易观是中国互联网市场领先的大数据分析公司。自2000年成立以来,易观打造了以海量数字用户数据及专业大
数据算法模型为核心的大数据与分析师服务生态体系,并致力于帮助所有拥有互联网产品及服务的企业,洞察
自身的产品和用户,对标竞争和市场,并通过对数字用户资产的持续运营,实现增收,节支,提效和避险。

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1.如何通过 APP+Wi-Fi 数据给 企业做大数据精准用户画像 郭炜

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3. 郭炜 易观 CTO 毕业于北京大学,在Teradata,IBM, 中金负责大数据方向架构师及研发总 监,后任万达电商数据部总经理,联 想研究院大数据总监。 现任易观技术负责人,负责易观整体 技术架构及分析产品线。在电商、移 动互联网、商业地产、百货、移动通 信、零售等多个业务领域大数据方面 具有搭建团队、系统以及分领域的分 析与算法经验。

4.易观是谁? 易观是中国互联网市场领先的大数据分析公司。自2000年成立以来,易观打造了以海量数字用户数据及专业大 数据算法模型为核心的大数据与分析师服务生态体系,并致力于帮助所有拥有互联网产品及服务的企业,洞察 自身的产品和用户,对标竞争和市场,并通过对数字用户资产的持续运营,实现增收,节支,提效和避险。 10亿 66+万 1.94亿 7000+个 累计装机覆盖量 监测的APP数量 移动端月活跃用户 数字用户标签个数 8299万 278个 660+个 100亿条 月度新增用户 移动端领域覆盖数 签约稳定合作伙伴 日数据运算量

5.目录 1 用户画像的定义 2 PC时代用户画像的特点 3 移动互联网时代用户画像 4 移动互联网时代画像算法特点举例

6.为什么使用用户画像 生活数据化 沟通多样化 信息采集智能化 通过对用户的准确画像,不仅可以为产品设计与完善提供支持,也服务于营销及用户管理

7.用户画像是用户属性数字化的描述 自有媒体上的内容偏好 内容偏好 搜索行为数据 自有用户触点上的行为偏好 人口特性 交易行为 电商交易行为数据 自有品牌的关注 行为偏好 需求动机 社会化媒体数据 自有产品的交易数据 兴趣爱好 态度 自订阅媒体 自有产品的使用情况 地理位置 价值观 生活方式 广告行为数据 自有社会化媒体行为 用户识别 社会公开数据 人口属性、地理位置 线下行为数据

8.目录 1 用户画像的定义 2 PC时代用户画像的特点 3 移动互联网时代用户画像 4 移动互联网时代画像算法特点举例

9.PC互联网用户画像 WHO? 描述性数据 • 用户标识:Cookie、IMEI、 DeviceID、强关联标识 • 人口属性:用户自描述 WHEN?WHAT?HOW? 行为数据 • 内容偏好 • 交易数据 • 行为偏好 • 品牌使用 • 品牌关注 • 社交行为 WHY? 意识形态标签 • 生活方式 • 观点态度 • 价值观 • 需求动机

10. PC用户画像的用途 用户标签数据 用户画像数据 用户分析模型 用户行为数据 • 用户浏览行为 • 产品类别 • 活跃频率 • 人口统计学标签 • 基本维度 • 竞争分析模型 • 产品喜好 • 社会属性标签 • 产品驱动 • 兴趣维度 • 用户分类模型 • 使用习惯 • 品牌拥有标签 • …… • 媒体接触标签 • 产品使用维度 • 用户价值分析模 • 产品偏好标签 型 用户心理数据 • 生活习惯维度 • 产品厌恶标签 • 产品使用行为动机 • 品牌接触维度 • 用户行为预测模 • 信息/终端对决策的影响 • 信息偏好标签 • 对产品/服务/事件的评价 • …… 型 • 生活习惯标签 • 过程体验 • 满足感-愉悦度 • …… • 用户评价模型 • …… • 用户体验模型 • ……

11.PC用户画像的举例——自然语言 用户感兴趣的文字用户特征 • 通过词频+语意刻画提炼用户特 征词 • 通过分类、聚类、机器学习将特 征词提炼为用户标签或用户基本 属性 • 常见于门户网站、论坛、搜索引 擎

12.PC用户画像的举例——商品互动 商品商品特征用户特征 • 提炼商品特征,商品单价 • 主成分分析,汇聚到客户 • 通过分类、聚类、机器学习将商 品特征提炼为用户标签或用户基 本属性 • 常见于交易类网站

13.目录 1 用户画像的定义 2 PC时代用户画像的特点 3 移动互联网时代用户画像 4 移动互联网时代画像算法特点举例

14.移动互联网究竟改变了什么?

15.设备的可移动性扩大了人类的感知器官,同时也将 人个体全面数字化

16.用户生活形态全数据描述 因子 因子描述 意识类型 喜欢网购,喜欢追求时尚 谨慎消费意识 喜欢外出吃饭,喜欢美食,对饮食有讲究 观点分享意识 喜欢网购,对品牌有好感 网购意识 阅读偏好 娱乐偏好 F1 有品牌意识,追求质量,但是消费能力不强,对生活充满热爱 追赶潮流意识 购物达人,喜欢时尚穿着,喜欢分享 观点分享意识 购物达人,年轻时尚,喜欢流行饰品与穿着 观点分享意识 热爱旅游,喜欢自由行 自由意识 学习求 生活实 年轻态,明星崇拜,非主流的亚文化 追赶潮流意识 喜欢展现自己的唱功,以歌会友 进型, 用型, 自我表现意识 F2 文艺范,喜欢摄影 文艺时尚意识 12.1% 12.3% 喜欢下载音乐 注重体验意识 意见领 关注小生活,关注亲友 家庭生活意识 袖型, 潮流体 媒体接触 F3 喜欢下载音乐,了解好友在音乐方面的喜好 娱乐社交意识 视频偏好 F4 港剧爱好者,励志人群 励志意识 12.1% 验型, 习惯 F5 F6 英剧爱好者 动漫爱好者 品质生活意识 娱乐意识 19.2% 快速获取身边信息 信息获取意识 娱乐休 F7 英文学习爱好者 自我学习意识 闲型, 社交圈以校友为主 社交分享意识 文艺范,制作自己的MV 自我实现意识 12.0% 潮流社 F8 关心天气情况,喜欢收看适时街景 信息获取意识 购物时 F9 流行,时尚,喜欢修图 流行时尚意识 交型, 餐饮习惯 出行习惯 F10 在线支付达人,善于小额理财 移动办公达人 理财意识 自我实现意识 尚型, 15.5% 外地人士,经常乘坐火车 网购意识 16.8% F11 重度移动人群 网络依赖意识 F12 自信,美丽,自拍爱好者 完美自信意识 F13 美剧爱好者 时尚生活意识 F14 对自己的花销非常谨慎,文艺范 经济消费意识 空间+时间 F15 F16 习惯通过网址导航获取信息 喜欢志同道合的人群,希望结识新朋友,并在线下相识 品牌忠诚意识 个性张扬意识 F17 喜欢旅游、汽车、财经、时尚、音乐等影音 时尚潮流意识 2016/10/20 大数据 大价值 16

17.核心用户的生活形态分析,了解用户偏好 潮流体验型用户: 男性 他是文艺范,明星崇拜,喜欢非主流的亚文化,喜欢 20-24岁 歌唱,喜欢摄影。 居住在地级市 大专学历 热衷用相机记录生活中的点点滴滴。每个人会看到不尽 一般职员 相同的世界,而通过镜头,让摄影成为了最直观生动了 2000-2999元 解和分享世界的方式。同时,他还喜欢在移动互联的世 以生活为中心 界中展现自己的唱功,以歌会友。 娱乐以K歌为主 2016/10/20 大数据 大价值 17

18.细分核心用户的行为分析,制定运营与营销方案 酷我音乐 QQ 美颜相机 hao123 微博 优酷 应用宝 腾讯视频 爱奇艺 腾讯新闻 微信 腾讯手机管家 WiFi万能钥匙 淘宝 百度手机助手 2016/10/20 大数据 大价值 18

19.目录 1 用户画像的定义 2 PC时代用户画像的特点 3 移动互联网时代用户画像 4 移动互联网时代画像算法特点举例

20.在移动化联网下用户画像成为虚拟的“你”

21.Wi-Fi基本原理 三点定位原理 • 指纹感知,多用于APP厂商 0.35 • 服务器端计算,多用于Wi-Fi厂商 0.025 0.055

22.举例,室内大型商厦 三点定位+单点感知模型

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27.延伸室内场景 • 根据室内感知的Wi-Fi信 号判断所处位置 • 智能家居自适应 • APP智能判别场景

28.Wi-Fi特征算法的问题 • 噪音与漂移 • 房间位置的变化 0.35 0.35 0.35

29.移动终端比PC多了什么?

30.用户的两种基本计算方法 TGI:即Target Group Index(目标群体指数),可反 映目标群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计领域、 媒体受众、产品消费者)内的强势或弱势。 RFM变种:最近一次消费(Recency)最近一次发生、消 费频率(Frequency)发生频次、消费金额(Monetary) 发生的权重(时长、金额、量化)

31.利用分类算法刻画用户属性

32.将APP标签赋予用户标签

33.标签如何设置 树形标签不适合用户群使用,正确的标签,应该是有向图 状标签,多种分类多种链接 运动健身 足球 阅读 杂志 视频 体育竞技

34.应用与用户的图谱

35.泛地域标签 智能硬件时代来临,线下线上的标签融合,给用户画像 带来更高的准确度与挑战 居住地与工作地:地域本身属性,时间属性,频次属性 线下活动属性:个性化偏好

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