做者：秦路算法
原文很長，乾貨不少，爲了便於理解，我把文章拆分爲了三期微信
今天介紹第三期：用戶畫像的進階架構
不一樣業務的畫像標籤體系並不一致，這須要數據和運營目的性的提煉。工具
用戶畫像通常按業務屬性劃分多個類別模塊。除了常見的人口統計，社會屬性外。還有用戶消費畫像，用戶行爲畫像，用戶興趣畫像等。具體的畫像得看產品形態，像金融領域，還會有風險畫像，包括徵信、違約、洗錢、還款能力、保險黑名單等。電商領域會有商品的類目偏好、品類偏好、品牌偏好，不一而足。spa
上圖是隨手畫的的例子，畫一個架構不難，可貴是瞭解每一個標籤背後的業務邏輯和落地方式，至於算法，又能單獨扯不少文章了。.net
從數據流向和加工看，用戶畫像包含上下級遞進關係。3d
以上文的流失係數舉例，它經過建模，其依賴於用戶早期的歷史行爲。而用戶早期的歷史行爲，即10天內的消費金額、消費次數、登陸次數等，自己也是一個標籤，它們是經過原始的明細數據得到。code
上圖列舉了標籤加工和計算的過程，很好理解。最上層的策略標籤，是針對業務的落地，運營人員經過多個標籤的組合造成一個用戶羣組，方便執行。orm
公司越大，用戶畫像越複雜。某家主打內容分發的公司進入了全新的視頻領域，如今有兩款APP，那麼用戶畫像的結構也須要改變。既有內容相關的標籤，也有視頻相關的標籤，二者是並行且關聯的。視頻
好比A用戶在內容標籤下是重度使用，而在視頻標籤下是輕度。好比B用戶好久沒打開內容APP有流失風險，但在視頻APP的使用時長上看很忠誠。如此種種，看的是靈活應用。固然，姓名性別這類人口統計標籤，是通用的。
用戶畫像做爲平臺級的應用，不少運營策略及工具，都是在其基礎上構建的。
基於營銷和消費相關的標籤，新客、老客、用戶的流失和忠誠、用戶的消費水平和頻率等，都是構成CRM（客戶關係管理）的基礎，可能你們更習慣叫它用戶/會員管理運營平臺。
它的做用在於，將數據化的標籤，轉換成產品運營策略。不一樣的標籤對應不一樣的用戶羣體，也對應不一樣的營銷手段。CRM的結構中會包含各種觸達用戶的經常使用渠道好比短信、郵件、推送等。也包含CMS（內容管理系統），執行人員經過其快速配置活動頁、活動通道、優惠券等，靠營銷活動拉動數據。
老王的沙拉業務要是作大，那麼運營平臺就會以圖中的結構搭建。老王在CRM中組合標籤，新客老客流失客的數據藉助BI監控，而後經過CMS系統配置紅包啊優惠券啊等等，再經過短或Push觸達。
好的用戶畫像系統，既是數據生態體系，也是業務和運營的生態體系，它是一門複雜的交叉領域。
萬千用法，存乎一心。
本文分享自微信公衆號 - SQL數據分析（dianwu_dw）。
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