隨著大數據應用的討論和創新，個性化技術已成為一個重要的著陸點。用戶肖像越來越受到企業的重視。與傳統的線下會員管理、問卷調查、購物籃分析相比，大數據首次使企業能夠通過互聯網獲得更廣泛的反饋信息，為進一步準確、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要商業信息提供了足夠的數據基礎。

接下來，我們將教您如何用敏捷可視化的分析來完成用戶肖像。

用戶肖像是什么？

互聯網逐漸進入大數據時代后，不可避免地會給企業和消費者的行為帶來一系列的變化和重塑。最大的變化是，消費者的所有行為似乎都在企業面前是可視化的。隨著大數據技術的深入研究和應用，企業越來越關注如何利用大數據為準確的營銷服務，然后深入挖掘潛在的商業價值。因此，用戶肖像的概念應運而生。

用戶肖像，即用戶信息標簽，是企業通過收集和分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據，完美抽象用戶的業務全貌，是企業應用大數據技術的基本途徑。用戶肖像為企業提供了足夠的信息基礎，可以幫助企業快速找到更廣泛的反饋信息，如準確的用戶群體和用戶需求。

用戶肖像的重點是給用戶貼上標簽，一個標簽通常是一個高度精致的特征標志，如年齡、性別、地區、用戶偏好等。最后，用戶的所有標簽都可以概述用戶的三維肖像。

具體來說，用戶畫像需要以下四個階段:

1、戰略解釋：企業選擇建立用戶肖像平臺，可以實現提高產品和服務質量、準確營銷等不同的戰略目的。用戶肖像的構建也因戰略目的而有所不同。因此，首先要明確用戶肖像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，然后有針對性地開展實施工作。

2、建模系統：對用戶肖像進行數據建模，戶肖像進行數據建模，找出相關數據實體，以數據實體為中心規定數據維度類型和相關關系，形成符合客戶實際情況的建模系統。

3、維度分解：以用戶、商品和渠道為中心，分解和列出數據維度。根據相關原則，選擇與戰略目的相關的數據維度，避免過多無用的數據干擾分析過程。

4、應用流程：針對不同角色人員的需求(如市場、銷售、研發等)，設計各角色人員在用戶畫像工具中的使用功能和應用/操作流程。

用戶肖像平臺的戰略意義

1、 完善產品運營，改善用戶體驗：改變以往閉門生產模式，設計制造更適合用戶的產品，提高用戶體驗。

2 外部服務，提高利潤：根據產品特點，找到目標用戶，與用戶偏好渠道互動，促進購買，實現準確的運營和營銷。

如何搭建用戶畫像平臺？

公司應建立用戶肖像平臺，擁有大量的用戶數據數據平臺和視覺數據工具平臺，根據不同的用戶交互場景，應用挖掘數據平臺的價值，讓研發生產、用戶研究、營銷人員根據需要，隨時獨立分析不同產品的用戶特征，快速洞察用戶需求。該平臺需要回答的核心問題是：用戶是誰？ 用戶需要什么？ 用戶在哪里？

用戶肖像建模系統

完善的用戶肖像平臺需要考慮全面的模型系統。一般來說，構建用戶肖像平臺所需的數據分為用戶、商品和渠道。

1、用戶：數據維度包括自然特征、興趣特征、社會特征和消費特征。從數據特征的角度來看，它可以分為基本屬性和衍生品標簽。基本屬性包括年齡、性別、地區、收入等客觀事實數據。衍生品標簽屬于基本屬性，并通過模型規則生成額外的判斷數據。

2、商品：數據維度包括商品定位和商品屬性。商品屬性是商品的功能、顏色、能耗、價格等事實數據，商品定位是商品的風格和定位群體，需要與用戶標簽相匹配。

3、渠道：渠道分為信息渠道和購買渠道。用戶在信息渠道上獲取信息，并在購買渠道上購買商品。不同類型的用戶對渠道有不同的偏好，準確選擇相應的渠道可以提高效率和收入。

用戶肖像數據維度

對每一類數據實體，進一步分解可落地的數據維度，形成字段集。

用戶數據：

性別、年齡、地域、教育水平、出生日期、職業、星座

用戶興趣特征：興趣愛好，使用APP/網站，瀏覽/收集內容，互動內容，品牌偏好，產品偏好

用戶社會特征:婚姻狀況、家庭狀況、社會/信息渠道偏好

用戶消費特點：收入狀況、購買力水平、已購商品、購買渠道偏好、最終購買時間、購買頻率

商品數據(以消費電子為例):

手機：品牌、顏色、尺寸、電池容量、內存、攝像頭、CPU，材料、散熱、價格范圍

筆記本：品牌、屏幕尺寸、配置、顏色、風格、厚度、價格范圍

智能手表：品牌、功能、材料、電池容量、顏色、風格

渠道數據(以消費電子為例):

信息渠道：微信、微博、論壇、SNS，貼吧、新聞網站、咨詢App

購買渠道:電商平臺、微店、官網、實體店、商店

用戶肖像使用場景

場景1、按需設計：改變傳統的先設計再銷售模式。在開發新產品之前，分析用戶群體在用戶肖像平臺上的偏好，有針對性地設計產品，改變原新產品高失敗率的困境，提高銷售業績。例如，一家公司想開發一款面向智能手表的智能手表28-35通過對平臺的分析，年輕男性發現了材料=金屬，風格=硬朗，顏色=“黑色”/"深灰色"、價格區間=中等偏好比例最大，為新產品的設計提供了非常客觀有效的決策依據。

場景二、精準營銷:根據現有產品，找到偏好的精準人群分類，以及這些人群在信息渠道和購買渠道的分布比例，確定廣告和活動的位置和內容，實現精準營銷。

用戶畫像平臺技術方案

系統架構

從數據源到最終顯示分為以下幾層：

1、數據源：包括來自各種業務系統和媒體的分析數據源，其載體包括數據庫、文件、大數據平臺等。

2、數據建模：根據用戶肖像建模系統配置數據模型。

3、數據市場：每個數據市場都是基于一個主題進行輕量建模的細節數據。數據通過列存儲有效地壓縮、標記和存儲在磁盤中。當需要計算時，數據計算采用內存計算，每個機器節點同時計算，最終將結果發送到可視化分析層進行顯示。

敏捷可視化分析已成為主流

目前，可視化分析行業的建設理念也在發生積極變化。敏捷可視化分析的理念已經成為主流，從被認可到逐漸被接受。通過敏捷迭代的可視化分析應用開發模式，可以快速滿足客戶的可視化分析需求；通過提高可視化分析系統的交付成功率，最大限度地發揮客戶的商業價值。

基于敏捷可視化分析產品，客戶的可視化分析應用程序不需要等待幾個月。通過快速交付和連續迭代的敏捷開發，可視化分析需求可以在一周內響應并交付給用戶。

同時，基于自服務(Self-Service)敏捷可視化分析支持最終用戶通過簡單、靈活、強大的可視化分析前端實現自己的可視化分析應用。通過創建發現問題、找到答案、采取行動的可視化分析閉環IT部門負擔沉重。

綜上所述，根據不同的用戶交互場景，用敏捷可視化的工具連接企業自己的數據庫，搭建用戶肖像平臺，隨時分析用戶特征，快速洞察用戶需求。在此期間，可以做好建模和維度分解。

Bingdata通過大數據技術的分析和預測，為企業提供智能數據分析、運營優化、交付決策、精準營銷、競爭產品分析等綜合營銷服務。