移動互聯(lián)網(wǎng)時代，精細化運營逐漸成為企業(yè)發(fā)展的重要競爭力，“用戶畫像”的概念也應(yīng)運而生。用戶畫像是指，在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)通過對海量數(shù)據(jù)信息進行清洗、聚類、分析，將數(shù)據(jù)抽象成標簽，再利用這些標簽將用戶形象具體化的過程。用戶畫像的建立能夠幫助企業(yè)更好地為用戶提供針對性的服務(wù)。

與之相應(yīng)，越來越多的第三方大數(shù)據(jù)公司，也開始依托自身的數(shù)據(jù)積累，為客戶提供用戶畫像的服務(wù)。比如個推旗下的用戶畫像產(chǎn)品，能夠?qū)τ脩艟€上和線下行為進行大數(shù)據(jù)分析，幫助APP開發(fā)者和運營者構(gòu)建全面、精準、多維的用戶畫像體系。下文將以個推用戶畫像產(chǎn)品為例，詳解“用戶畫像”的技術(shù)特點和使用價值。

用戶畫像的形成需要經(jīng)歷四個過程，數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)出。其中，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)建模統(tǒng)稱數(shù)據(jù)處理。在經(jīng)過數(shù)據(jù)處理之后，個推產(chǎn)出獨特的冷、熱、溫數(shù)據(jù)維度，并分析用戶的線上興趣偏好和線下行為場景，形成用戶畫像。

一、用戶畫像用了哪些技術(shù)？

在數(shù)據(jù)處理階段，個推用戶畫像產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)計算架構(gòu)采用了Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，具有高吞吐量、高穩(wěn)定性的特點。數(shù)據(jù)清洗可利用HADOOP、SPARK來實現(xiàn)設(shè)備唯一性識別、行為數(shù)據(jù)的清洗等，去除冗余數(shù)據(jù)。這一過程支持交互計算和多種復(fù)雜算法，并支持數(shù)據(jù)實時/離線計算。

在數(shù)據(jù)建模的過程中，個推用戶畫像產(chǎn)品主要利用了機器學(xué)習(xí)中的聚類（無監(jiān)督學(xué)習(xí))和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，讓模型對用戶行為數(shù)據(jù)主動學(xué)習(xí)，進行行為判斷，由此產(chǎn)出用戶標簽。

經(jīng)過數(shù)據(jù)的清洗和建模，個推用戶畫像會形成冷數(shù)據(jù)畫像、溫數(shù)據(jù)回溯、熱數(shù)據(jù)場景和定制化標簽四種畫像。

冷數(shù)據(jù)畫像，是指基于大數(shù)據(jù)的分析得出的用戶屬性，相對比較穩(wěn)定，如用戶的年齡層次、性別、常駐地等。“溫數(shù)據(jù)”則可以回溯用戶近期活躍的線上和線下場景，具有一定的時效性。“熱數(shù)據(jù)”是指用戶當(dāng)下的場景及實時的用戶特征，幫助APP運營者抓住稍縱即逝的營銷機會。定制化標簽是將個推數(shù)據(jù)與第三方數(shù)據(jù)結(jié)合起來，共同建模得出具有價值的特征標簽。

二、如何構(gòu)建用戶畫像？

“用戶畫像”的構(gòu)建需要技術(shù)和業(yè)務(wù)人員的共同參與，以避免形式化的用戶畫像。個推構(gòu)建用戶畫像時流程如下：

（1）標簽體系設(shè)計。開發(fā)者需要先了解自身的數(shù)據(jù)，確定需要設(shè)計的標簽形式。

（2）多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)融合。在建設(shè)用戶畫像時，個推會整合自有海量數(shù)據(jù)以及該APP自身的數(shù)據(jù)。

（3）實現(xiàn)用戶統(tǒng)一標識。多數(shù)情況下，APP的眾多用戶分布于不同的賬號體系中，個推會將其統(tǒng)一標識，幫助APP打通賬號，實現(xiàn)信息快速共享。

（4）用戶畫像特征層構(gòu)建。即將每一個數(shù)據(jù)進行特征化。

（5）畫像標簽規(guī)則+算法建模。兩者缺一不可，在實際的應(yīng)用中，算法難以解決的問題，利用簡單的規(guī)則也可以達到很好的效果。

（6）利用算法對所有用戶打標簽。

（7）畫像質(zhì)量監(jiān)控。在實際的應(yīng)用中，用戶畫像會產(chǎn)生一定的波動，為了解決這個問題，個推建設(shè)了相應(yīng)的監(jiān)控系統(tǒng)，對畫像的質(zhì)量進行監(jiān)控。

總之，個推用戶畫像構(gòu)建的整體流程，可以概括為三個部分：

第一，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括用戶設(shè)備信息、用戶的線上APP偏好以及線下場景數(shù)據(jù)等。

第二，畫像中間數(shù)據(jù)處理。處理結(jié)果包括線上APP偏好特征和線下場景特征等。

第三，畫像信息表。表中應(yīng)有四種信息：設(shè)備基礎(chǔ)屬性；用戶基礎(chǔ)畫像，包括用戶的性別、年齡層次、相關(guān)消費水平等；用戶興趣畫像，即用戶更有興趣的方向，比如用戶更偏好拼團類APP還是海淘類APP；用戶其它畫像等。

在個推用戶畫像構(gòu)建的過程中，機器學(xué)習(xí)占據(jù)了較為重要的位置。機器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在海量設(shè)備數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲的過程中。

三、用戶畫像能做什么？

用戶畫像對電商類、新聞資訊類APP的作用不言而喻，可以幫助APP打造精準推薦系統(tǒng)，實現(xiàn)千人千面的運營。

基于用戶特征的個性化推薦

APP的運營者可以通過個推用戶畫像提供的性別、年齡層次、興趣愛好等標簽，分別展示不同的內(nèi)容給用戶,以達到精準化運營的目的。

基于用戶特征指導(dǎo)內(nèi)容推薦

基于用戶特征指導(dǎo)內(nèi)容的推薦是指找到與目標群體相似的用戶群，并利用該相似用戶群的行為特征對目標用戶進行內(nèi)容推薦，具體過程如下圖：

在實現(xiàn)這一內(nèi)容推薦的過程中，相似性建模技術(shù)起著不可忽視的作用。相似性建模可類比于聚類建模，是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種。它可以尋找數(shù)據(jù)中的特征，把具有相同特征的數(shù)據(jù)聚集在一組，并賦予這些聚集在一起的數(shù)據(jù)相同的特征標簽。根據(jù)這些特征標簽，尋找具有這些特性的用戶，給他們推送相同的內(nèi)容。

這種推薦方式的優(yōu)點是，它的自有特征是經(jīng)過APP長期積淀而來，顆粒度更細，適用性更強，對用戶的認識更全面，效果能持續(xù)提升。而且它還能針對APP所處行業(yè)與自身需求，量身定制匹配算法，讓推薦更精準。

此外，個推用戶畫像能夠結(jié)合第三方數(shù)據(jù)做定制化建模，通過雙方共同建模得出顯著價值和特征標簽。這種標簽增補的方式不僅能保證推送的內(nèi)容更精準，同時也可以很大程度地提升流量價值。

四、開發(fā)者如何接入？

個推用戶畫像SDK的接入主要有兩個方式：

? SDK集成：客戶端集成個推用戶畫像SDK，進行初始化SDK后，返回給客戶一個ID即GIUID(唯一身份標識)， 此ID需要由客戶端提交到客戶服務(wù)器，然后服務(wù)器通過API接口傳入GIUID進行查詢用戶畫像標簽數(shù)據(jù)。

? API接口調(diào)用：客戶將應(yīng)用名稱、包名及服務(wù)端出口IP提供后，返回APP ID等相關(guān)信息。客戶根據(jù)《個推用戶畫像數(shù)據(jù)服務(wù)接口文檔》及《用戶畫像編碼表》集成測試后方可調(diào)用API接口查詢畫像信息。

具體的集成文檔參見以下鏈接：

Android：http://docs.getui.com/gexiang/start/android/

iOS：http://docs.getui.com/gexiang/start/ios/

服務(wù)端：http://docs.getui.com/gexiang/start/server/

了解用戶，是為了更好地服務(wù)用戶。正是APP開發(fā)者和運營者對用戶認知的渴求促生了用戶畫像。而APP開發(fā)者只有把用戶的需求放在最重要的位置，才能更好地優(yōu)化用戶的體驗，留住用戶。接入個推畫像SDK，不僅可以幫助開發(fā)人員提高開發(fā)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(yè)的營銷效率和市場競爭力。

總結(jié)

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