用戶(hù)畫(huà)像實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)

用戶(hù)畫(huà)像實(shí)戰(zhàn)

(完整版46頁(yè)精華版30頁(yè))?

用戶(hù)畫(huà)像介紹?

甲方大數(shù)據(jù)?甲方用戶(hù)畫(huà)像實(shí)戰(zhàn)?

賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)案例分享大綱用戶(hù)畫(huà)像介紹

定義1：Alan

Cooper(交互設(shè)計(jì)之父)最早提出了(user

persona

)的概念：“personas

are

a

concreterepresentation

of

target

users.

”P(pán)ersona是真實(shí)用戶(hù)的虛擬代表，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)

用戶(hù)模型。

定義2：用戶(hù)畫(huà)像（userprofile）是基于大量用戶(hù)積累下的數(shù)據(jù)，結(jié)合相應(yīng)的需求和場(chǎng)景沉淀出的一系列

標(biāo)簽，這些標(biāo)簽共同為提供更好的產(chǎn)品迭代提供數(shù)據(jù)支持。

定義3：A

user

profile

is

a

visual

display

of

personal

data

associated

with

a

specific

user.

什么是用戶(hù)畫(huà)像?

userportraituserpersona

常見(jiàn)用戶(hù)畫(huà)像:人群圈選，行為標(biāo)簽定向用戶(hù)畫(huà)像的作用?一是能準(zhǔn)確的了解現(xiàn)有用戶(hù)?二是能在茫茫人海中通過(guò)廣告營(yíng)銷(xiāo)獲取相似標(biāo)簽的新用戶(hù)現(xiàn)有用戶(hù)：能在了解用戶(hù)的基礎(chǔ)上明確產(chǎn)品定位，“投其所好”；新用戶(hù)：售前的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、售中的個(gè)性化推薦匹配，以及售后的增值服務(wù)等。?用戶(hù)流量的三大終極問(wèn)題：認(rèn)知用戶(hù)?用戶(hù)是誰(shuí)？

（現(xiàn)存客戶(hù)，潛在客戶(hù)）?用戶(hù)是哪里來(lái)？

（渠道）?用戶(hù)到哪里去？

（流失與召回

）個(gè)性化推薦精確的內(nèi)容分發(fā)風(fēng)控檢測(cè)金融，銀行用于進(jìn)行信貸風(fēng)控

黃牛、羊毛黨的識(shí)別產(chǎn)品設(shè)計(jì)產(chǎn)品符合核心用戶(hù)群體的需求用戶(hù)畫(huà)像精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)針對(duì)用戶(hù)特點(diǎn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析上層決策、數(shù)據(jù)報(bào)告廣告投放精準(zhǔn)廣告定向投放用戶(hù)畫(huà)像的應(yīng)用場(chǎng)景廣告也好，信息流、商品推薦也罷，本質(zhì)上都是內(nèi)容與用戶(hù)的理解、

匹配

舉個(gè)栗子：用戶(hù)畫(huà)像與廣告的關(guān)系畫(huà)像團(tuán)隊(duì)人員的技術(shù)棧?大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)(離線、實(shí)時(shí))?Spark,

Flink,

Hbase,

Hive,

Hadoop,

Scala,

Kafka,ZK?

OLAP：

Kylin,

Doris,

ES,

Druid?數(shù)倉(cāng)建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)?數(shù)據(jù)挖掘(機(jī)器學(xué)習(xí)/自然語(yǔ)言處理/知識(shí)譜圖)?LR,

SVM,

Bayes,XGB,

KNN,

MLP,

DNN,

PU

Learning?

Python,TensorFlow,

Spark

Mllib,scikit-learn?

LDA,

FastText,

DSSM,

Entity

Linking?

后端架構(gòu)?

Java,

Spring,

RPC，Redis?

微服務(wù)，負(fù)載均衡?

軟技能?

溝通交流能力?

數(shù)據(jù)分析?

業(yè)務(wù)sense根據(jù)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)目標(biāo)和使用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)相關(guān)標(biāo)簽體系搜索數(shù)據(jù)：寶馬最新5系多少錢(qián)，好開(kāi)嗎?

標(biāo)簽：汽車(chē);寶馬；高檔轎車(chē)；寶馬5系A(chǔ)PP數(shù)據(jù)：打開(kāi)汽車(chē)之家9次，使用時(shí)長(zhǎng)2小時(shí)標(biāo)簽：汽車(chē)其它數(shù)據(jù)：到過(guò)寶馬4S店，打過(guò)寶馬4S電話

標(biāo)簽：汽車(chē);寶馬異構(gòu)數(shù)據(jù)源用戶(hù)標(biāo)簽體系業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景年齡性別鹿晗粉絲綁定IoT設(shè)備數(shù)…精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)個(gè)性化推薦金融風(fēng)控…用戶(hù)畫(huà)像一般構(gòu)建流程行為日志銷(xiāo)售數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)抓取…基礎(chǔ)屬性行為屬性興趣偏好資產(chǎn)消費(fèi)IoT設(shè)備標(biāo)簽…用戶(hù)行為特征庫(kù)(who,when,where,what

+content..)統(tǒng)一畫(huà)像服務(wù)服務(wù)SLA:99.9%用戶(hù)畫(huà)像平臺(tái)人群提取畫(huà)像分析精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)行為提取服務(wù)層數(shù)據(jù)層挖掘?qū)有铝闶蹟?shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)硬件IoT數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)SLA:99%用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)架構(gòu)畫(huà)像數(shù)據(jù)(dws畫(huà)像大寬表)業(yè)務(wù)

畫(huà)像分析聚合機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則策略實(shí)時(shí)離線?

標(biāo)簽體系建設(shè)與管理?

標(biāo)簽挖掘建模?

標(biāo)簽評(píng)估指標(biāo)?

興趣偏好類(lèi)標(biāo)簽評(píng)價(jià)?

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集?

實(shí)時(shí)標(biāo)簽?

新機(jī)畫(huà)像?

隱私安全合規(guī)3.標(biāo)簽?

用戶(hù)統(tǒng)一ID標(biāo)識(shí)?

畫(huà)像價(jià)值衡量用戶(hù)畫(huà)像的關(guān)鍵點(diǎn)與挑戰(zhàn)1.用戶(hù)標(biāo)識(shí)4.價(jià)值5.

隱私2.實(shí)時(shí)甲方大數(shù)據(jù)主觀知識(shí)多媒體內(nèi)容地理位置信息實(shí)時(shí)信息流

購(gòu)買(mǎi)歷史社交連接

所里工作回顧：跨數(shù)據(jù)源融合與用戶(hù)建模媒體分享網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物網(wǎng)站微博網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)絡(luò)簽到網(wǎng)站問(wèn)答社區(qū)

甲方豐富的數(shù)據(jù)生態(tài)：硬件、新零售、互聯(lián)網(wǎng)MIUI、游戲、視頻、音樂(lè)、

閱讀、金融等甲方商城、甲方之家、有品等手機(jī)、

電視、音箱、生態(tài)鏈等互聯(lián)網(wǎng)新零售硬件甲方不僅僅是一家智能手機(jī)公司更是一家以手機(jī)、智能硬件和IoT平臺(tái)為核心的互聯(lián)網(wǎng)公司一家大數(shù)據(jù)和AI公司甲方大數(shù)據(jù)：全生態(tài)、多樣性有品電商甲方之家電視IoTMIUI云服務(wù)廣告路由器金融游戲甲方用戶(hù)畫(huà)像實(shí)戰(zhàn)甲方業(yè)務(wù)復(fù)雜，用戶(hù)數(shù)據(jù)分散，畫(huà)像能力建設(shè)尤為重要 甲方用戶(hù)畫(huà)像：連接數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的中樞 何為甲方用戶(hù):甲方硬件的擁有者，零售、服務(wù)的消費(fèi)者手機(jī)潛在購(gòu)機(jī)人群游戲中R人群騰訊系游戲流失人群銀發(fā)旅游人群手機(jī)用戶(hù)流失預(yù)測(cè) 甲方用戶(hù)標(biāo)簽體系：九大類(lèi)與百萬(wàn)標(biāo)簽策略標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽事實(shí)標(biāo)簽OneData基礎(chǔ)屬性

社交屬性

位置與場(chǎng)景

設(shè)備屬性

消費(fèi)屬性

資產(chǎn)屬性

行為屬性

興趣屬性

業(yè)務(wù)標(biāo)簽活躍業(yè)務(wù)家有小孩用戶(hù)價(jià)值行為次數(shù)退換占比興趣偏好活躍天數(shù)購(gòu)買(mǎi)金額學(xué)歷性別年齡職業(yè)其他消費(fèi)傾向購(gòu)買(mǎi)次數(shù)購(gòu)買(mǎi)類(lèi)型模型標(biāo)簽策略標(biāo)簽事實(shí)標(biāo)簽原始數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)策略建模統(tǒng)計(jì)分析標(biāo)簽挖掘流程與算法用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽OneData-公司級(jí)數(shù)倉(cāng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)新零售數(shù)據(jù)硬件IoT數(shù)據(jù)使用模型/算法近7天搜索次數(shù)綁定IoT設(shè)備數(shù)常駐地、家公司……

.用戶(hù)消費(fèi)等級(jí)年齡性別設(shè)備品牌型號(hào)……

.用戶(hù)興趣偏好家有小孩……

.學(xué)歷職業(yè)b…………準(zhǔn)確率覆蓋率性別**%**%年齡**%**%職業(yè)**%**%學(xué)歷**%**%消費(fèi)、收入、統(tǒng)計(jì)值…

基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽挖掘?qū)W校教師學(xué)生醫(yī)院醫(yī)生護(hù)士用戶(hù)填寫(xiě)運(yùn)營(yíng)商

求職網(wǎng)站數(shù)據(jù)/模型/特征…搜索/…/視頻/音樂(lè)…用戶(hù)填寫(xiě)APP安裝/使用信息流/瀏覽器APP安裝/使用

信息流/瀏覽器收入年齡LBS/POI搜索/MIUI主題/姓名…規(guī)則………b

行為標(biāo)簽挖掘：機(jī)器學(xué)習(xí)

+知識(shí)圖譜更細(xì)粒度地捕捉用戶(hù)行為，更全面地了解用戶(hù)，更靈活的觸達(dá)方式游戲

0.23視頻

0.1電商

0.93新聞

0.65興趣標(biāo)簽挖掘：用戶(hù)行為聚合統(tǒng)計(jì)，時(shí)間衰減交付內(nèi)容：交付內(nèi)容：交付內(nèi)容：交付內(nèi)容：需求澄清會(huì)PRD業(yè)務(wù)原始數(shù)據(jù)清單分類(lèi)體系數(shù)據(jù)每日更新的標(biāo)簽數(shù)據(jù)標(biāo)簽挖掘報(bào)告（算法，挖掘邏輯，準(zhǔn)召

）

驗(yàn)收會(huì)Wiki文檔清洗后中間數(shù)據(jù)標(biāo)簽挖掘需求交付上線流程數(shù)據(jù)驗(yàn)收上線寬表統(tǒng)計(jì)核心指標(biāo)數(shù)據(jù)接入標(biāo)簽挖掘灰度運(yùn)行標(biāo)簽挖掘需求知會(huì)干系人數(shù)倉(cāng)OD業(yè)務(wù)BP業(yè)務(wù)BP交付內(nèi)容：模型文件標(biāo)簽數(shù)據(jù)交付內(nèi)容：相關(guān)核心指標(biāo)數(shù)據(jù)交付內(nèi)容：線上可用標(biāo)簽交付內(nèi)容：上線郵件人均標(biāo)簽數(shù)用戶(hù)標(biāo)簽總和/MAU更細(xì)粒度、全面地刻畫(huà)用戶(hù)標(biāo)簽規(guī)標(biāo)簽評(píng)估指標(biāo)Reach-CTR,

A/BTest有效性？Precision

Recall準(zhǔn)召率模賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)案例業(yè)務(wù)

需求/Adhoc

收集/打點(diǎn)

需求驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)支持/服務(wù)數(shù)

據(jù)驅(qū)動(dòng)需

求驅(qū)動(dòng)清洗/聚合/挖掘服務(wù)技術(shù)用戶(hù)畫(huà)像平臺(tái)精準(zhǔn)投放

行為數(shù)據(jù)

用戶(hù)畫(huà)像平臺(tái)：運(yùn)營(yíng)效率大幅度提升，提人群到投放從2天->15分鐘鏈路縮短,

成本降低,

提升效率需求

…

…

…

…

…

…

…完成投放OP1.1

運(yùn)營(yíng)效率提升：

多方依賴(lài)→獨(dú)立完成