元宇宙：銀行DAO社區(qū)如何分析用戶畫(huà)像

1、元宇宙：銀行DAO社區(qū)如何分析用戶畫(huà)像一、前言DAO（Decentralized Autonomous Organization，去中心化自治組織）是由達(dá)成同一個(gè)共識(shí)的群體自發(fā)產(chǎn)生的一種組織形式，其核心理念是共創(chuàng)、共建、共治和共享。DAO是元宇宙中的重要的組成元素。在元宇宙中，眾多的志同道合的用戶組建各種DAO完成相關(guān)活動(dòng)或是任務(wù)的協(xié)作，實(shí)現(xiàn)元宇宙整個(gè)體系的持續(xù)運(yùn)行。銀行作為元宇宙中的基礎(chǔ)設(shè)施，在為元宇宙提供便捷高效的金融服務(wù)之外，還可以組建銀行自己的DAO社區(qū)同用戶建立連接，進(jìn)一步提升銀行服務(wù)水平，也是一種全新的獲客與營(yíng)銷方式。銀行產(chǎn)品在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，會(huì)對(duì)其用戶畫(huà)像進(jìn)行分析，以便于銀行可以更好

2、地為用戶提供定制化服務(wù)?，F(xiàn)實(shí)環(huán)境中的銀行用戶屬性比較單一，例如用戶的職業(yè)是醫(yī)生，現(xiàn)實(shí)中的用戶身份比較明確，用戶畫(huà)像分析比較容易。銀行產(chǎn)品在元宇宙環(huán)境中，用戶應(yīng)用場(chǎng)景存在多維空間，同用戶的交互更為頻繁與智能。銀行DAO社區(qū)中的用戶屬性更為復(fù)雜。同樣以用戶職業(yè)為醫(yī)生為例，在元宇宙中，用戶可以是美食家，收藏家，可以有多個(gè)身份，用戶畫(huà)像會(huì)比較復(fù)雜。本文主要以銀行DAO社區(qū)為基礎(chǔ)，討論如何對(duì)銀行DAO社區(qū)中的用戶進(jìn)行畫(huà)像分析。二、用戶畫(huà)像分析總流程對(duì)銀行DAO社區(qū)中的用戶畫(huà)像進(jìn)行分析，可以按如下流程進(jìn)行實(shí)施。首先需要明確用戶畫(huà)像的數(shù)據(jù)范圍與目標(biāo)，需要從哪些渠道進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總，進(jìn)行用戶畫(huà)像的目標(biāo)是什么，避免

3、對(duì)用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)過(guò)度分析導(dǎo)致資源和時(shí)間的浪費(fèi)。明確用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)范圍和目標(biāo)之后，需要制定用戶畫(huà)像標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，例如在銀行社區(qū)DAO中，希望獲得用戶的年齡畫(huà)像，需要提前定義青年標(biāo)簽用戶的年齡范圍，中年用戶的年齡范圍等?？紤]到用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)的多維和多渠道特征，需要對(duì)用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、合并與清洗。銀行DAO社區(qū)中，存在一個(gè)用戶會(huì)參與多個(gè)DAO的活動(dòng)，不同DAO的主題、共識(shí)以及DAO任務(wù)也不一樣。根據(jù)用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)和目標(biāo)，進(jìn)行用戶畫(huà)像分析，提煉關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納整理，繪制相應(yīng)的數(shù)據(jù)圖表，并進(jìn)行用戶最終畫(huà)像可視化報(bào)告呈現(xiàn)。用戶畫(huà)像復(fù)盤(pán)分析與效果評(píng)價(jià)。通過(guò)對(duì)用戶畫(huà)像分析后在實(shí)施產(chǎn)品場(chǎng)景和活動(dòng)中的應(yīng)用表現(xiàn)，評(píng)估用戶畫(huà)

4、像的效果，查漏補(bǔ)缺，為下一次的用戶畫(huà)像的升級(jí)提供數(shù)據(jù)和模型參考。用戶畫(huà)像分析總流程如圖1所示。圖1 用戶畫(huà)像分析總流程三、用戶畫(huà)像分析實(shí)戰(zhàn)1. 范圍目標(biāo)銀行DAO社區(qū)用戶畫(huà)像分析，聚焦在用戶DAO社區(qū)中的用戶，也就是現(xiàn)實(shí)中的銀行網(wǎng)點(diǎn)用戶不在分析范圍內(nèi)，由于銀行DAO社區(qū)中，存在DAO同用戶多對(duì)多的關(guān)系，例如同一個(gè)用戶會(huì)參加多個(gè)DAO，一個(gè)DAO必然也會(huì)有多個(gè)用戶參加。銀行DAO社區(qū)中的用戶就是本次用戶畫(huà)像的數(shù)據(jù)范圍。而本次用戶畫(huà)像的目標(biāo)就是發(fā)現(xiàn)不同DAO中，用戶現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的地區(qū)、元宇宙中經(jīng)常出現(xiàn)的區(qū)域、性別、學(xué)歷和職業(yè)組成，以便于更好地為用戶提供服務(wù)，為用戶提供更好的DAO產(chǎn)品工具。2. 畫(huà)像

5、標(biāo)簽根據(jù)用戶畫(huà)像的數(shù)據(jù)范圍和目標(biāo)，銀行DAO社區(qū)用戶畫(huà)像標(biāo)簽定義如下：用戶區(qū)域、用戶性別、用戶學(xué)歷、用戶職業(yè)。受于篇幅限制，用戶畫(huà)像標(biāo)簽做了極大的精減，實(shí)際分析過(guò)程中，可以結(jié)合用戶在銀行DAO社區(qū)中的用戶角色以及參與的DAO的相關(guān)任務(wù)，進(jìn)一步對(duì)用戶的職業(yè)標(biāo)簽進(jìn)行進(jìn)一步擴(kuò)展。例如用戶在DAO社區(qū)中，加入了創(chuàng)作者DAO，經(jīng)常發(fā)布高質(zhì)量的原創(chuàng)文章，雖然用戶在現(xiàn)實(shí)中的職業(yè)是程序員，但在銀行DAO社區(qū)中，職業(yè)標(biāo)簽可以是原創(chuàng)作者。用戶畫(huà)像標(biāo)簽如圖2所示。圖2 用戶畫(huà)像標(biāo)簽3. 識(shí)別處理銀行社區(qū)DAO中，對(duì)用戶識(shí)別可以有多種方法，我們主要概括為兩種識(shí)別方法。（1）確定性方法識(shí)別：通過(guò)DID（Decentra

6、lized Identifiers，分布式身份標(biāo)識(shí)）服務(wù)建立用戶在銀行DAO中的身份識(shí)別。還可以通過(guò)用戶ID、手機(jī)號(hào)、郵箱等用戶唯一標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別。（2）概率論方法識(shí)別：通過(guò)銀行DAO社區(qū)產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，結(jié)合元宇宙中的地理和參數(shù)標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別。也可以通過(guò)IDFA(Identifier For Advertisers，廣告客戶標(biāo)識(shí)符)、Cookie、IP地址（Internet Protocol Address，網(wǎng)際協(xié)議地址）等，使用設(shè)備相關(guān)的間接數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)或者其他復(fù)雜規(guī)則來(lái)分析。對(duì)用戶數(shù)據(jù)識(shí)別完成后，對(duì)識(shí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)一步進(jìn)行處理，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除冗余與垃圾數(shù)據(jù)，例如有些用戶在

7、某一個(gè)DAO中的某一固定行為，為了節(jié)省數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜度，可以進(jìn)行壓縮。用戶識(shí)別方法如下圖3所示。圖3 用戶識(shí)別方法4. 提煉歸納用戶在銀行DAO社區(qū)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)識(shí)別處理后，變?yōu)橄鄬?duì)整潔的數(shù)據(jù)，接下來(lái)通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具對(duì)銀行DAO社區(qū)中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉和歸納，這些數(shù)據(jù)是生成畫(huà)像的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析工具有很多，一般而言銀行都有自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中對(duì)銀行DAO社區(qū)中的海量用戶數(shù)據(jù)分析效率和效果都非常好。對(duì)于銀行DAO社區(qū)的產(chǎn)品經(jīng)理而言，如果所涉及的用戶畫(huà)像是一個(gè)全新的工程，則可以根據(jù)少量數(shù)據(jù)，提前進(jìn)行建模和驗(yàn)證，可以通過(guò)Python語(yǔ)言或是R語(yǔ)言進(jìn)行建模分析。提煉歸納的前提是需要我們構(gòu)建

8、好畫(huà)像模型。用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)模型如圖4所示。圖4 用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)模型我們可以根據(jù)上述模型將數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉歸納，并將用戶進(jìn)行“打標(biāo)”（將不同的標(biāo)簽賦予用戶）操作。5. 生成畫(huà)像根據(jù)建立好的用戶畫(huà)像模型以用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，生成用戶畫(huà)像。生成畫(huà)像有兩種方式。（1）文字式：直接以文字描述的方式，對(duì)用戶進(jìn)行畫(huà)像。例如：用戶張三，年齡28，碩士研究生，在上海工作，銀行產(chǎn)品經(jīng)理，喜歡社交，在投資者DAO社區(qū)中是一位熱心的金融知識(shí)講師，也是是一位卓越的理財(cái)達(dá)人。（2）虛擬式：直接以虛擬圖片或是虛擬形象的方式進(jìn)行呈現(xiàn)。在元宇宙中，虛擬式會(huì)使用得比較多，一般會(huì)在用戶虛擬形象上呈現(xiàn)相應(yīng)的畫(huà)像標(biāo)簽。也可以通過(guò)虛擬徽章的形式呈現(xiàn)

9、，在銀行元宇宙DAO社區(qū)中，會(huì)是一種身份的象征。6. 復(fù)盤(pán)評(píng)價(jià)用戶畫(huà)像生成之后，我們根據(jù)不同用戶的用戶畫(huà)像研發(fā)相應(yīng)的銀行DAO社區(qū)產(chǎn)品功能，為用戶提供定制化的服務(wù)。例如，某類用戶群體是營(yíng)銷大使，營(yíng)銷渠道和人脈非常廣闊，我們?cè)阢y行營(yíng)銷DAO社區(qū)中，向這類用戶群體提供更加便捷的營(yíng)銷工具，讓用戶非常容易獲得營(yíng)銷資源，并且可以非常直觀查看營(yíng)銷效果。為了達(dá)到我們預(yù)期的產(chǎn)品效果，需要對(duì)生成的用戶畫(huà)像進(jìn)行復(fù)盤(pán)評(píng)價(jià)，因?yàn)橛脩舢?huà)像準(zhǔn)確，是成功向用戶定制化提供產(chǎn)品和服務(wù)的前提。用戶畫(huà)像由眾多的用戶標(biāo)簽組成，因此對(duì)用戶畫(huà)像的復(fù)盤(pán)評(píng)價(jià)，可以拆解為對(duì)用戶標(biāo)簽的準(zhǔn)確率進(jìn)評(píng)價(jià)。以【學(xué)位】標(biāo)簽為例，對(duì)用戶標(biāo)簽的準(zhǔn)確率評(píng)價(jià)如表

10、1所示。表1 用戶【學(xué)位】標(biāo)簽準(zhǔn)確率由上表數(shù)據(jù)計(jì)算【學(xué)位】標(biāo)簽的準(zhǔn)確率為：（5+3+4）（5+1+0+0+3+1+1+0+4）=1215=80%根據(jù)計(jì)算出的結(jié)果，結(jié)合歷史標(biāo)簽數(shù)據(jù)效果，同本產(chǎn)品數(shù)據(jù)或是行業(yè)同類產(chǎn)品的標(biāo)簽準(zhǔn)確率進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在，不斷升級(jí)優(yōu)化提升標(biāo)簽的準(zhǔn)確率，進(jìn)而提升用戶畫(huà)像的精準(zhǔn)度。四、總結(jié)元宇宙時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，在元宇宙中會(huì)存在各種各樣的DAO。銀行DAO社區(qū)產(chǎn)品，是元宇宙中用戶之間產(chǎn)生連接的基礎(chǔ)形式。元宇宙雖然是新的產(chǎn)品形態(tài)，不過(guò)元宇宙所涉及的一些基礎(chǔ)服務(wù)，將會(huì)是現(xiàn)有產(chǎn)品服務(wù)的延伸。對(duì)元宇宙中銀行DAO社區(qū)的用戶進(jìn)行畫(huà)像分析，現(xiàn)有的用戶畫(huà)像理論和模型仍然可以適用，只不過(guò)元宇宙的用戶維度更高，畫(huà)像模型更為復(fù)雜。這就需要在人工建模的同時(shí)，需要借助于計(jì)算機(jī)人工智能進(jìn)行輔助建模，例如文本挖掘