6.3百度助力用户画像的创新-立体画像

新零售实务新零售实务案例素材百度助力用户画像的创新——立体画像如果我们把定性的用户画像，投射到我们要了解用户这件事情上，可以理解成它是一个点。把基于用户行为数据的定量的用户画像，理解为一条线.那什么样的用户画像，可以理解成一个面呢？对用户画像进行三个维度的阐述。分为地理维度，时间维度，用户维度。用户属性画像：单一用户在用户维度下的画像，处于用户维度上的一个点。用户行为画像：单一用户在时间维度下的行为信息画像，加上了时间维度，由点扩展为线。用户地理画像：单一用户在地理维度下基于用户行为的信息画像，由线扩展为面。用户地理画像＋时间维度：单一用户在一定时间周期内的地理画像，包含了用户属性与行为、时间、地理位置三维度，由面扩展为体。立体用户画像是目前为止对用户群体最多维度、最全角度、最高准确度的用户画像体系。他为传统的用户画像提供了更加真实的场景信息验证，同时丰富了数据来源，提升了论证结果的真实性。百度拥有海量的用户搜索行为数据，腾讯拥有海量的用户社交行为数据，阿里拥有海量的用户消费行为数据。所以其在各个领域，均有各自数据的特长。我们以某品牌商家为例。某商家希望在北京某地附近选择一处地域，建立一家无人售货超市。但对于具体选择哪里，如何提高客流，超市货品应该如何配置等问题，始终不知道如何下手。1.如何选址首先，我们应该选择客流密集，每日顾客来往频繁的地域。以“百度慧眼”产品举例，我们先通过客流热力图来分析：根据热力图分布，我们发现居住人口在此居住占比较多，且相对较为分散。工作人口在此工作占比相对较小，但较为集中。我们在选择无人超市建设区域时，应该同时选择居住人口与工作人口都相对靠近的地点。同时，应选择顾客通行的主要街道，不能为了过于靠近人口集中地点而过分隐蔽。此处只是对选址功能做一个简要的介绍，真实的快消零售选址方案是一项非常重要而庞杂的工作，远不是单纯分析人口热力图这么简单。但基于立体用户画像得出的基于工作人口与居住人口不同的热力图分布结果，会为选址方案提供强有力的结论支撑与思路。商户根据热力图的分析结果，同时结合行业内的其他经验，并调查了周边的居民与工作人员出行情况，确定了超市的建设地址。那么下一个问题是，如何调查用户对哪类商品更感兴趣？用户的消费习惯，消费水平，是什么样的？2.如何了解用户兴趣基于地理信息的“立体”用户画像，除了同样参考用户的搜索、浏览等行为数据的同时，还会根据用户日常的行动路线及出行习惯以及经常出现的场所，来进行用户兴趣爱好的深层次协同过滤。比如用户A通过定位数据了解到经常出现在母婴用品区，且一周有多次出现在幼儿园附近，说明用户是一名3-5岁儿童的妈妈，主要爱好在于母婴亲子。用户B通过日常浏览搜索行为数据发现对数码类新闻非常感兴趣，且在商场产生定位数据时，多半是在小米、华为等体验店。通过地理位置信息反向判定了该用户的兴趣点。同样的例子还有许多。地理位置信息除了可以反向分析判断通过产品端得出的用户兴趣标签是否准确，还可以得出某些线上行为数据信息不够充足的用户的兴趣爱好标签。立体用户画像将了解用户兴趣爱好这件事从线上转到了线下，并通过结论转回线上，形成OMO闭环。3.如何制定推广策略下图是某商户客源来源居住地小区的分析情况，蓝色区域为客源属于的小区。右侧为客源来源居住地的排行。通过上图我们可以看到：排名第一的小区用户来源量很大，对此小区的推广工作可以暂时放缓，业务方向转向提供优质及个性化服务的方向；排名第四与第五的小区之间用户来源数差距较大，现阶段应在排名第五的小区加大营销推广力度，比如在该小区投放更多的宣传材料，在小区电梯内增设广告牌，有必要时可以加派通勤班车等。案例思考立体画像如何赋能新零售运营？1.选址优化：客流分析：利用立体画像中的客流热力图，可以分析不同区域的居住和工作人口分布，选择客流密集且顾客频繁的地域作为无人售货超市的建设地点。地理位置选择：选择居住人口与工作人口都相对靠近的地点，同时考虑顾客通行的主要街道，避免过于隐蔽。2.用户兴趣分析：行为数据：通过用户的搜索、浏览等行为数据，结合地理位置信息，可以深入了解用户的兴趣爱好。例如，通过定位数据发现用户经常出现在母婴用品区或幼儿园附近，可以推断用户是一名3-5岁儿童的妈妈，主要爱好在于母婴亲子。消费习惯：通过用户的日常行动路线及出行习惯，可以分析用户的消费习惯和消费水平，从而更好地配置商品。3.商品配置：兴趣匹配：根据用户的兴趣和消费习惯，可以优化商品配置，提供更符合用户需求的商品组合。个性化推荐：利用立体画像中的用户行为数据，可以进行个性化推荐，提升用户体验和购买率。4.推广策略制定：客源分析：通过分析客源来源居住地小区，可以了解不同小区的用户来源量，从而制定有针对性的推广策略。营销调整：对于用户来源量大的小区，可以放缓推广工作，转向提供优质及个性化服务；对于用户来源量小的小区，可以加大营销推广力度，如投放更多的宣传材料、增设广告牌等。5.数据驱动决策：多维度分析：立体画像提供了多维度的用户数据，帮助商家从不同角度了解