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用戶畫像作為大數(shù)據(jù)的根基，它完美的描述了一個(gè)用戶的信息全貌，為進(jìn)一步精準(zhǔn)、快速的分析用戶行為、消費(fèi)等重要信息，用戶畫像倉庫同時(shí)也提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，讓我們Qunar更好的為用戶提供高價(jià)值的服務(wù)，滿足用戶智慧出行的需要。

1. 用戶畫像的構(gòu)建原則

我們做用戶畫像的目的有兩個(gè)：

1. 必須從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，之所以進(jìn)行用戶畫像要么是獲取新用戶，或者是提升用戶體驗(yàn)，或者是挽回流失用戶等有明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)；
2. 根據(jù)用戶畫像的信息做產(chǎn)品設(shè)計(jì)，必須要清楚知道用戶長(zhǎng)什么樣子，有什么行為特征和屬性，這樣才能為用戶設(shè)計(jì)產(chǎn)品或開展?fàn)I銷活動(dòng)。一般常見的錯(cuò)誤想法是畫像維度的數(shù)據(jù)越多越好，畫像數(shù)據(jù)越豐富越好，費(fèi)了很大的力氣進(jìn)行畫像后，卻發(fā)現(xiàn)只剩下了用戶畫像，和業(yè)務(wù)相差甚遠(yuǎn)，沒有辦法直接支持業(yè)務(wù)運(yùn)營，投入精力巨大但是回報(bào)微小，可以說得不償失。鑒于此，我們的畫像的維度和設(shè)計(jì)原則都是緊緊跟著業(yè)務(wù)需求去推動(dòng)。

2. 用戶畫像數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)源的集成

目前Qunar用戶畫像數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)源來自業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)和用戶行為日志數(shù)據(jù)，目前數(shù)據(jù)倉庫中基本涵蓋了機(jī)票、酒店、火車票以及保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以從全方位的了解去哪兒的一個(gè)用戶的畫像。

2.2?數(shù)據(jù)維度：我們有哪些數(shù)據(jù)？

2.3?數(shù)據(jù)倉庫：我們有哪些數(shù)據(jù)？

目前我們畫像數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建都是基于Qunar基礎(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行構(gòu)建，并按照維度進(jìn)行劃分。

目前數(shù)據(jù)倉庫中包括的信息如下：

（1）畫像數(shù)據(jù)倉庫表20個(gè)

（2）畫像數(shù)據(jù)倉庫

（3）國內(nèi)、國際 2年+數(shù)據(jù)

（4）標(biāo)簽數(shù)據(jù)

（5）每日增量

• 基本數(shù)據(jù)
• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
• 搜索
• Booking

2.4?用戶唯一標(biāo)識(shí)設(shè)計(jì)

用戶唯一標(biāo)識(shí)是整個(gè)用戶畫像的核心，它把從用戶開始使用app到下單到售后整個(gè)所有的用戶行為軌跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以更好的去跟蹤和描繪一個(gè)用戶的特征。

2.5?調(diào)度系統(tǒng)：ETL過程設(shè)計(jì)

• 依賴數(shù)據(jù)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)
• 定時(shí)觸發(fā)和Job依賴觸發(fā)兩種模式

2.6?任務(wù)執(zhí)行：ETL過程設(shè)計(jì)

• ETL的過程主要是將數(shù)據(jù)源的清洗到數(shù)據(jù)倉庫表的過程（每天更新增量）
• Summary表的處理邏輯（每天更新全量）
• 標(biāo)簽庫的處理（每周更新，2年全量）

2.7?用戶主題分析及數(shù)據(jù)挖掘

有了豐富的畫像數(shù)據(jù)后，產(chǎn)品和運(yùn)營人員可以根據(jù)用戶主題進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的工作。用戶主題Cube的定義如下：

（1）Measure

1. 訂單數(shù)量
2. 訂單金額
3. 搜索次數(shù)
4. Booking次數(shù)

（2）Dimension

1. 下單時(shí)間
2. 出發(fā)時(shí)間
3. 航司信息
4. 艙位信息
5. 航班（出發(fā)地、目的地）
6. 基本信息（年齡、性別等自然屬性）

3. 用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建策略

3.1 用戶標(biāo)簽特征屬性

用戶的特征屬性可以是事實(shí)的，也可以是抽象的；可以是自然屬性，比如性別，年齡，星座等，可以是社會(huì)屬性，比如職業(yè)，社交，出生地等；還可以是財(cái)富狀況，比如是否高收入人群，是否有豪車豪宅等固定資產(chǎn)，對(duì)于機(jī)票用戶來講位置特征也是比較重要的屬性，比常駐地，常出差地，老家等。這些屬性都可以清楚的描繪一個(gè)用戶的畫像特征。

1. 畫像標(biāo)簽一般根據(jù)公司的業(yè)務(wù)體系來設(shè)計(jì)，存儲(chǔ)有HDFS，HBASE，ES
2. 標(biāo)簽的更新頻率：每日更新，每周、每月更新
3. 標(biāo)簽的生命周期：有的數(shù)據(jù)隨時(shí)間衰減迭代

3.2?用戶標(biāo)簽分類及特征項(xiàng)

提到用戶畫像就不得不提到一個(gè)詞“標(biāo)簽”。標(biāo)簽是表達(dá)人的基本屬性、行為傾向、興趣偏好等某一個(gè)維度的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)，它是一種相關(guān)性很強(qiáng)的關(guān)鍵字，可以簡(jiǎn)潔的描述和分類人群。標(biāo)簽的定義來源于業(yè)務(wù)目標(biāo)，基于不同的行業(yè)，不同的應(yīng)用場(chǎng)景，同樣的標(biāo)簽名稱可能代表了不同的含義，也決定了不同的模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理方式。我們給機(jī)票用戶畫像打標(biāo)簽分類為兩大類，基礎(chǔ)類標(biāo)簽和個(gè)性化標(biāo)簽，這些標(biāo)簽可以有重復(fù)，但是都是通過不同的角度去定義和刻畫一個(gè)用戶，來滿足不同的業(yè)務(wù)營銷需求。

3.3?用戶標(biāo)簽庫構(gòu)建流程

4. 用戶畫像技術(shù)架構(gòu)

4.1 技術(shù)架構(gòu)

4.2?實(shí)施方法論

5. 用戶畫像數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐

5.1 用戶群體特征分析

（1）設(shè)計(jì)目標(biāo)

1. 根據(jù)條件可選項(xiàng)，輸出篩選用戶群體
2. 圖形展示用戶群體屬性特征

（2）應(yīng)用場(chǎng)景

• 如果篩選的用戶群組滿足業(yè)務(wù)的要求，將篩選條件形成參數(shù)
• 根據(jù)參數(shù)提供接口查詢

5.2?客戶行為預(yù)測(cè)

客戶行為預(yù)測(cè)建立步驟：

• 建模數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
• 客戶流失節(jié)點(diǎn)判斷
• 模型應(yīng)用變量確定
• 模型構(gòu)建
• 模型應(yīng)用
• 模型驗(yàn)證

可以對(duì)用戶流失做及時(shí)預(yù)測(cè)指導(dǎo)建議用戶維系運(yùn)營。

5.3?數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)在一起

用戶畫像與業(yè)務(wù)產(chǎn)品互相依賴，相輔相成。

• 用戶畫像標(biāo)簽庫豐富優(yōu)化
• 快速提供數(shù)據(jù)服務(wù)
• 數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)+模型訓(xùn)練

6. 總結(jié)

用戶畫像作為大數(shù)據(jù)的根基，它完美的描述了一個(gè)用戶的信息全貌，為進(jìn)一步精準(zhǔn)、快速的分析用戶行為、消費(fèi)等重要信息，用戶畫像倉庫同時(shí)也提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，讓我們Qunar更好的為用戶提供高價(jià)值的服務(wù)，滿足用戶智慧出行的需要。

作者：李國芳

來源：http://www.36dsj.com/archives/68574

本文來源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@36大數(shù)據(jù)，作者@李國芳