建立用户画像的标签体系

1、建立用户画像的标签体系王建军前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程， 连载二更进一步，以时尚杂志全媒体 为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立用户画像体 系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。 梳理 标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作，后续的建模、数据 仓库搭建都会依赖于标签体系。业务原型介绍女性时尚杂志媒体，有以下业务线A杂志月刊，杂志可在线订阅A网站：时尚资讯、时尚商品库&品牌库*试用平台>APP：时尚资讯、试用平台»微信订阅号业务数据»杂志订阅数据仃阅用户信息、订阅信息»实体数据

2、用户信息.械讯文乏.商品信息、品牌信息、试用品信息»用户数据网站和APPi/j何日之、收藏文章*收蔵沥品、用过商品，浙品喜欢擔数*中请试用记录可以获取到的数据分两类，一类是业务系统数据，一类是用户访问网站、APP产生的行为数据。用户画像战略解读散字代耗空、据升运昔毁芈心曲川户、捉贏誉收体齡忧化植拥牝运营不同的企业做用户画像有不同的战略目的, 广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。用户画像体系用户黄峡馆岖用户構«*w当1耋订關松i试丙兴系述用庆耿前？t轮丿生活方式*#单社焰址 出境昴社

3、JE芙氈*t博峠 nun闹户井群覽希¥*冃甘0|WFETft媚暑 ChW1 hhx, 具立JE就耳内壽 址箱菇陡商品第r,业务层状划分战略理清楚后，首先要画出描述用户画像的框架，建立用户画像体系框架的目的 是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。具体要结合战略目 标、数据情况、应用场景来规划标签系统，选取和战略目标一致的标签维度，把标签按照应用场景进行分门别类。同时注意聚焦和收敛，不要把没用标签装进来, 以降低系统的复杂性，避免无用信息干扰分析过程。标签分类和层级按關丈际业务描求、场景划补分类上割，标签粒及人口属性用户井裘氓：逬倏n四逼分类内嘗飯签晶脾标签*r畤性罰康曲

4、性址址*fl户括圧度X户总m办 年曲阱仪jiftsin亠樹刪龍打碎ti 月®（為 占.牌汨打jtfj方此厦粗倂契晏祐站所左雷词耀羟就哥牌 址磐牌施端吏泰存上w凍Liiujrft品点苛宙敷订闻见诅il闻严丛15-24, 2S-3*真，点麵声七州户活応用户挈出户 $1看”迫捧肯.VC 70£, nfl” Mfi 料却.幄翼* Llfh處tr 曙*中.狎窝-10K. IQKdlH、JK«Dp&r Bdberiv躍盘“空村空.牯阳卡 臭发參4典崖惮 to.桥章港“ ml Ofifrr H«riiwt內Pt MMWImPC.干机.Pad7-3, 10-11

5、, 1Z-JL3SiJClU hn 5-i(WX s-iflBt * lMfcU t nt蒂订刚* Mviirau 申讦，两可用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧把标签分成不同的层级和类别，一是方便管理数千个标签，让散乱的标签体系化； 二是维度并不孤立，标签之间互有关联；三可以为标签建模提供标签子集， 例如 计算美妆总体偏好度，主要使用美妆分类的标签集合。梳理某类别的子分类时，尽可能的遵循 MECE原则（相互独立、完全穷尽），尤 其是一些有关用户分类的，要能覆盖所有用户，但又不交叉。比如：用户活跃度 的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户，用户消费能力分为 超强、强、中、弱，这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。标签分类和层级原始 整据事实模塑标签丙测标维人口厲性人口风性"豐1細站1产品怕見用户搜阈庐需1访闻品牌己试用产品 亠：； 也1用户话狀度義妆偵好度产鬲嵋好BUMjjgl-上岡时段人鄒属性标签还可以按照处理过程、标签获取的万式进行划分，分为事实标签、模型标签、 预测标签。不同类别的处理方式不一样。事实标签：直接从原始数据中提取，例如性别、年龄、住址、上网时段等等模型标签：需要建立模型进行计算，例如美妆总体偏好度预测标签：通过预测算法挖掘，例如试用了某产品后是否想买