如何构建客户画像体系和数据标签化?

如何构建客户画像体系和数据标签化?

  近几年以数据驱动的方式进行精细化的生产,运营和销售已经应用于大多数企业中,成为很多企业发展的命门,但是对于很多人来说客户画像依旧是一个比较难以理解的概念,早期的客户画像是通过调研等方式来了解的,这种方式获取的画像粒度比较粗,反应的结果不够精准,随着互联网的发展和大数据技术以及算法的不断成熟,对用户的信息积累和行为记录的方式越来越丰富和细腻,现在的大数据技术可以计算出每一个用户的特征。特征使用从人口基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的一个个具体的标签表示,标签是某一用户特征的符号化表示。为每个用户计算客户画像,这样更加贴近真实的世界,每个人都是独一无二,不能随随便便被其他人代表,客户画像精准到人。
  1、如何建立客户画像和用户体系
  无论是提供商品还是服务,客户画像都是数据挖掘工作的重要一环。一个准确和完整的客户画像甚至可以说是许多互联网公司赖以生存的宝贵财富。我们也已经听过了无数客户画像的神奇功能和成功案例,比如亚马逊,淘宝的机器学习团队使用用户的浏览行为,购物车状态和购买记录开发关联推荐系统,使点击率和销量大幅提升;比如音乐,图书和新闻网站通过协同过滤的方式为用户呈现个性化的定制内容。
  而管理咨询公司只能通过人肉的市场调研和抽样的方式,进行粗糙的客户画像。对于消费品公司而言,虽说用户行为数据的丰富程度和互联网产品相比稍显逊色,但也拥有庞大的用户信息和交易数据沉淀散落在各个IT系统中,而且更真实,噪音更少。只不过在传统消费品公司里会编程,会处理数据的人要比互联网公司少太多太多。在我们深入了解了这些用户信息和交易数据,并对它们进行了清洗,汇总,打通之后,发现数据质量要比我们想象的好很多,可以支撑许多有意思的客户画像的建立。
  2 数据标签化
  客户画像的底层是机器学习,那么无论是要做客户分群还是精准营销,都先要将用户数据进行规整处理,转化为相同维度的特征向量,诸多华丽的算法才可以有用武之地,像是聚类,回归,关联,各种分类器等等。对于结构化数据而言,特征提取工作往往都是从给数据打标签开始的,比如购买渠道,消费频率,年龄性别,家庭状况等等。好的特征标签的选择可以使对用户刻画变得更丰富,也能提升机器学习算法的效果(准确度,收敛速度等)。
  对于已经打好的标签,根据不同的分析场景进行离散化,或将分类类型的标签拆成多个0/1标签,就可以进行一些机器学习的建模了,比如聚类,分类,预测,或者关联性分析,最终生成的向量维度在数千个,用来辅助产品运营和举办活动。
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