Spark 用户画像分析 spss用户画像分析案例

一、用户画像基础概念

用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，对用户特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像已在各领域得到了广泛的应用。用户画像在实际应用中往往以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。如下用户画像示例图所示。

二、用户画像PERSONAL八要素

用户画像产品需要怎么做呢，用户画像是真实用户的虚拟代表，首先它是基于真实的，它不是一个具体的人，另外一个是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型，迅速组织在一起，然后把新得出的类型提炼出来，形成一个类型的用户画像。一个产品大概需要4-8种类型的用户画像。

用户画像PERSONAL八要素

• 基本性(Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈。
• 同理性(Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心。
• 真实性(Realistic)：指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。
• 独特性(Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
• 目标性(Objectives)：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标。
• 数量性(Number)：用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。
• 应用性(Applicable)：设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。
• 长久性(Long)：用户标签的长久性。

三、用户画像应用场景

用户画像的应用场景十分广泛，无论是用户精细化运营还是系统个性化服务都能很好的支持，以下列举一些用户画像常见的应用：

• 精准营销：分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销。
• 用户统计：比如APP用户的性别、年龄分布 等。
• 推荐系统：通过数据挖掘利用关联规则计算，进行物品关联推荐，利用聚类算法分析，上班一族使用APP的时间分布情况。
• 广告推荐：推荐系统的一种。
• 提供种子用户：筛选出与种子用户类似的用户群体或者相反的用户群体，进行定制化的服务。

四、用户画像案例分享

4.1、神策用户画像（赋能企业数字化运营的用户数据资产管理平台）

（1）赋能业务发展的用户数据管理平台

打通多源数据，识别唯一用户，帮助企业构建标签及画像体系，赋能业务实现用户精细化运营和精准营销。

（2）整合数据资产，构建标签画像体系，赋能数字化运营之路

• 多源数据的整合

汇聚多源数据（主要包括：用户行为数据，广告投放数据，经营数据 等各类数据），通过整合加工，完成用户的统一识别，构建完整的用户视图。

• 构建完善的用户标签体系

通过可视化界面交互方式，结合业务场景需求，自助创建和维护用户标签。

告别杂乱陈旧的用户标签，轻松构建完善、动态的标签体系！

（3）360 度全景画像，还原用户真实面貌

• 用户群画像：勾勒细分群体的特征偏好，结合 TGI 准确洞察消费偏好等显著特征，助力精准营销和精细化运营！
• 单用户画像：精准定位重要用户的核心需求，实现定制化服务，从而提高用户满意度、提升用户全生命周期价值！

（4）多种类型数据导出，赋能业务发展

不论业务目标是精准获客、产品优化，还是提升用户满意度、提高 GMV ……

神策用户画像都能基于业务诉求，导出标签、人群包等多种类型数据，提供在线服务支持方案，对接各类业务系统，全方位赋能业务发展！

（5）产品亮点功能

4.2、百分点用户画像

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