基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法研究

在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，電商平臺作為連接消費者與商品的橋梁，其營銷策略的精準度直接關(guān)乎用戶體驗、轉(zhuǎn)化率及市場競爭力。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，為電商平臺帶來了前所未有的營銷革新。其中，基于聚類分析的電商平臺精準營銷方法通過計算不同數(shù)據(jù)點之間的距離，將用戶劃分為不同群體或類別，進而實現(xiàn)個性化推薦和優(yōu)惠券獎勵。但該方法主要聚焦于聚類分析方法的應(yīng)用，對其他數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用探討較少。而人工智能技術(shù)在海南電商平臺營銷中的應(yīng)用研究通過個性化推薦、智能客服、市場預(yù)測等手段，為電商平臺提供了更加高效、精確的營銷策略。智能推薦系統(tǒng)通過分析用戶行為和喜好，提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)推薦，顯著提升用戶體驗和購買意愿。但其在討論人工智能技術(shù)的優(yōu)勢時，對其可能帶來的數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題關(guān)注不夠，這是當前人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域面臨的重要挑戰(zhàn)之一。為了提升精準營銷效果，研究基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法。用戶畫像，作為數(shù)字化時代下的用戶虛擬代表，通過收集并分析用戶的基本屬性、行為軌跡、偏好習慣、消費能力等多維度信息，構(gòu)建出一個個立體、鮮活的用戶模型，能夠幫助電商平臺在海量商品與用戶之間建立高效、精準的匹配機制，確保信息觸達的精準性和有效性，顯著提升用戶滿意度與忠誠度。因此，深入研究基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法，不僅是提升用戶體驗、增強平臺競爭力的關(guān)鍵途徑，也是推動電商行業(yè)向智能化、精細化轉(zhuǎn)型的重要方向。

一、電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)處理

在電商平臺的日常運營中，用戶行為數(shù)據(jù)記錄了用戶在平臺上的每一次點擊、瀏覽、購買等行為。然而，這些數(shù)據(jù)往往龐大且雜亂無章，包含了許多冗余信息。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理能夠?qū)⒃嫉挠脩粜袨閿?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，為電商平臺提供豐富的用戶行為畫像素材。

當用戶訪問電商平臺時，他們的行為軌跡會即時轉(zhuǎn)化為活動日志，這些詳盡的記錄被安全地存儲在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫內(nèi)，用戶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖1所示。因此，電商平臺利用這些日志文件作為數(shù)據(jù)源，以捕捉和分析用戶行為。

然而，面對來自多渠道的龐雜用戶數(shù)據(jù)，其質(zhì)量與準確性問題不容忽視。為了提煉出有價值的信息供后續(xù)分析使用，可進行電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)處理。在此過程中，首先剔除重復(fù)條目及異常數(shù)據(jù)。相關(guān)表達式如公式（1）所示。

式中： Δ 表示數(shù)據(jù)清洗處理； x 表示不完整數(shù)據(jù)； J 表示特殊后綴數(shù)據(jù)； d 表示數(shù)據(jù)填充項； k 表示占位項。由于用戶行為數(shù)據(jù)散落于服務(wù)器中的多個日志文件內(nèi)，運用智能工具和技術(shù)，將這些碎片化數(shù)據(jù)匯聚，實現(xiàn)跨文件數(shù)據(jù)整合。假設(shè)有多個日志文件 每個文件包含一部分用戶行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)合并的過程可以表示為：

其中，MergeLogs是一個函數(shù)，接受多個日志文件作為輸入，并將其合并成一個單一的數(shù)據(jù)集Dmergedo

綜上所述，電商平臺通過對服務(wù)器日志中用戶行為數(shù)據(jù)的預(yù)處理一包括清洗、合并等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提升數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，增強后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準確性和可靠性。

二、提取用戶畫像特征

用戶畫像是對用戶屬性和行為的綜合描述，能夠幫助電商平臺更深入地理解用戶需求和行為模式。通過運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵的用戶特征。這些特征將反映用戶的靜態(tài)屬性，揭示用戶的動態(tài)行為模式，為構(gòu)建個性化營銷策略提供支持。

在電商領(lǐng)域，這一基于聚類分析精心構(gòu)建的用戶畫像模型，可以深度挖掘用戶的潛在需求與獨特喜好，為電商平臺量身打造個性化推薦系統(tǒng)，奠定策略實施的堅實基礎(chǔ)。用戶畫像構(gòu)建體系穩(wěn)固地矗立于兩大支柱之上：其一，是對用戶屬性維度的精細刻畫，它精準捕捉并固定了用戶的靜態(tài)特征，如年齡、性別等核心標簽。

其二，則是借助先進的機器學習技術(shù)，對海量、復(fù)雜的用戶數(shù)據(jù)進行深度剖析與提煉，從中抽取出多維度、標準化的特征向量。根據(jù)分析目標，對用戶數(shù)據(jù)進行標簽化處理，如表1所示基本信息進行標簽分類。通過聚類分析提取用戶的顯著特征和群體差異。對于聚類分析，特別是K-means聚類，目標是找到一個劃分 ，其中 I 表示簇的數(shù)量， 表示第 i 個簇的集合。每個簇 的均值向量（或質(zhì)心）表示為

其中， 表示簇 中的一個數(shù)據(jù)點?；谔崛〉奶卣鳎瑯?gòu)建用戶畫像。利用可視化工具（如柱狀圖、餅圖、雷達圖）將用戶特征呈現(xiàn)出來，形成直觀、易理解的用戶畫像。

三、構(gòu)建精準營銷機制

基于提取的用戶畫像特征，進一步構(gòu)建精準營銷機制。精準營銷的核心，在于根據(jù)用戶的個性化需求和行為模式，制定針對性的營銷策略，以提高營銷效果和用戶體驗。通過運用推薦系統(tǒng)、個性化廣告、定制化促銷等手段，將最適合的產(chǎn)品或服務(wù)推送給最有可能感興趣的用戶。

電商平臺通過引入前沿的畫像技術(shù)，為用戶行為分析繪制出詳盡的藍圖。在這一藍圖中，所有與用戶行為緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)都被精心組織、編排，按照統(tǒng)一的格式與邏輯被填充至預(yù)設(shè)的模板之中，從而生成一幅既全面又精準的用戶畫像。

為了極大增強電商平臺上的個性化推薦效能，構(gòu)建一套全面而精細的精準營銷體系，如圖2所示。此體系的核心精髓在于深刻理解并精準回應(yīng)每位用戶的獨特期望與偏好，以此構(gòu)建更加個性化的購物體驗。

利用用戶畫像，電商平臺可以定制個性化的廣告內(nèi)容和促銷方案，更精準地觸達目標用戶群體。通過智能投放系統(tǒng)，根據(jù)用戶的興趣偏好、購買能力等特征，動態(tài)調(diào)整廣告展示的內(nèi)容、形式和時機，提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。同時，設(shè)計多樣化的促銷活動，如限時折扣、滿減優(yōu)惠、積分兌換等，結(jié)合用戶的購買歷史和潛在需求，提供個性化的優(yōu)惠方案，增強用戶的購買欲望和忠誠度。

在制定營銷策略時，電商平臺需注重用戶利益與平臺收益之間的平衡。通過提供高價值的商品和服務(wù)、透明的價格體系、便捷的購物流程等，提升用戶滿意度和忠誠度。

四、實驗

1.實驗準備

本次實驗以某電商平臺的一次營銷活動為例，通過社交媒體平臺（如微博、抖音、小紅書等）精準觸達目標消費群體，提升品牌曝光度和線上銷售額。

為了保證實驗結(jié)果的準確性和可靠性，對實驗對象進行細致分類。

營銷成本效率是指企業(yè)在實施營銷活動過程中，投入的單位成本能夠帶來的銷售額增長。該指標用于評估不同營銷方法的成本效益，幫助企業(yè)優(yōu)化營銷策略，提高資源利用效率。

式中， s 表示銷售額增長，指在實施營銷活動后，相比未實施活動前，企業(yè)銷售額的增加部分； c 表示營銷成本投人，營銷成本投入包括與營銷活動直接相關(guān)的所有成本。

將本文方法與基于聚類分析的電商平臺精準營銷方法（方法1）以及人工智能技術(shù)在海南電商平臺營銷中的應(yīng)用研究方法（方法2）進行對比，以驗證本文方法的應(yīng)用效果。

2.實驗結(jié)果與分析

收集并整理相關(guān)的商品營銷數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映了各種營銷方法在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。

根據(jù)以上表格數(shù)據(jù)，本實驗對比了三種不同營銷方法在五個不同商品類別中的應(yīng)用效果。為便于對比三種方法的營銷效果，將營銷成本效率用圖形式表示，如圖3所示。

種方法。這表明本文方法不僅能夠以更低的營銷成本實現(xiàn)銷售額增長，還能確保較高的收益回報率。具體來說，在女裝、男裝、零食、家居和數(shù)碼等不同領(lǐng)域中，本文方法均顯著提升了營銷活動的成本效益，為企業(yè)帶來了更經(jīng)濟高效的營銷解決方案。因此，可以得出結(jié)論，本文方法相較于其他兩種營銷方法，具有更高的市場適應(yīng)性和經(jīng)濟效益，值得在更多商品類別中推廣和應(yīng)用。

五、結(jié)語

基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法，在提升用戶體驗、增強用戶黏性及促進銷售轉(zhuǎn)化方面展現(xiàn)出了顯著效果。通過深度挖掘用戶的購買行為、瀏覽習慣、興趣偏好等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建出精細化的用戶畫像，電商平臺能夠?qū)崿F(xiàn)個性化推薦與定制化營銷信息的精準投放。這不僅有效提高了商品與用戶需求之間的匹配度，減少了信息過載帶來的困擾，還極大地激發(fā)了用戶的購買欲望，促進了交易量的穩(wěn)步增長。然而，在肯定其成效的同時，也應(yīng)正視當前方法存在的不足。數(shù)據(jù)隱私與安全問題始終是懸在頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍，如何在保障用戶隱私的前提下，合理合法地收集與分析數(shù)據(jù)，是亟待解決的重要課題。未來，基于用戶畫像的電商平臺精準營銷將更加注重技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)并重的發(fā)展路徑。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進步，可以期待更加智能、高效的算法被應(yīng)用于用戶畫像構(gòu)建與優(yōu)化中，提高數(shù)據(jù)分析的準確性與效率。

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實驗結(jié)果顯示，本文方法在所有商品類別中均展現(xiàn)出了最高的營銷成本效率，平均成本效率顯著高于其他兩

作者簡介：楊韻玄（1997.10一），女，漢族，重慶人，碩士研究生，，助教，研究方向：市場營銷。