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大数据应用之数据画像建设

大数据

文 | 数据海洋

大家经常听到一个词,叫做“画像”,结合具体对象就是:“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”、……。特别是大数据时代下,在实际企业中,利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础,建设企业竞争优势重要的工具之一,当然也是大数据在企业应用最价值重要的场景之一。

去评价一家企业数据化运营程度,或者说数据驱动程度,或者说是否是用“数据说话”。也许尝试问下面几个问题可以进行评估:

1、是否建设了“画像”?

2、“画像”体系构建程度,针对什么对象进行了画像。

3、如何应用已经构建好的”画像”,已经构建画像的各种标签与指标。

4、……

画像为什么对企业那么重要,如何进行画像建设,我会后续把相关经验分享给大家,这篇文本更多从一些案例,让大家对于用户画像建设有直接的感觉。

标签是画像建设的基础

画像的建设过程分成下面几部分:

大数据

在画像建设中,标签的构建是关键。本文重点来讲数据标签的建设。标签是各类数据指标结合具体的应用/业务场景来构建,如果没有应用场景构建出来的标签往往就很难“落地“。

我们下面讲二个案例来说明数据标签建设过程:

案例一:用户的商品价格偏好标签

某公司的业务团队想要了解用户的消费偏好是怎么样的。当业务团队说我们要构建用户消费偏好画像的时候,往往是指各种场景下用户是如何选择做出选择的,所以需要具体把偏爱画像拆分成几个不同数据标签:

大数据

我们以价格偏好为例,也就是说用户的在购物时候偏好于哪个价格带的商品。对于价格带的偏好,构建步骤如下:

取用户历史购买消费记录,统计用户历史购买商品的价格,然后对价格进行区间划分。看用户购买的价格带主要集中在哪个区间中(价格带偏爱应该是一个相对动态的标签,更新频率可能一个月需要定期更,而且选择的时间段也应该是过去某个时间,不应该选择过长时间段。大家想想为什么?)。如何进行价格区间划分?

方法一:按统计学的方法:

1、按分位数进行。例如:25%,50%,75%

2、按等箱原则。划分几等分

3、看数据的分布。

4、……

方法二:按业务知识经验

把价格带按业务经验,行业经验进行划分。

通过数据统计出来,我们可以看用户是否商品单价是否集中的某个区间范围内。例如,某用户购买的商品价格主要集中在30到40这个区间内,根据历史显示可以说,用户可能偏好于购买这个价格带的商品。当未来我们需要做促销商品推荐的时候,可以向该用户重点推荐打折后在这个价格区间的商品。

通过用户购买的价格区间,以及结合商品所归属的品类,可以看这个价格区间在这个品类中属于什么级别的。可以进一步给用户打上:注重品牌、注重高性价比等标签。

例如:如果某个品类商品的价格范围是(5,40],该用户购物商品主要集中(30,40]这个商品价格区间,用户在这个品类的消费上都是最高价格区间,说明这个用户在购买这个品类主要购买的高端商品。这样又可以为这个用户打上在这个品类的消费特征标签:品类高端用户。

案例二:用户流失概率标签

我们经常会听说一个数据: “养一个新客户的成本是维护一个老客户成本的5倍?在利润贡献方面,老用户更是新用户的16倍”

当然这个5倍更应该理解为期间,更应该理解为:相对争取一个新客,更应该花时间与精力在维护好一个老客上。为什么呢?(同学们一起思考一下) 做用户运营的同学对于流失用户主要痛点如下:

1、那如何去给用户打上流失概率的标签?

2、如何及时更新这个流失概率的标签?

3、什么时候应该开始需要给流失用户进行营销?

4、针对不同流失概率的用户是否要设计不一样的策略?

5、对潜在流失用户,应该设计什么样的策略?

6、对不同类型流失特征的用户,应该投入的成本多少?

7、…….

对于老客的维护,首先应该及时知道用户的流失概率多少?随时时间的推移流失概率是否有变动,特别是流失概率高的用户要及时进行营销避免真的流失。

流失概率用大数据中机器学习的方法预测,而且根据用户产生的行为可以实时去计算用户流失概率标签(用户的流失概率应该是动态,是否需要非常高的时效性,还要结合具体开发成本)。通知运营同学根据不同的用户特征,设计好营销策略。当用户满足相应条件时间,会自动促销相应的营销策略,这才是大数据应该有的场景。

我们如何给用户的流失概率打上标签呢?如果你的公司的业务比较稳定,公司的业务有一定周期(这个周期多长,要看你公司的业务模式,是对B还是对C),我们会使用机器学习/数据挖掘的方法来去计算这个概率是比较准确的,如果业务太新,数据积累太少建模型往往不是一个好的选择。

我们还是以电商为案例背景,这个公司的CRM团队,希望知道用户流失的概率,根据流失概率定期对相关的用户进行营销,降低用户的流失率。如何构建这个模型从而打上流失概率标签,主要步骤如下:

业务理解。与业务沟通分析流失用户特征,用户的生命周期定义。例如:多久没有和公司互动或者交易定义为休眼,多久没有交易认为是流失了。

业务分析。流失用户的可能的原因是什么,根据这些原因,相应去找到或者设计预期指标。例如:如果用户有过差评,流失可能性高。用户经常看到公司商品缺货,流失可能性高。

模型构建。设计流失用户的预测模型。根据之前的业务流程,业务知识的梳理,围绕用户设计一系列的指标,如下图所示,会从各个方面进行指标清洗,放到模型中建模。

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本篇文章主要让大家对于数据画像建设有一个直观的感觉,后续的文章中,我们将逐一介绍数据画像更细看步骤和过程。

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