SparkSQL电商用户画像(二)之如何构建画像

四、 如何构建电商用户画像

4.1 构建电商用户画像技术和流程

SparkSQL电商用户画像(二)之如何构建画像

 

 

构建一个用户画像,包括数据源端数据收集、数据预处理、行为建模、构建用户画像

有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到!

4.2 源数据分析

SparkSQL电商用户画像(二)之如何构建画像

 

 

 

用户数据分为2类:动态信息数据、静态信息数据

静态信息数据来源:

  • 用户填写的个人资料,或者由此通过一定的算法,计算出来的数据

  • 如果有不确定的,可以建立模型来判断,比如用户的性别注册没有填写,可以建立模型,根据用户的行为来判断用户性别是什么,或者它的概率

动态信息数据来源:

  • 用户行为产生的数据:注册、游览、点击、购买、签收、评价、收藏等等。

  • 用户比较重要的行为数据:游览商品,收藏商品、加入购物车、关注商品

根据这些行为特性可以计算出:用户注册时间、首单时间、潮妈族、纠结商品、最大消费、订单数量、退货数量、败家指数、品牌偏好等等。

4.3 目标分析

用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。

如,红酒 0.8、李宁 0.6。

标签:表现了内容,用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。

权重:表现了指数,用户的兴趣、偏好指数,也可能表现用户的需求度,可以简单的理解为可信度,概率。

4.4 用户画像建模

4.4.1 用户基本属性表

根据用户所填写的属性标签和推算出来的标签。用于了解用户的人口属性的基本情况和按不同属性维度统计。

作用:按人口属性营销、比如营销80后,对金牛座的优惠,生日营销。

主要数据来源:用户表、用户调查表、孕妇模型表、马甲模型表。

用户表:记录用户最基本的属性特性。

用户调查表:补充用户的其他基本信息。

用户所填写的基本信息:用户ID、用户名、密码、性别、手机号、邮箱、年龄、户籍省份、身份证编号、注册时间、收货地址等

用户所填信息计算得到的指标:

生日、星座、城市等级、手机前几位、手机运营商、邮件运营商

用户调查表得到:学历、收入、职业、婚姻、是否有小孩、是否有车有房、使用手机品牌。

根据算法得到:

身高、体重、性别模型、孩子性别概率、潜在汽车用户概率、是否孕妇、孩子年龄概率、手机品牌、更换手机频率、是否有小孩,是否有车,使用手机档次,疑似马甲标准、疑似马甲账号数、用户忠诚度、用户购物类型。

模型算法---性别模型

  • 用户自己也填写了性别,但仍然要用算法算一次性别

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  • 性别验证方法

随机抽样几千条数据让客户打电话确认。

与用户自己填的性别做对比,确认百分比。

模型算法---用户汽车模型

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模型算法---用户忠诚度模型

  • 忠诚度越高的用户越多,对网站的发展越有利

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模型算法---用户身高尺码模型

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模型算法---用户马甲标志模型

  • 马甲是指一个用户注册多个账号

  • 多次访问地址相同的用户账号是同一个人所有

  • 同一台手机登陆多次的用户是同一个人所有

  • 收货手机号相同的账号同一个人所有

模型算法---手机相关标签模型

  • 对于手机营销参考意义比较大

  • 使用手机品牌: 最常用手机直接得到

  • 使用手机品牌档次:根据档次维表

  • 使用多少种不同的手机:手机登陆情况

  • 更换手机频率(月份):按时间段看手机登陆情况

4.4.2 客户消费订单表

根据客户消费的情况提取的客户标签,用于了解用户的消费总体情况,

最终的目的根据用户消费习惯与消费能力做营销。

主要数据来源:订单表、退货表、用户表、购物车表

订单表可以得到相关标签:

第一次消费时间、
?
最近一次消费时间、
?
首单距今时间、
?
尾单距今时间------分析用户什么时候来购买商品以及多久没有购买了。
?
最小消费金额、
?
最大消费金额、
?
累计消费次数(不含退拒)、
?
累计消费金额(不含退拒)、
?
累计使用代金券金额、
?
累计使用代金券次数。-----分析用户总体消费情况。
?
     客单价(含退拒)、
?
     近60天客单价(含退拒)-----分析用户消费水平。
?
     常用收货地址、
?
     常用支付方式----分析用户常用的消费属性,方便做定向营销。
近30天购买次数(不含退拒)、
?
近30天购买金额(不含退拒)
?
近30天购买次数(含退拒)、
?
近30天购买金额(含退拒)----分析用户最近的消费能力。
?
退货商品数量、
?
退货商品金额、
?
拒收商品数量、
?
拒收商品金额、
?
最近一次退货时间-----分析用户拒收和退货习惯。
最近30天购物车次数、
?
最近30天购物车商品件数、
?
最近30天购物车提交商品件数、
?
最近30天购物车放弃件数、
?
最近30天购物车成功率------分析用户购物车使用习惯
学校下单总数、
?
单位下单总数、
?
家里下单总数、
?
上午下单总数、
?
下午下单总数、
?
晚上下单总数----分析用户购物时间与地点习惯。

4.4.3 客户购买类目表

根据客户购买类目的情况提取客户标签,用于了解类目的购买人群情况和针对某一类目的营销等。

主要数据来源:订单表、购物车表、类目维表

一级分类ID、
?
一级分类名称、
?
二级分类ID、
?
二级分类名称、
?
三级分类ID、
?
三级分类名称-----分析用户都购买了哪些类目。

电商的三级类目:

京东商城:

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淘宝:

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订单表和类目维表可以得到相关标签:

近30天购买类目次数、
?
近30天购买类目金额、
?
近90天购买类目次数、
?
近90天购买类目金额、
?
近180天购买类目次数、
?
近180天购买类目金额、
?
累计购买类目次数、
?
累计购买类目金额----分析用户最近都购买了哪些类目。
?
最近一次购买类目时间、
?
最后一次购买类目距今天数----分析用户多久没有购买这个类目。

购物车表和类目维表可以得到相关标签

近30天购物车类目次数、
?
近30天购物车类目金额、
?
近90天购物车类目次数、
?
近90天购物车类目金额----分析用户最近都挑中哪些类目。

4.4.4 用户访问信息表

根据客户访问的情况提取相关客户标签。

用于了解用户的访问总体情况,方便根据客户游览习惯做营销

主要数据来源:点击流日志行为表(PC/APP端)

点击流日志行为表可以得到相关标签:

最近一次APP/PC端访问日期、
?
最近一次APP/PC端访问使用操作系统、
?
最近一次APP/PC端访问使用游览器、
?
最近一次访问IP地址、
?
最近一次访问城市、
?
最近一次访问的省份-----分析用户最近一次访问情况。
?
第一次APP/PC端访问日期、
?
第一次APP/PC端访问使用操作系统、
?
第一次APP/PC端访问使用游览器、
?
第一次访问IP地址、
?
第一次访问城市、
?
第一次访问的省份-----分析用户第一次访问情况。
?
近7天APP/PC端访问次数、
?
近30天APP/PC访问次数、
?
近60天APP/PC端访问次数、
?
近90天APP/PC端访问次数、
?
近180天APP/PC端访问次数、
?
近365天APP/PC端访问次数----分析用户APP/PC端访问次数。
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近30天PC/APP端访问天数、
?
近30天PC/APP端访问并购买次数、
?
近30天PC/APP端访问PV、
?
近30天PC/APP端访问平均PV、
?
近30天PC/APP端最常用的游览器、
?
近30天PC/APP端不同IP数、
?
近30天PC/APP端最常用IP-----分析用户访问详情。
?
近30天0-5点访问的次数、
?
近30天6-7点访问的次数、
?
近30天8-9点访问的次数、
?
近30天10-12点访问的次数、
?
近30天13-14点访问的次数、
?
近30天15-17点访问的次数、
?
近30天18-19点访问的次数、
?
近30天20-21点访问的次数、
?
近30天22-23点访问的次数----分析用户喜欢在哪个时间上网访问。

 

 

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