专栏名称: 机器学习研究会
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【学习】关于用户画像产品构建和应用的几点经验

机器学习研究会  · 公众号  · AI  · 2017-06-12 19:08

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摘要
 

转自:大数据杂谈

贝聊是一款提供给幼儿园使用的 APP,兼具“工具属性”、“社交属性”和“资源属性”,主要的用户构成是家长和老师。APP 里面除了常见的工具属性功能外,还有类似于微信朋友圈的动态发布功能,也有类似于小米论坛的贝聊社区讨论模块,更有类似于慕课网的孩子学习课程资源平台,等等;所以贝聊的数据对象、数据主题、数据类型、数据维度和数据关系都十分丰富,面对数据应用业务场景也很多。


这种背景下,如何串联起来各种应用场景、如何找到数据应用中心环节、如何构建弹性的数据产品体系、如何满足业务灵活多变的数据需求,等等问题立马就凸显出来,十分尖锐。以一系列的画像产品为核心,构建育儿大数据生态体系,串联各类数据应用场景,是贝聊大数据提出的解决方案之一!

同时,因为贝聊用户高活跃度的特点,所以用户行为数据的增长几乎呈指数化上升,目前每月的高价值用户行为数据规模增长量已是 TB 级。这些数据的积累为画像产品的构建打下了重要基础,也是画像产品可行性论证的重要指标(数据规模、数据颗粒度、数据频率、数据价值、数据有效性……)。

在这里,我们暂不分享具体的技术细节(留给后面几期文章),只跟大家聊一聊画像产品的构建思路、组成架构、应用方案和一些值得注意的事项,抛砖引玉! 这些都是偏向于宏观的东西,但如果理不清这些东西,这个画像产品是无法构建好的,毕竟业内尚未有公开的成体系的成熟、权威方案,各家各路都在探索。

画像产品体系包括用户画像、内容画像、消息画像等等各个子画像,不同对象就有不同的画像,此文主要以用户画像为案例展开介绍,部分地方也会涉及到一些其他画像。


一、 追本溯源,应用为王  


画像产品的构建好不好、全不全、弹性够不够,很多时候不是技术问题;关键就在于一开始应用的场景有没有想好、想全、想细,其次就是对自家数据的价值剖析对不对。不同的应用思路,就会有不同的画像产品形态;不同的数据价值,就决定了画像产品能实现到什么程度。提前想好这些,就会有前瞻性,画像产品体系后期的整合就更有利,开发过程的节奏就更合理。

就贝聊来说,画像产品的应用,主要聚焦在以下几方面:

1、 用户分析 / 研究需要:

画像产品需要提供单一用户全景视图,满足单一用户的行为细致分析、用户调研、发烧友使用习惯研究、活动筹备等方面需要;同时,需要提供用户行为分析、用户特征洞察、用户规模分析等系列报表,方便业务及时监控用户数量变化、用户行为变化、用户特征表现等等。

2、 用户运营和管理需要:

画像产品需要提供用户特征标签、用户群体细分、用户需求预测等方面结果,支撑用户分层管理、用户社群管理、用户精细运营,甚至用户个性化运营等各类用户管理和运营业务需要。

3、 精准广告投放需要:

画像产品需要结合用户全景视图、用户标签结果、推荐结果等各方面数据,提供一套能快速查询、精准筛选的 DSP 广告投放工具,支持商业部门灵活、精准广告投放需要。





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