|使数据走出数据仓库的用户画像( 二 )

数据指标体系是建立用户画像的关键环节，也是在标签开发前要进行的工作，需要结合企业的业务情况设定相关的指标。
互联网企业在建立用户画像时一般除了给予用户维度建立一套用户标签体系外，还会基于用户设备等建立相应的标签体系，建立的用户标签按照标签类型可以分为统计类、规则类和学习挖掘类；从建立标签维度来看，可以将其分为用户属性类、用户行为类、用户消费类和风险控制类等常见类型。
下面简单举例几类标签：

用户属性维度标签：用户属性是刻画用户的基础，常见的用户属性指标包括，年龄、性别、注册时间、星级、地市、历史购买记录等；用户属性标签建成后可以为售后服务、了解用户基本情况等场景提供支撑；
用户行为维度标签：用户行为是另一种刻画用户常见维度，通过用户行为可以挖掘其偏好和特征；常见的指标包括近x日访问次数、近x日客单价、近x日访问时长、高频用户等；
用户消费维度标签：对于用户消费维度指标体系的建设，可以从用户浏览、收藏、搜索商品对应的品类入手，品类越精细，给用户推荐或营销的准确性越高；将商品品类抽象成标签后，可通过品类+行为的组合应用方式找到目标潜在用户人群。

用户标签体系的归类并不局限于此，需要结合企业业务诉求去构建，也可将用户标签体系归为用户属性、用户行为、营销场景、地域细分、偏好细分、用户分层等维度。

本文插图

三、用户画像产品化及应用
用户数据标签化后，如果只是存储在数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值，只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。
关于如何搭建用户分析后台系统，各企业的业务诉求存在较大差异，再此不做详细展开，简单列举两个常见的用户画像系统功能：

用户分群功能：在开展分析过程时，业务人员往往不会只查看某一类标签对应人群的情况，更多地可能需要组合多个标签满足其在业务上对人群的定义，例如：近30日访问次数大于10且为男性的高星级用户，查看该类人群覆盖的用户量，以及人群的各维度特征；
人群分析功能：人群分析提供根据现有用户标签圈定用户群，同时业务人员可以从多个维度进一步分析该批用户群的特征，从而为精细化运营提供支持。

用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解；通过产品可视化的方式，方便业务人员分析用户群特征，将分析后的用户群推送到对应业务系统中触达用户，更方便快捷地将数据赋能到业务场景中去。
用户画像产品化后就成为业务人员分析用户、触达用户的有效工具，借助画像开展商品分析、用户分析、渠道分析、漏斗分析、特征分析多维度分析了解用户特征；可进一步通过推送、短信、电话等多渠道触达、运营用户开展精准营销、个性化推荐与服务，提升用户体验。
四、小结
用户画像系统解决方案包含多个层面，从目标解读、梳理现有数据、构建数据指标体系、标签数据存储、性能调优、用户画像产品化及应用等；其中标签数据及相关脚本的开发是用户画像构建工作的重点，一个符合本企业的用户画像系统是需要业务人员与开发人员共同努力不断打磨。
数据的最终目的是走出数据仓库，应用到业务系统和营销系统中来驱动营收增长。
作者：越山鹰，参与过数十个超大型B端项目开发建设，多年B端产品用户体验研究设计工作经验。
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