草帽小子
2021-01-21
1 评论 2833 浏览 15 收藏 32 分钟
释放双眼, 带上耳机, 听听看~!
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编辑导读: 只有深入了解用户的特点和需求, 才能制作出用户满意的产品, 才能提高用户体验. 而绘制用户画像就是最基础的步骤, 可以帮助了解用户的基本信息. 那么, 如何构建用户画像系统呢? 本文将从 3 个维度进行分析, 希望对你有帮助.
乔巴: 我是一枚半路转行的数据产品经理, 现在大数据火热, 所在公司想搭建画像系统, 但自己对用户画像没有概念, 对画像系统是怎样的架构, 有哪些常见的功能等事项全然不知, 真是困煞我也!
索隆, 会心一笑, 言道: 产品经理就是为了解决问题而存在, 解决问题要一步一步来, 想掌握画像体系可以先了解标签体系, OneID 体系等基础内容.
然后来细读各个大厂的画像系统是如何搭建的, 如微博, 百度地图, 京东数科, 腾讯, 阿里等巨头公司的画像系统, 正所谓 "求其上者得其中, 求其中者得其下". 取上再结合实际, 才为正道.
当然, 此项梳理并不轻松, 需耗费大量精力. 在此我花了 2 个月时间对其做了整理, 并写了一份 60 页的 PPT, 可谓是呕心沥血, 相信你学起来必然可以事半功倍~
乔巴: cool, 我先关注学习一波~
索隆: 接下来会按如下结构展开:
V1.0: 画像初级版, 为画像系统雏形, 选取了 2015-2017 年早期的画像版本, 彼时部分公司的画像系统刚刚起步, 各方面功能还未探索清楚, 如百度地图画像系统, 微博画像系统;
V2.0: 画像标准版, 其基础功能完善, 有了一定的分析能力, 如神策画像系统, 京东数科画像系统;
V3.0: 画像营销版, 其进化为营销工具, 助力业务增长, 如腾讯广点通 DMP, 阿里达摩盘 DMP;
01 V1.0: 画像初级版
画像初级版, 选取了 2015 年早期的画像版本, 彼时部分公司的画像系统刚刚起步, 各方面功能还未探索清楚.
例如, 百度地图的渠道画像系统的整体设计是, 在数据分析 / 报表系统的基础上加上一些基础的画像元素, 如性别, 年龄, 行业, 所在城市等标签数据. 此阶段发力于对各业务进行数据分析, 如建设了 dashboard, 自定义报表, 订阅, 类似 BI 平台, 但缺乏标签体系建设, 缺乏洞察等模块, 各个画像的功能做的比较浅.
再到微博画像系统这, 已经形成了画像基本形态, 从数据采集, 数据清洗, 标签生成, 到单用户画像, 分群用户画像, API 接口提供等. 其功能模块相对来看较为完整, 但洞察能力, 标签体系建设能力还需继续增强.
1. 百度地图画像系统
据相关资料报道, 17 年时, 百度地图的市场占有率在 45%-50% 之间, 未能覆盖全量用户, 获取用户数据信息受到限制. 因此, 百度地图与华为, OPPO,vivo, 小米, 魅族等 TOP 手机厂商进行深度合作, 允许其手机系统调用百度地图的 LBS 基础功能, 从而换区数据共享的资源, 用户画像系统在这个背景下产生.
而此用户画像系统在预算评估, 投放效果分析, 经费节约, 用户实施监测等方面提供有力数据支持.
1) 系统架构
系统的整体架构包含:
数据层: 数据采集, 数据清洗, 数据库搭建, 数据合成
管理层: 管理模块和个人中心
管理模块: 角色管理, 用户权限管理, 报表增删改查管理
个人中心模块: 登录设置, 浏览设置, dashboard 自定义设置
展现层: 导航模块和浏览模块.
导航模块: 用户自行选择需求报表
浏览模块: 用户选择查看维度, 自定义 dashboard 展示
拓展层:
收藏模块: 用户通过点击收藏, 对关注频率较高的页面进行收藏, 方便在众多报表中快速找到自己关注的报表.
邮件设置模块: 用户选择关注的核心数据, 每日定期将所选择的数据以报表形式发送至指定邮箱
异常预警模块: 主要面向管理员, 对报表和数值设定阈值, 当数值超过阈值时通过邮件等形式通知管理员, 以便及时发现数据异常情况
导出模块: Excel 原始数据导出, 图表导出
2) 产品功能
如下图所示, 渠道画像平台根据其面向的用户群的需求及特征可划分为, 前装渠道, 后装商店, 厂商品牌, 前后装对比等业务类模块. 而每个渠道下, 可进一步分析渠道质量, 基础画像, 用户行为.
基础画像包含个人属性类数据, 如性别分布, 年龄分布, 教育层次分布, 消费水平分布等.
通过城市用户分布热力图, 可以直观了解各城市用户数量分布.
2. 微博画像系统
微博画像系统基于微博的大数据, 对微博全体用户进行刻画, 可对每类用户进行数据分析.
微博的用画像系统主要包含数据爬取模块, 单个画像模块, 批量画像模块, 查询接口模块.
1) 数据爬取模块
数据爬取模块主要是做数据采集和数据清洗, 采集用户在开发者平台上填写的资料信息, 进行接口调用品类的限制, 并保持最新的用户数据, 对数据进行清洗, 提供用户基础信息及用户关系链的接口, 方便各个系统进行调用.
2) 单个用户画像模块
单画像模块主要分为标签生成, 用户行为分析, 关系链分析.
标签生成:
标签生成模块顾名思义, 主要功能是通过对数据的分析给用户打标签, 即用户画像. 标签主要分为三类, 一是安全标签, 二是聚类标签, 三是统计标签.
来源: http://www.woshipm.com/pd/4347624.html