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    基于電子商務(wù)的用戶畫像分析

    2018-11-26 09:32:38陸冬磊
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2018年22期
    關(guān)鍵詞:用戶畫像精準(zhǔn)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)

    陸冬磊

    摘要:該文研究電子商務(wù)環(huán)境下,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合產(chǎn)品特點(diǎn),對(duì)用戶群體進(jìn)行多維度分析,形成產(chǎn)品的用戶畫像,為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供決策依據(jù)。電商可以更全面的了解用戶,用戶也可以將評(píng)論反饋給商家,以改進(jìn)產(chǎn)品及服務(wù)。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù),用戶畫像,精準(zhǔn)營(yíng)銷

    中圖分類號(hào):TP182 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2018)22-0306-01

    1 用戶畫像與電子商務(wù)

    用戶畫像是用戶信息標(biāo)簽化,即利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電商平臺(tái)的用戶基本信息和其購(gòu)物行為、消費(fèi)習(xí)慣等進(jìn)行分析,然后給用戶貼上相應(yīng)的標(biāo)簽,形成用戶畫像。電商依據(jù)用戶畫像,可快速定位產(chǎn)品的用戶群體,提供相應(yīng)的產(chǎn)品及服務(wù),從而提高用戶滿意度。

    電子商務(wù)是在互聯(lián)網(wǎng)上以電子交易方式進(jìn)行交易活動(dòng),也是傳統(tǒng)商業(yè)活動(dòng)的電子化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化。20世紀(jì)90年代在我國(guó)興起電子商務(wù),經(jīng)過(guò)近20年的發(fā)展,各行各業(yè)電子商務(wù)平臺(tái)已是企業(yè)穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),諸如阿里巴巴、攜程、京東等電子商務(wù)企業(yè)也逐步改變了我們的日常生活方式。

    本文研究以淘寶、天貓、京東、唯品會(huì)等為代表的電子商務(wù)建立用戶畫像的問(wèn)題。

    2 構(gòu)建電商用戶畫像的意義

    電商其主要是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)與用戶進(jìn)行線上交易,電商平臺(tái)需要掌握用戶各項(xiàng)信息,對(duì)用戶在電商平臺(tái)上的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,形成用戶畫像(如圖1)。

    以京東平臺(tái)為例,京東大數(shù)據(jù)為每一位用戶建立“畫像”,不同的用戶登錄京東移動(dòng)APP,看到的不同的購(gòu)物界面(千人千面),極大地提升了用戶體驗(yàn)。

    電商構(gòu)建用戶畫像的意義有:

    (1)精準(zhǔn)營(yíng)銷,用戶畫像主要價(jià)值在于精準(zhǔn)營(yíng)銷,幫助商家分析產(chǎn)品的潛在用戶群體,給特定的群體推送短信、郵件、優(yōu)惠券等方式進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。

    (2)用戶統(tǒng)計(jì),電商平臺(tái)通過(guò)購(gòu)買商品的數(shù)據(jù)分析,得出此類商品的TOP10,輔助正準(zhǔn)備購(gòu)買的用戶提供決策依據(jù)。

    (3)推薦系統(tǒng),電商平臺(tái)依據(jù)用戶畫像,分析出商品間相關(guān)性,依據(jù)聚類算法分析得出商品的用戶群體。

    (4)數(shù)據(jù)分析,電商平臺(tái)依據(jù)某人購(gòu)買行為得出其消費(fèi)統(tǒng)計(jì),例如年消費(fèi)額、購(gòu)買頻率、購(gòu)買商品價(jià)格、購(gòu)買商品種類等。

    3 構(gòu)建用戶畫像

    構(gòu)建用戶畫像主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘后分析形成用戶畫像等環(huán)節(jié)。

    數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建用戶畫像的基礎(chǔ),采集的方法主要通過(guò)爬蟲軟件與賣家授權(quán)的數(shù)據(jù),采用標(biāo)簽的方式對(duì)客戶畫像進(jìn)行建模,從不同維度給用戶打標(biāo)簽。例如基礎(chǔ)屬性(性別、年齡、職業(yè)、是否單身、有無(wú)孩子、職業(yè)、身高、體重、鞋服尺碼等),價(jià)值屬性(購(gòu)買頻率、購(gòu)買喜好、購(gòu)買力、購(gòu)買頻次),興趣愛(ài)好(品牌愛(ài)好、個(gè)人興趣偏好等),社交屬性(夜淘族、囤貨族、吃貨族、收藏族、懷舊族等)。

    采集的數(shù)據(jù)是對(duì)用戶的描述信息,包括靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息兩類,靜態(tài)信息主要有用戶基本信息;動(dòng)態(tài)信息主要有用戶瀏覽記錄、搜索記錄、購(gòu)物車商品、關(guān)注商品等等。

    數(shù)據(jù)清洗是采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,去除部分無(wú)效數(shù)據(jù),將清洗后的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),同時(shí)進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,形成用戶基本畫像,包括用戶的基本數(shù)據(jù)、愛(ài)好清單、購(gòu)買行為等。

    4 結(jié)論

    電子商務(wù)對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)模式產(chǎn)生的顛覆性變革,電子商務(wù)企業(yè)紛紛利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)和網(wǎng)站日志進(jìn)行分析,形成用戶畫像。依據(jù)用戶畫像將商品推薦給用戶,增升了用戶體驗(yàn)。同時(shí)根據(jù)用戶畫像改進(jìn)和完善其產(chǎn)品。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張慷. 手機(jī)用戶畫像在大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)方案[J].信息通信, 2014(2):266-267.

    [2]黃文彬, 徐山川, 吳家輝,等. 移動(dòng)用戶畫像構(gòu)建研究[J]. 現(xiàn)代情報(bào), 2016,36(10):54-61.

    [3]吳明禮,楊雙亮.用戶畫像在內(nèi)容推送中的研究與應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù):學(xué)術(shù)交流, 2016,12(32):255-259.

    [4]張金澤.面向移動(dòng)電商個(gè)性化推薦系統(tǒng)模型的研究[J].電子制作,2016(22):46.

    【通聯(lián)編輯:王力】

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