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如何打造用户画像的标签体系,力求千人千面,百发百中

来源:网络  2018-08-10 05:53:59    评论:0点击:

       根据国家统计局数据,截至2016年底,中国大陆总人口达13.8亿人;中国互联网络信息中心(CNNIC)公布的第39次全国互联网发展统计报告显示,中国互联网网民和移动网民分别达到7.31亿和6.95亿人,普及率分别为53.2%和50.6%。经过几年的发力,移动端用户普及率与PC端差距越来越小。

根据瑞士信贷集团(CreditSuisse)最新发布的《全球财富报告》,中国有1.09亿人处在中产阶级,已经超过美国的9,200万人;而我们的马云爸爸则有不同的看法。在阿里云开发者大会上,马爸爸说:“今天,中国有3亿的中产阶级,未来的十五年中国将会有5亿人成为中产阶级。”

这些人当中的相当比例可能处在毕业、求职、备婚、结婚、备孕、怀孕、买房、买车等重要的人生转折期。而不同人生阶段的变动势必会带来不同需求:毕业阶段找工作、找房子、考公务员;新婚买房、买车;怀孕前后备孕、养胎… …

随着用户的休闲、娱乐、消费行为逐渐从线下移步至线上,如何把线上流量做商业变现成为网络背景下具有巨大商业价值的问题;而了解用户,洞察数据,精准投放能成就正确的商业决策,为品牌商带来更高的投资回报率。

一、神神秘秘的标签体系

我们提炼了8大标签体系,30个标签大类,近千个细分标签来描画用户;并不断地对标签库进行迭代更新。

       那么这些标签是怎么打上的,市面上说法五花八门,但都是遮遮掩掩的黑箱算法。目前我们是以行为推断与机器学习为主,组合采用了多种主流标签标记方法。

   以“有车”标签为例:

       1) 通过车险、违章、汽车后市场等相关度高的APP的安装与活跃度做行为推断;

       2) 高相关应用中In-APP内容,如拆出车牌号、车辆识别码作为强规则直接标记;

       3) 利用与导航类、违章查询类APP做ID-mapping确认车主标签;

       4) 综合以上“有车”样本,找出最可靠的被标记为“有车”种子用户当作训练数据,提取应用偏好、上网习惯、活跃特征等相关变量,建立机器学习(SVM)模型,进行模型预测。

标签有了,用户画像还会远吗?

       不同品牌的目标客户会有所不同,不同媒体的用户群体也会有各自的优势,而自定义人群支持多个标签维度、上千个标签去自定义目标人群。近年来,“剩男剩女”可谓是最热标签之一,我们自定义了“单身贵族”(区别于人群预览中的单身贵族,未做学历限制),指未婚又富有的白领阶层。面对无处不在的催婚和秀恩爱,我们来看看单身者如何一个人也精彩。

       单身贵族的关键字落在两处,单身和贵族,单身指未婚,贵族指经济富足。不难想见,24岁及以下虽然未婚的人多,但是因为还是学生或工作不久,终究收入受限;而36岁以上,则兜兜转转终觅所托,未婚者很少。从上图可见,单身贵族25-30岁最多,TGI高达132.3,而31-35岁有所回落,但仍然较高。因为单身贵族收入在中高以上,而收入和学历在大方向上呈正相关,高收入的未婚者们,通常也有着较好的学历背景,学历明显高于整体人群。

从人生阶段来看,单身贵族因为未婚、年轻、收入较高,所以生活弹性空间要比已婚者更高。从上图可见,单身贵族中买(租)房人数占比5.6%,远高于整体人群3%,也就是说单身族置业和租住变动需求更多。同样的,更大的自由和不确定性也带来更多变动的可能,单身者求职占比7.3%,整体人群5.2%;而不同于已婚人士,特别是有小孩的家庭,汽车是更“标准”更“刚需”的配置,单身贵族虽然经济实力更好,但有车的比例与整体网民并无多大差异。 

 从单身贵族与整体网民经常使用的APP差异来看:

       1) 亚洲第一个允许同性结婚的地区出现了,而它就在中国。同性交友,婚恋交友,情侣互动榜上有名,单身者会借助交友APP来寻求情感支撑和脱单的机会;

       2) 海淘、电影、动漫、旅游这些偏娱乐和消费性质的应用更被高频使用,可见单身贵族们“一人吃饱,全家不饿”的自由状态确实浪漫;

       3) 较高收入的支撑,使得单身贵族在自我提升和品质享受上走得更远,健身、美容、资讯这类APP的使用度更高。

基础设施都有了,我们要做产品

       基于海量终端用户行为数据,我们打造了跨屏的媒介计划与用户洞察产品xMediaPlanner(XMP)

       XMP用规则识别,机器学习等方法进行用户属性、习惯、兴趣、偏好等的知识挖掘,形成强大的人群规划用于用户画像与媒介计划;以助力媒体公司了解自身、发掘商机,帮助广告公司精准投放、高效变现。

       XMP产品横跨移动手机、智能电视、PC电脑三大终端,支持应用、视频、网站媒介的跨屏分析,囊括8大标签体系,30个标签大类,近1000个标签。

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