像的實踐與應用

使用者畫像，即使用者資訊的標籤化，而從本質上來說， 使用者畫像是資料的標籤化 。常見的使用者畫像體系有三種：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係。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籤為例，一級標籤有基本屬性和興趣偏好，並且由此可以延伸至二級標籤和三級標籤，具體到不同的屬性和興趣愛好。

在網際網路、電商領域，使用者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 ：根據歷史使用者特徵，運營人員可以分析產品的潛在使用者和使用者的潛在需求，繼而透過相應的手段，針對特定群體進行營銷。

（2） 使用者分析 ：根據使用者的屬性、行為特徵對使用者進行分類後，可以統計不同特徵下的使用者數量、分佈，分析不同使用者畫像群體的分佈特徵。

（3） 資料探勘 ：以使用者畫像為基礎，開發人員可以構建推薦系統、搜尋引擎、廣告投放系統，提升服務精準度。

（4） 服務產品 ：描繪產品的使用者畫像，對產品進行受眾分析，更透徹地理解使用者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&使用者研究 ：透過使用者畫像分析可以使運營人員更加了解行業動態，比如人群消費習慣、消費偏好分析、不同地域品類消費差異分析等。

個推依託多年推送服務的積累和強大的大資料分析能力，推出了個推畫像SDK（個像），為APP開發者提供豐富的使用者畫像資料以及實時的場景識別能力。

個推獨有的冷、熱、溫資料標籤，可以有效分析使用者的線上線下行為，深入挖掘使用者特徵，助力APP運營者全面瞭解使用者屬性 。其中，“冷資料”是指使用者的基礎屬性，改變的機率較小，如性別、年齡層次等；“溫資料”則可以回溯使用者近期活躍的應用和場景，具有一定的時效性；“熱資料”是指使用者當下的場景及實時的使用者行為，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籤體系，還可以根據客戶特定的需求聯合建模，輸出定製化的標籤 ，以滿足APP在不同場景需求下的運營。

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

（1） 標籤體系設計 。開發者需要先了解自身的資料，確定需要設計的標籤形式。

（2） 基礎資料收集、多資料來源資料融合 。個推在構建使用者畫像時，會整合個推以及該APP自身的資料。

（3） 實現使用者統一標識 。多數情況下，APP的眾多使用者分佈於不同的賬號體系中，個推會將其統一標識。

（4） 使用者畫像特徵層構建 。即將每一個資料進行特徵化。

（5） 畫像標籤規則+演算法建模 。兩者缺一不可，在實際的應用中，演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） 利用演算法對所有使用者打標籤 。

（7） 畫像質量監控 。在實際的應用中，使用者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。

個推使用者畫像構建的整體流程，可以分為三個部分，第一，基礎資料處理。基礎資料包括使用者裝置資訊、使用者的線上APP偏好以及線下場景資料等。

第二，畫像中間資料處理。處理結果包括線上APP偏好特徵和線下場景特徵等。

第三，畫像資訊表。表中應有四種資訊：裝置基礎屬性；使用者基礎畫像，包括使用者的性別、年齡層次、相關消費水平等；使用者興趣畫像，即使用者更有興趣的方向，如使用者更偏好比價類APP還是海淘類APP；使用者其它畫像等。

在個推使用者畫像構建的過程中，機器學習佔據了較為重要的位置 。機器學習主要是海量資料持續更新、資料清洗、資料儲存的過程。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。

畫像質量的關注有兩個重點，第一， 如何最佳化質量 。個推會對使用者畫像的模型定期地進行修改和最佳化。第二， 關注畫像質量波動情況 ，對異常變化及時預警。

個推畫像SDK的整合，可以豐富APP的使用者分析維度，其主要應用體現在兩方面：第一， 精準推薦 ，APP的運營者可以透過個像提供的性別、年齡層次、興趣愛好、場景等豐富標籤，為不同的使用者推薦不同的內容，以達到更加精細化的運營，並提升使用者活躍度和留存率。

第二， 使用者聚類 ，個推可以幫助APP處理使用者資料，補全使用者畫像，建立使用者的聚類模型。同時，透過使用者特徵分析，個推還能夠將APP的老使用者對映到某一聚類，以此產出APP的目標聚類，最終助力APP運營者針對不同使用者群體制定更加精準的運營策略。

“千萬人撩你，不如一人懂你”，當網際網路逐漸步入大資料時代，APP只有真正地瞭解使用者，才能得到使用者並留住使用者。基於個推完備的大資料計算架構， 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。