用户画像技术在产品营销中的应用
来源:用户上传
作者:邵雨舟
摘要：随着人工智能和大数据技术的不断发展，对信息的获取方式也在发生着变化，消费者希望用最少的时间成本获取尽量多的商品信息。如何在产品的营销过程中实现对目标用户的精准定位，基于用户画像技术的推荐系统就是目前所采用的有效方法之一。本文对互联网环境下在产品的推广和营销过程中如何利用用户画像技术，有针对性地选择推荐系统算法进行了探讨和研究。
关键词：用户画像;推荐系统;算法
Abstract： With the continuous development of artificial intelligence and big data technology， the way of obtaining information is also changing. Consumers hope to obtain as much commodity information as possible with the least time cost. How to achieve accurate positioning of target users in the process of product marketing， the recommendation system based on user portrait technology is one of the effective methods currently used. This paper discusses and studies how to use user portrait technology to select recommendation system algorithm in the process of product promotion and marketing under the Internet environment.
Key words： user profile; recommendation system; algorithm
隨着计算机技术的不断发展，人们对获取数据的处理方式也在发生重大的变化，传统的广告和市场营销方式已经不能满足当今市场发展的需要，每个消费者的日常行为能够直接或间接地反映了个人的消费习惯，商家希望从这些海量数据中提取有价值的数据，作为市场推广的参考依据。大数据与人工智能技术的产生和发展为市场营销的个性化和精细化操作提供了技术手段，利用互联网搜集和获取的海量数据，经过加工处理，形成有价值的标签数据，通过行为建模，归纳出不同类别的消费群体，然后通过推荐系统的匹配，实现精准的产品推广定位。
1 用户画像技术的作用
用户画像是建立在真实数据之上的目标用户虚构的、具体的、集中的描述。它主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，通过收集与分析用户的社会属性、生活习惯、消费行为等数据，提炼出用户的信息全貌，这些信息可以实现对用户不同维度的特征进行标识，这就是用户画像的本质。
用户画像技术现在已经应用到很多行业和领域，通过用户画像可以了解用户的生活习惯、挖掘和开发潜在的用户、实现精准化的消费群体定位，在产品的广告宣传、资讯媒体的推广等方面都取得了很好的应用效果。
1.1 用户画像的特点
1）用户画像是现实生活中用户的信息特征描述。利用大数据技术对数据进行分析处理，归纳出能代表用户不同维度的特征标识，这些特征标识能够客观地反映用户的社会属性和行为习惯;
2）用户画像结果可以代表具有共同特征的一类用户。用户画像把用户按照不同的需求、特征区分成若干个不同的群体，然后提炼的每个群体的特征。
3）用户画像通过目标用户的轮廓刻画，实现产品的准确定位。如果服务的目标用户特征明显，体现在产品上就是产品的定位专注、极致，能解决核心问题。用户画像又被称为用户信息标签化，通过这些标签提供给用户需求的东西，真正做到了以用户为中心。
1.2 用户画像技术在产品营销中的应用
借助用户画像技术能够了解不同类型用户的产品爱好和行为习惯，帮助企业进行精准化营销和个性化定位。借助于大数据技术，对搜集到的目标群体的个人基本属性、购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好、社交网络等数据进行分析，从而归纳出这些用户的关注重点、社交关系以及消费习惯等。通过一些特定算法进行行为建模，形成特定用户的用户画像，用户画像可以根据用户行为数据的变化不断进行调整和完善。
用户在消费过程中的各个环节产生的数据都能被实时地捕获到，这些海量数据使获得的用户画像更加精准、实时，利用获取的用户信息标签模型，可以指导业务场景和运营，调整营销策略，使得产品服务的推广更具有针对性，提高市场运营效率。
1）数据收集：收集用户在与系统交互过程中产生的各种数据;
2）行为建模：利用搜集的用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模。其中基于数理统计和基于规则定义的方法是基于已有数据的构建方法，其缺陷是无法处理数据缺失或不在规则范围内的用户。而后两种方法是基于机器学习，它让计算机像人一样去学习处理问题，并给出分析的结论;
3）构建画像：通过行为建模，可以输出一系列的用户标签，标签可以表示出这个用户的特点，用户画像的信息维度可以根据不同行业和不同场景来构建。
2 推荐系统简述
通过用户画像将用户的特征进行标签化，用户画像产生之后，就要利用这些标签数据，进行有目标的产品推荐，因此就产生了推荐系统技术。
推荐系统是建立在大数据基础上的一种智能化系统，它是根据用户的信息需求、兴趣等，将与之匹配的产品推荐给用户，这是一种个性化信息推荐系统。
推荐系统本质上要解决用户、物品和环境的匹配问题，帮助建立用户和物品之间的连接。 2.1 推荐系统的作用
1）为用户筛选出感兴趣的商品和资讯，实现与用户个性化爱好最大程度的匹配;
2）解决利用搜索引擎导致的信息过载和判断的障碍问题，缩短用户与标的物的距离;
3）为选择目标不明确的用户提供参考性的建议;
4）增加用户满意度，个性化的推荐结果可以提高用户的兴趣和可信度;
5）增加用户忠诚度，用户与应用的交互时间越久，用户模型就变得越精确，产生的效果越好。
2.2 常用的推荐系统算法
推荐系统核心就是选择不同的推荐算法，下面我们介绍几种常用的推荐算法。
1）基于内容的推荐算法。基于内容的推荐算法首先要提取用户历史交易记录和用户对产品评价信息，把获取的用户的兴趣特征作为用户的购买倾向;然后再对目标产品进行特征提取;最后通过对用户偏好特征和目标产品特征的匹配程度进行比较，得到推荐结果。
基于内容的推荐算法一般只根据该用户以往的行为来为用户提供推荐，不牵扯到其他用户的行为。如今日头条的推荐有很大比例是基于内容的推荐算法，下面我们举例说明。
如果用户甲喜欢的抖音短视频类型是美食类A和娱乐搞笑类D，用户乙喜欢的短视频是体育类B，用户丙喜欢的短视频是娱乐搞笑类D。我们最终要确定的问题是：是否给用户甲推荐短视頻C ？
基于内容的做法：首先需要对短视频进行特征建模;要分析短视频C的特征和用户甲所喜欢的A、D类短视频的特征;得知C短视频和用户甲喜欢的短视频A具有相同的特征，那么短视频C大概率地可以推荐给用户甲。
2）基于协同过滤的推荐。协同过滤推荐是在众多的用户中找到和你喜好比较相近的目标，主要是基于以下两点：喜好相近的用户可能会对同样的标的物感兴趣;用户可能偏爱与自己购买的物品相类似的其他物品。
下面介绍2个常用的协同过滤算法。
（1）基于用户的协同过滤算法。基本原理是，当A用户需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的而A用户没有接触过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。适用于新闻或者用户分类比较明确的场景。
这种算法不用考虑用户、标的物的特征信息，它主要是依据用户对某个标的物的偏爱，找出不同用户之间偏爱的相似度，通过这种用户之间偏爱相似度来进行个性化推荐，将偏爱相似的用户群体所感兴趣的其他物品，推荐给该用户。
x因为这种算法的决策是依赖用户和视频之间的关系。我们不再需要知道ABCD短视频的类型特征，所以我们不需要为标的物建模，我们通过甲用户和丙用户偏爱向量表示图得知，他们的相似度比较高，那么我们可以把丙所喜欢的D短视频推荐给用户甲。
（2）基于物品的协同过滤算法。这是当今很多大型网站都在采用的推荐算法之一。算法的基本思路是利用用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好，为他推荐相似的物品。
可以在离线状态下，从用户的历史信息中先将物品的相似度矩阵计算好，这样可以在线上实时快速地给出推荐结果。这种方法推荐的物品一般都和用户喜欢的物品内容高度相似。
因为喜欢物品A的用户同时也喜欢物品C。可以说物品A和物品C具有很大的相似度。
基于物品的协同过滤方法不用考虑用户、物品的特征信息，它是根据用户对物品的偏好信息（如评分等行为），通过矩阵计算获取不同物品之间的相似度，这种方法是以物品为中心，将相似的物品划归于特定的一组类别，然后根据某个用户的历史兴趣找出他感兴趣的物品所属的类别，最后将属于该组类别所对应的物品推荐给该用户。
3 结束语
基于用户画像的推荐系统技术，在电子商务领域和传媒资讯领域都得到了广泛的应用和深入的研究，并且逐步形成了一门独立的学科。随着研究和应用水平的不断提高，用户画像技术将会给我们生活带来更多的惊喜。
参考文献：
[1] 张化南.基于用户画像分析电子商务网站应用研究[J].现代营销（下旬刊），2020（7）：100-101.
[2] 张莉.基于“用户画像”的精准营销策略研究[J].现代营销（下旬刊），2020（3）：93-94.
【通联编辑：唐一东】
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