導(dǎo)讀：今天和大家分享的主題是用戶畫像的場景與技術(shù)實現(xiàn)方案。

分享嘉賓：趙宏田 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

編輯整理：蘇麗萍?彩訊股份

來源：DataFunTalk（ID：datafuntalk）

主要分三大部分：

• 用戶畫像常見應(yīng)用場景

• 畫像產(chǎn)品功能

• 技術(shù)實現(xiàn)方案

01?常見應(yīng)用場景

1.?畫像常見的應(yīng)用場景

不同行業(yè)業(yè)務(wù)屬性不同，能采集到的數(shù)據(jù)源也不同，對畫像的應(yīng)用場景有不同的需求，下面梳理互聯(lián)網(wǎng) TOC、電商和安防等行業(yè)的畫像應(yīng)用場景，提供畫像應(yīng)用思路。

常見的360全息畫像，就是給一個人打完全部標(biāo)簽之后，輸入ID可以返回這個人的全部標(biāo)簽，看到這個人的全息畫像，然后基于標(biāo)簽做個性化內(nèi)容推送和消息推送，以及提供實時管控預(yù)警、專項場景分析。

比如我們常見的事件分析、漏斗分析等數(shù)據(jù)分析模型，其實都是基于標(biāo)簽和行為數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)模型產(chǎn)品化之后做成的特定場景分析，提供個性化的運營服務(wù)支持。

不同行業(yè)有不同側(cè)重點，主要源于不同行業(yè)采集到的數(shù)據(jù)源不同、不同行業(yè)的應(yīng)用場景不一樣。

• 互聯(lián)網(wǎng)toC覆蓋范圍非常廣，能采集到數(shù)據(jù)包括用戶注冊身份信息、用戶強(qiáng)認(rèn)證信息（比如身份證、銀行卡等）、用戶在APP站內(nèi)的行為數(shù)據(jù)、填寫表單的維度數(shù)據(jù)等。互聯(lián)網(wǎng)toC的場景化主要包括，給C端用戶推薦站內(nèi)的內(nèi)容資訊，向用戶推薦適合的個性化服務(wù)，SOP標(biāo)準(zhǔn)化營銷流程。

• 電商也類似，主要基于用戶的注冊信息、站內(nèi)行為數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)為用戶提供服務(wù)，常見的發(fā)短信、發(fā)郵件、APP的消息彈窗等，以及給用戶提供個性化的VIP服務(wù)。

• 安防場景的很多，比如用戶的基礎(chǔ)身份信息、出行數(shù)據(jù)、人臉識別數(shù)據(jù)等，基于這些數(shù)據(jù)給每個人建安全的全息檔案畫像。安防有自己行業(yè)特性的分析場景，針對一些重點部位、人的行為軌跡等等。也會有實時的安防布控，去告誡可能潛在風(fēng)險的人員，做提前的預(yù)警管控。

• 互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)，比如收集用戶的注冊信息、站內(nèi)行為數(shù)據(jù)、用戶的強(qiáng)行證明數(shù)據(jù)、用戶手機(jī)裝載的APP數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)可以對每個人做360度畫像，以及管控潛在的風(fēng)險賬號，比如多頭借貸，多次違約等等，還可以基于建立的畫像提供服務(wù)，包括評估個人還貸水平、違約等級等，根據(jù)評估來決定給用戶提供對應(yīng)的運營策略。

上面講的比較概念化，下面詳細(xì)講解幾個具體場景。

① 互聯(lián)網(wǎng)TOC——微信場景（1）

• 渠道活碼：用企業(yè)微信沉淀顧客，可以在每個渠道都附上帶活碼的渠道專屬二維碼，比如在自己的公眾號、朋友圈廣告、企業(yè)官網(wǎng)以及其他物料上都附上二維碼，將前來咨詢新來客戶都引進(jìn)到企業(yè)微信，這些客戶會被隨機(jī)分配給某個員工，這樣既能保證員工工作的公平，又能避免單個號當(dāng)日加人達(dá)到上限的情況。用戶在掃碼過程中會被自動打上標(biāo)簽，標(biāo)識渠道來源。

• 觸發(fā)歡迎語：給用戶打上標(biāo)簽，標(biāo)識渠道來源之后，可以觸發(fā)歡迎語。用戶掃碼添加企業(yè)成員后，自動推送指定消息，可以實現(xiàn)個性化推送一人一語，支持同一個碼不同員工推送回復(fù)不同的內(nèi)容，幫助企業(yè)實現(xiàn)精細(xì)化運營，快速轉(zhuǎn)化。

• SOP推送：SOP是Standard Operating Procedure（標(biāo)準(zhǔn)化的運營流程）。SOP推送是微信私域運營的一個重要工具/手段，可以給不同類型的客戶在不同時間段推送不同的內(nèi)容。比如基于給新加用戶打的標(biāo)簽來實現(xiàn)定時推送個性化消息，當(dāng)用戶掃描渠道碼后，打上線上新人標(biāo)簽，后臺先配置好運營推送策略，定時推送內(nèi)容拉動活躍。

② 互聯(lián)網(wǎng)TOC——微信場景（2）

基于群、基于個人的個性化 SOP 推送包括先給人或者給社群打標(biāo)簽。創(chuàng)建任務(wù)給不同標(biāo)簽的人或者社群推送不同的個性化內(nèi)容。比如基于一些標(biāo)簽創(chuàng)建某些定時任務(wù)，給某一批標(biāo)簽的人或某一批標(biāo)簽的群做定時推送，維護(hù)整個社群的活躍程度，以及促進(jìn)用戶在不同階段的轉(zhuǎn)化。

這里截圖了某SCRM廠商的功能宣傳頁，我們都知道CRM是客戶關(guān)系管理，SCRM就是Social CRM。

國內(nèi)SCRM基本都是基于企業(yè)微信場景做的功能，常見場景：前期基于渠道活碼、裂變獲客、抽獎引流、自動標(biāo)簽、自動回復(fù)等的引流工作；后期基于標(biāo)簽、基于來源渠道，做定制化的高效溝通；高效溝通完成之后，SCRM去做智能化的定向營銷，比如SOP定向營銷、個性化的群聊推送、個性化朋友圈。

在電商，零售，教育培訓(xùn)等不同行業(yè)，都有基于微信場景的SCRM產(chǎn)品做一些行業(yè)的東西。

這種也是基于用戶畫像、用戶標(biāo)簽做的一種應(yīng)用，這種應(yīng)用的數(shù)據(jù)量級比較輕，基于單機(jī)的應(yīng)用就可以做后臺的數(shù)據(jù)處理過程，這種小數(shù)據(jù)也是跨站的一種重要的組成部分，也有很廣闊的應(yīng)用場景，我們?nèi)粘＝邮盏降囊恍┛熹N產(chǎn)品的短信，很多也是基于輕量級的SCRM場景去實現(xiàn)功能。

③ 電商場景

電商場景包括如下幾種：

• 短信推送營銷：比如在京東買過書、保健產(chǎn)品、在優(yōu)衣庫買過衣服后，商家會做定期推送。通常隔兩三個月會收到推送短信，告知優(yōu)惠信息，通知續(xù)買。還有像京東阿里平臺的商家也會自建或采購第三方輕量級SCRM產(chǎn)品，把自身在京東淘寶的商鋪數(shù)據(jù)接到第三方產(chǎn)品做定時的智能化營銷推送以及郵件推送。

• 郵件推送營銷：郵件推送現(xiàn)在用的比較少了，當(dāng)然也是很重要的場景，比如買了阿里云服務(wù)，經(jīng)常收到阿里云定時推送的營銷郵件。

• Push消息：有幾個應(yīng)用場景，一是促活，根據(jù)用戶瀏覽內(nèi)容進(jìn)行推薦，用戶感興趣點擊查看，可以促進(jìn)用戶在站內(nèi)的活躍；二是促進(jìn)轉(zhuǎn)化，當(dāng)用戶活躍度高之后，可能會多瀏覽廣告或者帶來下單轉(zhuǎn)化。通常基于自己產(chǎn)品做Push消息配置是免費的，而像郵件短信則是有渠道成本的。

④ 安防場景

安防場景能采集到的數(shù)據(jù)源非常多，包括物聯(lián)網(wǎng)和信息網(wǎng)的數(shù)據(jù)。主要用途是安防管控抓捕壞人，或者預(yù)防潛在的壞人做壞事。比如我們近期看到的抓捕犯罪分子新聞，基本是基于人臉識別來識別，然后再和后臺預(yù)警管控的名單做實時數(shù)據(jù)比對校驗，當(dāng)比對相似度大于某個閾值時會觸發(fā)預(yù)警，后續(xù)視情況進(jìn)行人為干預(yù)。

這種安防場景在我們生活中有很多，比如識別不當(dāng)言論去管控潛在的風(fēng)險犯罪分子，以及去識別犯罪分子駕駛的車輛。人臉的面部識別、基于車牌號的識別其實都類似，都可以基于潛在風(fēng)險的身份信息去做預(yù)警管控。

2. 關(guān)于畫像場景的一些思考

① 畫像場景總結(jié)起來，包括：

• 營銷賣貨：短信/郵件/電話/微信等各種渠道的營銷來賣貨。

• 營銷促活：同樣是各種渠道的營銷來把用戶拉/引到平臺上，有人活躍的地方就有流量就有生意。

• 個性化服務(wù)：這里不僅指個性化推薦（比如淘寶上推薦商品，基于用戶瀏覽或購買過興趣類似或同類的商品，比如抖音快手上基于看過的視頻內(nèi)容推薦相似內(nèi)容），也包括個性化的人工客服、個性化的接口服務(wù)。

• 用戶分析：基于用戶在平臺上的行為特征來分析產(chǎn)品的優(yōu)缺點、做產(chǎn)品迭代。

• 預(yù)警管控：基于不同行業(yè)不同應(yīng)用場景來設(shè)計預(yù)警管控的模型，實現(xiàn)對潛在風(fēng)險的預(yù)警與預(yù)防。比如識別潛在的風(fēng)險賬號，把賬號直接拉黑名單；比如直接識別出風(fēng)險用戶，直接做人工的干預(yù)管控，這也是預(yù)警管控，基本是基于實時數(shù)據(jù)對前方風(fēng)險去做預(yù)防。

②?一直在toC類型的互聯(lián)網(wǎng)公司從事大數(shù)據(jù)類的工作，接觸到的用戶量或行為日志數(shù)據(jù)都是大幾千萬、幾億、幾十億、百億規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，用到的技術(shù)棧也是hive、spark、hbase、es、clickhouse這些梳理大量數(shù)據(jù)的開源工具。但不是只有大數(shù)據(jù)才能做畫像。

③?最近在研究基于微信生態(tài)的SCRM類產(chǎn)品時發(fā)現(xiàn)，這類產(chǎn)品處理的數(shù)據(jù)量很小，不需要很重的大數(shù)據(jù)生態(tài)組件，但同樣可以實現(xiàn)基于特定場景/生態(tài)下的客戶營銷管理，同樣有廣闊的應(yīng)用市場。對接淘寶、京東等商家后臺數(shù)據(jù)提供CRM功能的廠商也是，在畫像這塊處理的數(shù)據(jù)量有的用不上大數(shù)據(jù)組件。

02?畫像產(chǎn)品功能

畫像產(chǎn)品功能主要包括標(biāo)簽的元數(shù)據(jù)管理、單用戶畫像、人群篩選、人群分析等。

1.?標(biāo)簽的元數(shù)據(jù)管理

元數(shù)據(jù)管理來說，產(chǎn)品設(shè)計形態(tài)上可能會有各有不同，基于用戶屬性、用戶行為，來做123級目錄分類的標(biāo)簽元數(shù)據(jù)管理。

在元數(shù)據(jù)詳情頁可以查看標(biāo)簽的源數(shù)據(jù)信息、標(biāo)簽每天的產(chǎn)出量、標(biāo)簽在所屬大類下的覆蓋率等。

在元數(shù)據(jù)編輯頁面可以對目前平臺上的標(biāo)簽信息進(jìn)行增刪等編輯。

2. 單用戶畫像

單用戶畫像，我們給每個人打上標(biāo)簽后，在運營時或通過接口形式輸入用戶ID，可查詢到這個人的全量標(biāo)簽。

應(yīng)用場景大致兩種：一種是分析場景，即分析師/業(yè)務(wù)人員基于一個或某幾個用戶ID做具體的查詢分析，這種通常是公司內(nèi)部業(yè)務(wù)后臺作為分析自用；另一種是客戶端接口調(diào)用，即通過線上服務(wù)接口請求方式傳入用戶ID查詢標(biāo)簽，這涉及到高并發(fā)。

這兩種應(yīng)用場景，對數(shù)據(jù)服務(wù)能力要去是不一樣的，前者不涉及并發(fā)，后者涉及高并發(fā)，需要單獨部署兩套。

3.?人群圈選

基于標(biāo)簽組合及標(biāo)簽的規(guī)則定義進(jìn)行人群圈選，即基于維護(hù)的標(biāo)簽元數(shù)據(jù)信息、組合標(biāo)簽及條件篩選、即席查詢符合特征覆蓋到的人群數(shù)量、保存查詢條件下用于下階段的運營推送。

4. 人群分析

人群分析：可以從多個維度透視分析人群特征。分析維度可以通過預(yù)制設(shè)定來自動生成分析報表，也可以自主篩選。選擇分析人群、選擇分析的維度、分析的結(jié)果，可以進(jìn)一步查看對應(yīng)的用戶列表和標(biāo)簽詳情。

5. 行為分析

行為分析模型是基于分析場景對數(shù)據(jù)的抽象。例如常見的留存分析、事件分析、分布分析、漏斗分析等等，本質(zhì)上是基于用戶行為日志+用戶屬性數(shù)據(jù)，來對用戶從多個分析維度進(jìn)行分析。直白說就是將分析師常寫的分析SQL固化成產(chǎn)品和數(shù)據(jù)模型來實現(xiàn)，省去人工介入的時間。

現(xiàn)階段還沒有做行為日志的采集，一方面需要把日志這塊缺漏補起來，另一方面 TOB 的行為分析模型和互聯(lián)網(wǎng) TOC 的這些分析模型也不盡相同，對于 TOB 經(jīng)常需要做哪些分析還需要分析師整理提煉出來，再把常用到的分析固化成產(chǎn)品。

6.?基于標(biāo)簽的SOP

基于標(biāo)簽的SOP是標(biāo)準(zhǔn)化運營流程，例如SOP在SCRM產(chǎn)品的場景中，基于企業(yè)微信給微信用戶打的標(biāo)簽，通過設(shè)置給這些標(biāo)簽用戶制定的運營策略來實現(xiàn)自動推送消息。

03?技術(shù)實現(xiàn)方案

1.?畫像系統(tǒng)整體數(shù)據(jù)流程

畫像系統(tǒng)中最重要的環(huán)節(jié)除了理清應(yīng)用場景外，就是要理清整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流向。

從項目全貌來說，我們首先是收集日志和屬性數(shù)據(jù)，從線上業(yè)務(wù)庫抽取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、或從日志服務(wù)器抽取日志數(shù)據(jù)，把抽取的數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)倉庫里。然后基于收倉的數(shù)據(jù)打標(biāo)簽、建模和行為主題的寬表建立。數(shù)據(jù)倉庫層面一般分多層，比如ods做基礎(chǔ)標(biāo)簽，dws層做直接推送到服務(wù)層的數(shù)據(jù)。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫接入的數(shù)據(jù)、爬蟲外部抓取的數(shù)據(jù)都放在數(shù)倉的ods層。基于ods層數(shù)據(jù)圍繞應(yīng)用場景進(jìn)行數(shù)據(jù)建模后，把數(shù)據(jù)模型結(jié)果寫入到dws層，然后推送到各服務(wù)層需要調(diào)用的數(shù)據(jù)庫，以備線上OLAP分析、接口服務(wù)的調(diào)用。

2.?畫像系統(tǒng)的藍(lán)圖

畫像系統(tǒng)的技術(shù)藍(lán)圖包括標(biāo)簽規(guī)劃、數(shù)據(jù)開發(fā)、應(yīng)用場景等。畫像系統(tǒng)最終上線后，是一套完整的數(shù)據(jù)模型和應(yīng)用流程。后續(xù)新增加的標(biāo)簽或應(yīng)用場景可以在現(xiàn)有的框架內(nèi)增加流轉(zhuǎn)起來。

• 標(biāo)簽規(guī)劃：由產(chǎn)品經(jīng)理或業(yè)務(wù)人員基于公司的業(yè)務(wù)場景把整個標(biāo)簽體系梳理出來。

• 數(shù)據(jù)開發(fā)：由數(shù)據(jù)開發(fā)人員或數(shù)倉人員基于梳理好的標(biāo)簽體系開發(fā)對應(yīng)的標(biāo)簽，跑離線標(biāo)簽以及跑實時任務(wù)。就數(shù)據(jù)開發(fā)來說，實時數(shù)據(jù)和離線的大部分標(biāo)簽都是T+1的離線標(biāo)簽。離線標(biāo)簽又分為基于統(tǒng)計類型的標(biāo)簽和基于算法性標(biāo)簽，大部分或者90%的標(biāo)簽都是統(tǒng)計類型標(biāo)簽，像機(jī)器學(xué)習(xí)的算法標(biāo)簽很少，一方面是開發(fā)周期很長，另一方面效果也有限。但是基于某些場景，還是得需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)，只是機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)簽的比重會很小。有時我們做實時數(shù)據(jù)支持，會通過實時數(shù)據(jù)流給用戶做刻畫或者做特征標(biāo)記，可做線上服務(wù)接口調(diào)用查詢。用戶維表是一張大寬表，大寬表基于篩選用戶的屬性或分析師分析用戶的時候用。除了標(biāo)簽跑批、用戶維表，還有人群計算、行為數(shù)據(jù)等的數(shù)據(jù)開發(fā)。

• 應(yīng)用場景：開發(fā)完數(shù)據(jù)后，再推送到應(yīng)用場景，包括人員360視圖、人群圈選、人群分析、SOP運營、內(nèi)容推薦等場景。我們基于應(yīng)用場景做迭代效果反饋之后，再反饋給標(biāo)簽規(guī)劃以及數(shù)據(jù)開發(fā)，再優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)簽以及數(shù)據(jù)開發(fā)的流程，這是整個應(yīng)用的藍(lán)圖。

3.?ETL調(diào)度模型示例

ETL調(diào)度模型包括標(biāo)簽的加工計算、數(shù)據(jù)標(biāo)簽的校驗、人群計算、跑一些分析寬表。跑完數(shù)據(jù)模型后，推薦到線上服務(wù)層，比如Redise、Clickhouse、ES ，分到服務(wù)層做服務(wù)的調(diào)用，包括站內(nèi)的服務(wù)調(diào)用以及TOC的客戶端服務(wù)調(diào)用。

站內(nèi)的服務(wù)調(diào)用即公司內(nèi)部的運營或產(chǎn)品人員用于分析、用于營銷；TOC的客戶端服務(wù)調(diào)用則是瀏覽頁面點擊時產(chǎn)生請求，客戶端調(diào)用涉及到高并發(fā)的場景，需要單獨處理接口服務(wù)。

4.?技術(shù)棧劃分

畫像系統(tǒng)技術(shù)主要包括大數(shù)據(jù)+應(yīng)用服務(wù)。大數(shù)據(jù)從存儲類型、開發(fā)語言、開發(fā)內(nèi)容來了解；應(yīng)用服務(wù)從技術(shù)選型與框架、開發(fā)內(nèi)容來了解。

5.?技術(shù)棧難點

技術(shù)棧難點分兩塊來說明：

• 第一塊是大數(shù)據(jù)，從查詢速度來講，畫像相關(guān)的查詢有很多場景，比如單用戶畫像查詢、基于行為事件的分析、組合標(biāo)簽查詢、實時查詢等。不同的場景需要考慮到用不同的工具去存儲，比如es適合關(guān)鍵詞檢索、redis/hbase適合單用戶查詢、clickhouse適合多維度OLAP分析等；從調(diào)度時間來考慮，用戶基數(shù)規(guī)模較大的公司一般每天日志量很大，跑標(biāo)簽計算、跑數(shù)據(jù)服務(wù)的時間也會相對的較多。需要做一些優(yōu)化來減少數(shù)據(jù)調(diào)度時間。

• 第二塊是應(yīng)用服務(wù)，從后臺應(yīng)用來說，后臺應(yīng)用就指單用戶畫像、行為時間分析、標(biāo)簽管理等方面的產(chǎn)品端，這塊一般沒有什么難點，就是后臺應(yīng)用的增刪改查，面向的使用者也是企業(yè)內(nèi)部人員；從數(shù)據(jù)服務(wù)角度，指標(biāo)簽畫像數(shù)據(jù)的接口調(diào)用，比如線上服務(wù)請求某用戶的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。如果是熱門應(yīng)用的話，每天畫像標(biāo)簽的接口請求就是一個高并發(fā)的問題，需要考慮用redis、hbase等工具去解決。

04?精彩問答

• Q：咨詢用戶畫像跟個人信息保護(hù)、數(shù)據(jù)安全方面的問題，在做技術(shù)底層架構(gòu)的時候，數(shù)據(jù)安全有些什么措施？
  

• A：就數(shù)據(jù)安全來說，在采集數(shù)據(jù)上，不是特別涉密、涉及敏感信息的數(shù)據(jù)會進(jìn)行采集。但在標(biāo)簽應(yīng)用查看權(quán)限上，技術(shù)上通過接口實現(xiàn)不同權(quán)限來控制。比如不同用戶分組對應(yīng)不同的權(quán)限，可以查看分組下對應(yīng)的標(biāo)簽，通過這種方式控制內(nèi)部的數(shù)據(jù)安全。

• Q：公司已有推薦系統(tǒng)且有標(biāo)簽，公司還想建設(shè)標(biāo)簽畫像中臺。想咨詢中臺標(biāo)簽畫像和標(biāo)簽系統(tǒng)的標(biāo)簽之間的關(guān)系應(yīng)該是什么樣的？

• A：這個問題可能是局限于公司內(nèi)部的問題，不是通用性的問題。可能是有的公司比較大，不同的部門牽頭做一套自己東西，做的東西有沖突了。

• Q：從最初的建立標(biāo)簽體系，比如第二級標(biāo)簽分組，除了梳理行業(yè)的競品、客戶的實際業(yè)務(wù)情況，還有沒有其他維度或常見的體系方法論？

• A：一般是基于自己公司的業(yè)務(wù)場景去梳理指標(biāo)體系。梳理標(biāo)簽體系，一般由各個業(yè)務(wù)部門人員提需求，以及產(chǎn)品經(jīng)理出需求。在開發(fā)過程中，根據(jù)使用情況不斷地做迭代。現(xiàn)在市面上也有專門講標(biāo)簽類目體系的書，專門講如何面向業(yè)務(wù)去梳理標(biāo)簽體系。

• Q：對于離線跟實時的標(biāo)簽，應(yīng)該如何合理的處理？實時標(biāo)簽應(yīng)該怎么做？

• A：大部分場景基本90%多都是基于離線標(biāo)簽去做。實時標(biāo)簽是給用戶推送一些實時的東西，但可能不一定基于標(biāo)簽的方式去做。就離線標(biāo)簽來說，我們給用戶打上標(biāo)簽，然后再去做一些篩選及推送；實時場景則可能直接通過任務(wù)計算好了，并把計算出來的這批用戶推送到對應(yīng)的地方供調(diào)用。

今天的分享就到這里，謝謝大家。

分享嘉賓：趙宏田，資深大數(shù)據(jù)技術(shù)專家，先后在中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）和武漢大學(xué)獲得工學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)雙學(xué)士學(xué)位。在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運營領(lǐng)域有多年的實踐經(jīng)驗，擅長Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)，以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、爬蟲、用戶畫像系統(tǒng)搭建等。開源項目的貢獻(xiàn)者，知乎專欄作者，撰寫了大量專業(yè)文章，廣受好評。

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延伸閱讀《用戶畫像》

推薦語：這是一本從技術(shù)、產(chǎn)品和運營3個角度講解如何從0到1構(gòu)建用戶畫像系統(tǒng)的著作，同時它還為如何利用用戶畫像系統(tǒng)驅(qū)動企業(yè)的營收增長給出了解決方案。作者有多年的大數(shù)據(jù)研發(fā)和數(shù)據(jù)化運營經(jīng)驗，曾參與和負(fù)責(zé)多個億級規(guī)模的用戶畫像系統(tǒng)的搭建，在用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)和落地解決方案等方面有豐富的經(jīng)驗。

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總結(jié)

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