用户画像标签维度_一文看懂用户画像标签体系(包括维度、应用场景)

一文看懂用户画像标签体系(包括维度、应用场景)

互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度(userid)建立一套用户标签体系外,还会基于用户使用设备维度(cookieid)建立相应的标签体系。

基于cookieid维度的标签应用也很容易理解,当用户没有登录账户而访问设备时,也可以基于用户在设备上的行为对该设备推送相关的广告、产品和服务。

建立的用户标签按标签类型可以分为统计类、规则类和机器学习挖掘类,相关内容在《手把手教你做用户画像:3种标签类型、8大系统模块》中有详细介绍。从建立的标签维度来看,可以将其分为用户属性类、用户行为类、用户消费类和风险控制类等常见类型。

01 用户属性维度

1. 常见用户属性

用户属性是刻画用户的基础。常见用户属性指标包括:用户的年龄、性别、安装时间、注册状态、城市、省份、活跃登录地、历史购买状态、历史购买金额等。

用户属性维度的标签建成后可以提供客服电话服务,为运营人员了解用户基本情况提供帮助。

用户属性标签包含统计类、规则类、机器学习挖掘类等类型。本节主要介绍常见用户属性标签主要包括的维度。表2-1给出了常用的用户属性维度标签。

表2-1 用户属性维度标签示例

表2-1对于相同的一级标签类型,需要判断多个标签之间的关系为互斥关系还是非互斥关系。例如,在判断性别时,用户性别为男的情况下就不能同时为女,所以标签之间为互斥关系;在判断用户是否在黑名单内时,用户既可能在短信黑名单中,也可能同时在邮件黑名单中,所以这种就为非互斥关系。

对于根据数值进行统计、分类的标签开发相对容易。例如,用户的“性别”“年龄”“城市”“历史购买金额”等确定性的标签。

而在对规则类的标签进行开发前则首先需要进行数据调研。例如,对于用户价值度划分(RFM),如何确定一个用户是重要价值用户还是一般价值用户,对于用户活跃度的划分如何确定是高活跃、中活跃、低活跃还是已经流失,需要结合数据调研情况给出科学的规则并进行划分。

2. 用户性别

用户性别可细分为自然性别和购物性别两种。

自然性别是指用户的实际性别,一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。该标签只需要从相应的表中抽取数据即可,加工起来较为方便。

用户购物性别是指用户购买物品时的性别取向。例如,一位实际性别为男性的用户,可能经常给妻子购买女性的衣物、包等商品,那么这位用户的购物性别则是女性。

02 用户行为维度

用户行为是另一种刻画用户的常见维度,通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见用户行为维度指标(见表2-2)包括:用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。

表2-2 用户行为维度标签示例

03 用户消费维度

对于用户消费维度指标体系的建设,可从用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品对应的品类入手,品类越细越精确,给用户推荐或营销商品的准确性越高。如图2-1所示,根据用户相关行为对应商品品类建设指标体系,本案例精确到商品三级品类。

▲图2-1 用户消费维度指标梳理

表2-3为用户消费维度的标签设计。

表2-3 用户消费维度标签示例

这里通过一个场景来介绍构建用户消费维度的标签的应用。

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