前面几篇介绍的指标系统主要是统计型数据，DMP（Data Management Platform）重点在于明细数据的管理，其基础是用户画像。用户画像相当于是对用户打标签，是基于人的属性或行为等，经过抽象后的状态记录。

一、用户画像系统介绍

1. 概念

用户画像即是给用户贴上各种各样的标签，比如：“年龄”=23岁的用户，“性别”=男的用户，又或者“是否成功购物过”=是的用户，“是否喜欢流行音乐”=是的用户。

2. 存储

可以把用户画像的记录理解为每条记录是对应不同的用户id，字段包括这个用户的不同属性，比如：“年龄”、“性别”，或者不同行为；比如：“是否成功购物过”、“是否成功借款过”。

如下图所示：

在实际运用中，根据各自公司业务的复杂程度，可以划分很多张表来存储用户画像。

另外，用户画像的数据是要不断更新的，可以根据需求不同对画像标签做不同的更新频次处理。如果只是用来做离线用户分析、定期用户营销，数据更新做到天级别一般都是可以接受的。

但是如果用在比如电商的推荐系统，那就需要更实时的数据更新，不然你的推荐很可能是无效的。

3. 分类

根据自身公司的业务情况对用户画像进行多级分类，比如：一级分为属性、行为等，二级可以在行为上进一步细分为访客相关、购买相关等。

另外除了上面提到的属性、业务行为的画像，还可以做一些抽象后的画像。比如：让业务人员在实际运营操作过程中给用户打标记，像风控部门会在用户行为审核上做一些标记，也可以记录在用户画像中。另外，大数据挖掘团队在对用户数据进行建模后得出的一些分析结果也可以存储下来。

二、标签的使用

首先，标签内部可以进行计算，比如“年龄”=23。相当于是构造了一个集合。

其次，标签与标签之间可以进行集合间运算，交并集操作等。

通过上面的操作就可以将自己想要的用户选择出来。

三、用户画像应用

1. 精准营销

大家应该有接触过广点通等推广系统，你在朋友圈和公众号里看到的广告就属于这类。为什么会给你的朋友圈推广告A而不是广告B，会在什么时间点出现等，都是基于用户画像的精准营销。

再比如：你在京东上看过某个商品，会发现在浏览其他网站的时候百度推广的广告位里呈现的就是你刚才浏览过的商品。

精准营销就需要运营方在做运营推广的时候，手动选择或自动选择你所需要营销的用户群体，而这个群体是营销平台事先进行数据分类的。

公司内部比较常见的一个应用场景是短信及APPpush发送，比如：你有好几天没有登录APP了，发个短信或者push提醒你下，最近又有什么新活动欢迎你来参加。

当一轮营销完成后，可以基于用户画像对营销后用户发生的行为进行再次分析、再次营销等，打造一个营销的闭环。

2. 推荐系统

最经典的是网易云音乐的音乐推荐系统，其实很早之前豆瓣FM也做过这种推荐系统。也有人写文章解析过云音乐的推荐算法，比如：你对曲风的喜爱程度、对关键歌曲的喜爱程度等。

其实这就是一个对用户画像数据建模的结果，根据用户各个标签中的值，通过模型来预测用户在一件事情的偏向程度。

由此延展开来，可以根据实际需求建立各种各样的模型来预测你想要观察的用户表现。你可以把这些模型通过界面或API的方式，提供给运营人员或运营系统使用。

3. 画像报告

在DMP这类的系统中提供对于整体或不同维度下用户的画像报告展示，比如：选择筛选条件为已注册用户，观察用户的地域、性别、年龄、操作系统等分布。

有了这个系统，之前手工输出的用户分析报告中的基础部分就可以被解放，报告可以重点进行更加定制化的分析。

总结

用户画像系统是以用户为中心，给用户打上不同的标签，也就意味着你可以根据需要 直接或通过建模 找到你想要找到的用户群体。之后就可以对挑选出的用户群体进行各种分析、运营、推广了。

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作者：小九，一枚互金数据产品

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