智能数据治理平台

在线免费试用 DEMO体验视频介绍

睿治智能数据治理平台

IDC蝉联数据治理解决方案市场第一

时间：2022-05-26来源：靠自己浏览数：116次

用户画像是数据仓库、数据产品的一个重要且热门的分支，它与提升用户体验、扩大市场规模等用途息息相关。既可以实现个性化推荐、广告、push等场景，也可提升流量的消耗效率。

本文：DPM如何规划用户画像

用户画像是数据仓库、数据产品的一个重要且热门的分支，它与提升用户体验、扩大市场规模等用途息息相关。既可以实现个性化推荐、广告、push等场景，也可提升流量的消耗效率。那么，面对诸多的用户身份信息，用户行为数据，我们该如何规划用户画像标签呢，用以赋能到运营业务上，使数据信息发挥更大的价值。

一、用户画像基本概念用户在注册信息和日常产品的使用中，通过信息记录和埋点上报，收集了用户的大量信息。将这些信息通过逻辑处理，形成一个用户ID为主的标签体系。标签体系多层级、多维度组织构建，通常，我们用最底层的一级来构建用户画像的宽表。

标签的具体类型包括：

通常，用户标签具有时效性，随着产品功能的迭代，标签可能会成为废弃数据。为了规范整理标签，应及时对废弃标签下限；并且对线上使用的标签做定期更新。

一般情况，标签按照更新需要分为两类：

静态标签：例如性别等，一般不需要更新。

动态标签：重要动作的频次，商品类型偏好等，需要经常更新，一般更新频次为天。

二、用户画像构建一般构建用户画像，需要满足高概括性和延展性。

概括性是指需要尽可能覆盖所有业务，避免遗漏，可以多收集一下业务方的需求。

延展性是指标签在创建成功后可以正确的归类。

构建思路：

通常，用户画像会从8个组织维度去进行开发，进行整体架构的构建。

基本属性	基础信息、身份信息等
平台属性	区别于基础信息，是在平台使用的信息；比如在a市工作生活的b市用户；基本属性是b市，平台属性是a市
行为属性	登录频次、流失日期等；也可用来记录某一功能、某一品类的流失标签。
产品偏好	通过算法挖掘出用户对某些产品、功能的偏好
兴趣偏好	用户对内容各分类的偏好，可以确定用户对内容的消耗
敏感度	用户对活动、优惠等的敏感度，可以避免优惠红包等的浪费。
消费属性	用户在产品的付费情况；频次、金额、最近一次消费的时间等。
用户价值	根据用户在产品的活跃程度和使用频次，定义用户于该产品的价值。