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　　大數據時代，不僅普通用戶可以享受到技術帶來的便利，企業也可以從數據中提取有商業價值的信息，構建出用戶畫像，從而對用戶行為進行分析和預測。雖然用戶畫像不是什么新鮮的概念，但是大數據技術的出現使得用戶畫像更加清晰客觀。下面我們一起來看看如何利用大數據構建用戶畫像。





　　1、認識用戶畫像



　　用戶畫像簡單來講，就是用戶信息標簽化。即收集這個用戶的各種數據和行為，從而得出這個用戶的一些基本信息和典型特征，形成一個人物原型。一般用戶畫像會分析三個信息維度，分別是基本屬性、消費購物以及社交圈。其中基本屬性就是指用戶的一些基本信息，比如年紀、性別、生日、學校、所在地等等。消費購物這一維度就更加具體，比如這個用戶消費偏好的領域，偏好的價格，消費記錄等等。



　　2、利用大數據構建用戶畫像的好處



　　（1）精準營銷：當企業和商家掌握了用戶的一定信息后，就可以構建出清晰的用戶畫像，這樣一來就可以根據用戶的偏好、收入等標簽，推薦給他們會感興趣的商品和服務。最典型的一個例子是，現在很多商家會分析產品潛在用戶，針對特定群體利用短信郵件等方式進行營銷。比起傳統廣撒網的短信營銷方式，精準營銷更能打動用戶，而且也更加省時省力。



　　（2）用戶統計：通過大數據我們可以對一些數據進行統計，比如我們經常會看到有一些APP的排行榜，甚至是滲透率、日活率這些具體數據都可以清晰統計出來。



　　（3）數據挖掘：構建智能推薦系統，利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什么運動品牌，利用聚類算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況。



　　（4）進行效果評估：其實相當于市場調研、用戶調研，迅速下定位服務群體，提供高水平的服務。比如你是一個買車的想要投放廣告，但是不知道哪個渠道投放更好，就可以先嘗試一下，看看數據反饋如何。



　　（5）私人訂制：對服務或產品進行私人訂制，然而不法商家也會利用用戶畫像來殺熟。



　　（6）業務經營分析：業務經營分析以及競爭分析，影響企業的商業決策，甚至發展戰略。



　　3、構建用戶畫像的流程



　　（1）數據源端：一般來講構建用戶畫像的數據來自于網站交易數據、用戶行為數據、網絡日志數據。當然也不于這些數據，一些平臺上還有個人征信數據。



　　（2）數據預處理：步是清洗，把一些雜亂無序的數據清洗一下，然后歸納為結構化的數據，是把信息標準化。我們可以把數據的預處理簡單理解為把數據分類在一個表格中，這一步就是奠定數據分析的基石。



　　（3）行為建模：文本挖掘，自然語言處理、機器學習、預測算法、聚類算法。機器學習需要一些數學基礎，比如什么統計學、線性代數等等。



　　（4）用戶畫像：通過前面的一系列手段，我們可以把數據分類成基本屬性、購買能力、行為特征、興趣愛好、心里特征以及社交網絡等維度。



　　利用大數據構建用戶畫像的好處.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示從基礎設施建設到應用層面，主要有數據平臺建設和運營維護管理、數據倉庫開發、上層應用統計分析、報表生成及可視化、用戶畫像建模、個性化推薦和準確營銷等應用方向。用戶畫像的重要現實意義是它能真正幫助大數據技術在市場營銷領域真正落地。