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百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

摘要:3月18日,以”大数据精准营销”为主题的数据观思享会沙龙在京成功举办。数据观思享会是在贵阳数博会组委会指导下的一个品牌沙龙。百分点研发总监苏海波在活动中给大家分享了主题为《大数据用户画像的方法及营销实践》演讲。

苏海波:大家下午好!我是技术背景出身,今天给大家分享偏技术方面的内容,主要涉及到用户画像的技术以及在营销方面的应用。

不知大家有没有听说过百分点,百分点是09年成立的,最早的时候做推荐起家,给很多电商提供第三方服务。到2014年的时候,差不多大概有1500家的电商和媒体都是我们的客户,是国内推荐最大的第三方服务提供商。2014年下半年,百分点转型为大数据解决提供商,华为、长虹等等采用我们提供的大数据解决方案,他们的企业用户画像DMP平台都是我们构建的。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

今天的主题是大数据用户画像的方法及营销实践。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

大数据已经上升为国家战略,大数据和用户画像是一个什么关系?我们先讲述一下数据在发展过程中地位的转变。早期的时候,基本上IT系统的构都是为业务服务,在服务过程中积累了数据,然后我们的BI分析团队对这些数据进行分析。但是到了DT时代,大数据时代,数据地位发生根本性的转变,数据本身就是一个现实世界的虚拟化表现,数据已经构成了一个虚拟世界,IT系统是构建虚拟系统之上更加智能,数据在DT时代更加重要。

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大家都听说过大数据四个V,大数据应该说一种信息化时代自然的延伸,意味着无处不在。怎么说?第一,我们现在已经进入信息化时代。另外,我们可穿戴设备发展得越来越快,人产生的数据会越来越多,而且随着技术发展,人和人之间这种传统面对面的沟通方式也发生了变化,很多时候可能都通过信息化传输,因此,我们人需要从机器比特流中去识别人,同时由于机器变得智能,需要教会机器去认识用户,那么用户画像这个事情就变得越来越重要。因为基于用户画像可以做一系列的事情,比如说个性化推荐、营销、征信、风控等等都是了解人的基础上才能构建的一些应用,因此用户画像是所有应用的基础。

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提到用户画像这个词,好多人都听说这个词。有多少人听说用户画像这个词,能举一下手吗?我给大家解释一下。基本上做大数据这一行的,都听说过用户画像这个词。好多人都听过画像、360用户识别、标签这些词儿,但是对这些概念并不清楚,下面我在这里跟大家分享一下我们理解的用户画像。

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首先看一下生活当中对用户的一些描述。首先看一段文字,身长八尺、面如冠玉,大家有没有想到谁?很容易想到诸葛亮。这是一段文本描述,左边这个图的描述也是描述一个人,大家会想到谁?很容易想到希特勒。

右边这个图,描述是一个球员。

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这个大家都知道是奥巴马。

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生活当中描述一个人的方式有很多,像这些的描述方式不一样,但他们都满足一些共性。首先是目标,都是为了描述人、认识人,其次是形式化,什么叫形式化?我们机器能够理解这段内容,比如说拿身份证,我们身份证可能在卡上一刷信息全部出来了;另外非形式化,刚刚看到文本图像都是非形式化的描述,机器是理解不了的。第三,是信息的组织,有可能是结构化也是非结构化。前面看到的球员给出很多指标,那是一种结构化的方式。第四,标准。我们描述一个人,要采用一套能够达成共识的指示体系,因为必须达成共识对方才能理解,如果我知道这个词而对方不理解这个词,那上面就没有办法达成一致,就没有办法来描述这个人。

最后一个方面就是验证。构建完用户画像之后,你得说出它的依据,你说这个人特别不靠谱,你得告诉为什么不靠谱,你的依据是什么?你是怎么推理来的?

因此,用户画像的描述都满足这五个方面的特性。

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说了这么多,给用户画像来下一个定义,用户画像对现实世界中的用户的数学建模。这句话,它有两层含义。第一层含义,我们看到这个词,有一个关键是用户,说明这个用户画像它跟业务密切相关,实际当中来源于业务,对符合业务需求的特定客户。来源是源于现实,高于现实。另外,数学建模。它是从用户已有数据当中去挖掘深层的、对用户比较高层次的描述,比如说这个人是月光族,月光族只是一个符号,很多时候不可能从原始数据包含月光族,我们是从用户每个月有多少收入每个月花销多少钱,推理出来是否是月光族,消费数据以及收入数据才是原始数据,因此用户画像是源于数据,高于数据。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

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如何构建用户画像,我们从服务各家企业的过程中总结出来一套方法论。要描述用户画像,第一个要有业务指示体系,达成一套共识的业务支撑体系。另外要有一种形式化的方式能够描述,而且这套知识体系,机器能够理解,只有人理解,机器不能理解这个东西也没有办法去用的。有没有这样一套方法?

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大家在60、70年代听说过本体论,那个东西听起来非常复杂,我在这儿不做过多的描述。但是我们有一套比较朴素的知识藐视体系,大家小时候学语文要用新华字典,新华字典其实就是在描述我们的知识。

怎么来描述?左边条目是一个词,就是这里所谓的符号,右边用一大段的文字解释前面这个符号,就是对应的概念,呈一个三角关系。字典里面说狗这个词,我们头脑中想到一段文字描述狗:”四条腿,会叫、会看家的动物”,脑子中想的是各种各样狗的实体,因此词典是描述知识的一套方法。通过这套方法可以拓展到用户画像中来。

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首先看一下标签,标签就对应刚刚说的符号,大家对标签这个词不太理解,其实它本质上来说就是一个用户特征的符号表现。我们说用户画像是现实中的数学建模,就是刚才说的一段概念和文字描述,是经验总结出来的用户特征。右下角对应用户群体。举一个例子,我们就拿性别来说,性别对应一个符号,而且这样的符号跟业务密切相关,比较简单的一种场景,大家理解的男女都是性别上的男和女,另外一种场景,譬如互联网上经常喜欢购买男性的商品,这时候指的不是性别,而是指在互联网上喜欢购买什么样的商品,因此跟业务相关。

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标签的标准化定义是某一种用户特征的符号表示。比如说这个人是月光族,说他是高富帅,喜欢汽车等等都是给他打上的标签。性别、地域也是标签,都可以用来描述用户。

标签与用户画像是整体和局部的关系,这种关系用标签体系来描述。举例来说,就像每一个人都有一双眼睛和一个嘴巴,但是只有嘴巴和鼻子,在位置合适的时候,才能构成一张人脸。

我们给企业构建用户画像时标签体系非常关键,它不是我们做研发拍脑袋拍出来,要跟产品人员、业务人员沟通他们的需求。刚才提到给华为做企业DMP平台,就要和所有业务部门沟通,每个业务部门对画像的需求不一样,营销部门、售后服务部门等等对标签都有自己的需求,通过收集所有需求构建一套标签体系,给每个标签一个完整定义再交给研发人员生产标签,因此和业务密切关联。

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最后一个方面是用户画像生产出来需要验证。客户跟我们交流过程中提的非常多的一个问题,最后我们标签生产出来以后,构建效果怎么样?怎么验证?

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我们的经验总结分为两个层面。第一个层面是你的标签准不准,譬如我们经常用搜索,搜索出来结果准不准。第二个层面是标签全不全,一般来说这两者没有办法完全满足,而且对标签体系也很难做到100%的完备,因此我们通常是验证标签打得准不准。

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大数据用户画像准确性验证可以分为两个方面。第一,有事实标准。这个人生理上是男是女,这个东西可以验证,但是这种方法可以直接拿到他的性别,再和我们打出来的性别做比较,就知道标签打得准不准。另外一种是无事实标准,刚才提到忠诚度,是营销当中非常重要的标签,但用户忠诚度没有一个客观事实标准,这个时候去做验证,更多的是验证计算过程是否合乎逻辑。

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我们看一下用户画像生产过程中的逻辑架构。首先是数据源,你给企业构建DMP系统,收集所有的数据,而且企业数据源都是来自各个地方,包括电子渠道、官网、微信渠道等等,第一个是要去整合所有的数据源,把所有数据源梳理清楚。

第二,数据采集,不同的渠道你的数据采集方式不一样,我们做数据采集归结两个层面,产品数据集成和用户数据集成。

第三,数据管理层面。这指的什么意思?所有用户数据采集回来之后,你要清洗、加工、建模、构建出我们用户画像,所以说这是一个数据管理的过程。

数据加工完成之后在上面开发一个对应的接口,包括分析类、服务类、营销类,提供给上面各个业务部门使用,到最后你可以应用到各个行业,比如说我们应用到金融、制造、航空、家电等,从逻辑上来说是这样一个架构。

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实际构建用户画像过程中会碰到关键技术难题,今天分享主要是两个方面。

第一是用户多渠道的数据打通。第二是用户数据挖掘建模。

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什么是用户多渠道的数据打通。在互联网上,用户跟企业有非常多的触点,PC上网是cookie标识,有各种各样的标识。整个用户行为数据被分割,如何把这些数据打通,同样用户在不同触点进行打通就变得特别重要,为了做这个事情,我们需要站在上帝的视角。我们用什么方法做这个事情?

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当一个用户,我在一个电商网络上,用邮箱登录的时候,用了email和网站的cookie,在两个标识拉一条边,就可以采用图的方法将用户全渠道ID打通。我们将刚才所有的ID作为顶点,当两个ID共现的时候,邮件和cookie可以连一个边,把所有的点连成起来就构成一张图,就能进行打通,两个ID通过中间一条路径进行联通,认为他们是同样一个用户。实际业务对拉通可信度的要求有区别,比如拿推荐来说,要求没那么高,拉通错了影响没那么大。但如果电商网站上,手机和网上用户拉错了,把信息发到另外一个人的手机里面,用户体验会非常糟糕。

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刚才说的标签体系拉通,什么意思?我们数据来自于不同渠道,我们有很多电商客户,它们的类目体系并不一样,我们不同渠道的数据该如何进行整合?这就涉及到标签体系拉通的问题。大家容易想到直观的方法,就是进行手工映射,这种工作量特别大。

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另外一种是通过机器学习,百分点建立一套标准体系,对于任何用户访问的任何一个商品,通过机器学习分类到这套标准体系,就解决类目体系拉通的问题。

具体到模型太技术了,就不说了。

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接下来说到用户画像标签层级。指的什么意思?我们刚刚说了用户画像是标签的集合,我们可以分为几个层次。我们最开始涉及到的用户行为是什么?网络行为。这些都是原始类的数据,按照他们加工难度或者业务需求程度,可以分为几类。

事实类标签。什么叫事实类标签?比如说购买什么种类的商品,这个网站我浏览了几次,这都不需要加工,只需要做简单统计,就能得到事实标签。

再往上模型预测类标签。比如说你刚刚买了一个手机,你有手机配件方面的需求,这是模型预测类的标签。

再往上是营销类标签,类似于忠诚度、影响力这些方面的标签。我要提高他的忠诚度怎么得到?它其实是上面业务和底下原始数据衔接层,得到用户忠诚度可以去进行营销。再比如影响力标签,可以根据发的信息有多少人转,根据这些原始数据,这个人在朋友圈影响力有多大,这都是加工出来的。

最上面一层是业务类标签,譬如有房一族、有车一族、高富帅、白富美等。比如高富帅,你怎么判断?收入、性别等原始标签组合成高富帅这个标签。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

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最后说一下用户画像在实际业务中的应用,首先可以根据我们的应用去拓展维度,刚才说了根据实际业务需求,然后去构建标签体系的维度。第二,它可以根据维度扩展用户画像的应用,因此它和实际中的应用是互相促进的关系。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

有了忠诚度、影响力的标签可以做营销,在售前推出一款新产品,希望在销售之前找到目标用户群做精准营销,这是一方面;另一方面,在售中把用户拉到网站上做向其推荐感兴趣的商品,这是售中;最后我的用户买了商品离开网站之后,用户对产品以及对我的品牌口碑反馈是什么样,这是售后。我希望得到这方面的用户反馈,用于售后做增值服务。今天主题是大数据在营销方面的应用,因此后面的内容侧重在营销方面,即用户画像在营销中如何使用。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

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构建画像之后,因为营销渠道非常多,包括短信营销、在线营销等等,百分点基于企业的三方数据来进行营销。所谓第一方数据,指的是企业的CRM数据、销售数据,这些都是属于它的第一方数据。第二方数据,比如做广告做投放,广告的曝光数据、点击数据、转化数据等。第三方数据,指的是第三方的数据服务公司补充的数据,帮助企业找到更多的潜在客户,这种叫做第三方数据。

有了三方数据之后全部进行整合,加工成用户画像,筛选出潜在人群,就有了数据闭环,同时还包括营销闭环,在做营销的时候可能对初始筛选出的人群效果不太满意,因为效果不一定是特别好的,根据实际报表情况对我的营销策略不断进行调整,因此会有两个闭环。

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百分点营销管家是一站式营销平台,它解决什么问题?客户做营销的渠道非常多,短信、百度搜索还有门户广告等,这些是大家比较熟悉的。这两年什么最火?程序化购买,跟企业接触过程当中,企业对DSP不太了解,但又不得不往这方面转型,他们如何选靠谱的DSP对他们来说都是很费劲的事情。一方面,我们产品就可以解决它们的问题,营销管家对接了众多的投放平台,包括短信营销、邮件营销、搜索SEM等等,广告主你需要什么样的渠道在平台上直接选择就好,实现全渠道的营销。

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我们可以看一下实现的营销方面的效果,这是给某知名手机厂商采用营销管家最后达到的效果方面的提升。现在企业做营销,投放完就将数据留在了投放渠道上,自己没拿回来,那这次投放的数据就浪费了。现在很多企业都在构建自己的DMP平台,所谓DMP就是数据管理平台,需要把自己投放的数据拿回来,便于后面做营销可以再次利用这些数据,相当于形成数据资产不断沉淀。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

第二个例子,化妆品闪购商城达到了销售的提升,这里就不再细说了。

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上面一个例子是我们给某个知名制造企业构建的第一方DMP,首先要拉通所有的数据建立整体的大数据管理平台,然后把他们所有企业内部外部所有数据都收集归拢建立消费者画像,结合画像做营销。

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这里构建360度的用户画像体系,传统用户画像来自结构化的数据,比如CRMM系统或者销售数据,这些数据相对很多维度有缺失,我们将所有的数据,浏览数据、访问数据、微博数据、论坛数据进行整合,拉通构建360度用户画像体系,基于整体的画像去做营销。

我们当时做过这样的一个案子,大概60万左右的潜在消费者形成了四个标准进行投放,大概效果是盲投的10倍。

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最后再补充一个在社会化营销做的例子。当时某一个家电制造企业客户新品发布希望招募粉丝,他们希望从老用户中找出最有可能参加活动的粉丝。

我们的方案是利用企业销售数据对用户忠诚度进行建模,得到忠诚度标签之后挑选忠诚度比较高的用户,具体的建模数据包括接受渠道多少、购买品类多少,购买频次多少次,最后直接带来的效益是带来了超过一半的粉丝,成本只有以往的40%。

百分点研发总监苏海波:大数据用户画像的方法及营销实践

最后,我对前面内容做一个小结。用户画像不是数学游戏,而是严肃的业务问题。所谓标签不仅仅是一个符号,其实是衔接底层用户数据和上面业务之间一个很好的抽象层,是业务和技术的非常好结合点,通过用户画像无论将它应用于营销还是将来拓展到征信方面、推荐方面,都是有非常多的实际案例。

这是我今天给大家分享的内容,谢谢!

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