CN109978630A - 一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统，其方法包括：S1、基于网络探针技术和大数据技术全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据形成数据源；S2、对所述数据源进行分析处理和特征提取，生成个性化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权重；S3、基于所述用户标签和用户标签对应的权重构建用户画像和用户画像模型；S4、基于用户画像模型实现精准营销。其系统包括：数据获取模块、用户标签生成模块、用户画像构建模块、精准营销模块以及数据库模块。本技术方案的基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统，在对用户标签提取、用户画像构建以及实施精准营销时，科学、精细，真正意义上实现了精准营销，效果良好。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术、用户画像技术和精准营销技术领域，具体为一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统。
背景技术
移动互联网的进步，为人们的生活方式和消费模式带来了巨大转变，商家的营销方式也必须同步升级才能在巨变中求得生存。随着大数据技术的深入研究与应用，商家的专注点日益聚焦于大数据精准营销、深入挖掘潜商业价值上，因此，基于大数据技术的“用户画像”概念，也日渐被商家关注和提及。用户画像，即用户信息标签化，就是通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌。简单来说，用户画像就是通过数据分析后用一系列简短、精炼、易识别的标签语言描述一个人，用户画像为商家的精准营销提供了足够的信息基础，能帮助商家快速找到精准用户群体，以及分析、挖掘用户需求。当基于用户需求去推送信息时，用户的接受度最大化，精准营销也能以最大程度达到其目的，故而基于用户画像的精准营销已成为商家营销模式的必修课。
现有技术如公开号为CN107403335A的发明公开了一种基于深度用户画像进行精准营销的系统及实现方法。所述系统包括数据源层、数据处理层、数据平台层、数据响应层和数据展示层；数据源层用于储存各种数据源；数据处理层用于将数据源中的数据进行汇总处理后再将来源不同的数据进行拉通；数据平台层用于将数据处理层运行出来的数据进行数据处理形成用户初步的标签数据；数据响应层用于将数据平台层运行出来的标签数据进行储存；数据展示层用于深层用户画像展示以及用户的精准营销展示。解决了传统用户画像对标签数据挖掘不充分的问题，以及基于深度的用户画像解决传统推荐系统中的冷启动问题，帮助企业对用户进行精准营销。但是该技术方案在针对用户标签的提取、用户画像的构建以及实施精准营销方案时精细程度不够，并不能在真正意义上实现精准营销，效果欠佳。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统，以解决上述背景技术中提出的现有的技术方案在针对用户标签的提取、用户画像的构建以及实施精准营销方案时精细程度不够，并不能在真正意义上实现精准营销，存在效果欠佳的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于网络探针技术和大数据技术全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据形成数据源；
S2、对所述数据源进行分析处理和特征提取，生成个性化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权重；
S3、基于所述用户标签和用户标签对应的权重构建用户画像和用户画像模型；
S4、基于用户画像模型实现精准营销。
优选的，所述用户的静态信息数据至少包括用户的人口属性、商业属性等用户相对稳定的信息数据，所述用户的动态信息数据至少包括用户的互联网行为数据和用户的mac数据。
优选的，所述S2具体包括：
S21、利用大数据分析技术和深层AI算法对数据源进行数据清洗以有效去除脏、假、伪、废数据；
S22、基于不同的用户属性特征和行为偏好对用户数据进行归类，给不同用户打上具有该用户人群特点的用户标签；
S23、根据所述用户标签出现的频率和比重为所述标签赋予权重。
优选的，所述S3中构建用户画像的具体过程包括：
S31、基于所述用户标签和用户标签对应的权重匹配出构建用户画像的模型；
S32、根据所述构建用户画像的模型进行数据建模形成用户画像模型。
本发明还公开了一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其包括：
数据获取模块，用于全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据以形成数据源，其包括静态数据获取单元和动态数据获取单元；用户标签生成模块，用于生成个性化的用户和用户群体标签，其包括数据分析处理单元和标签与权重生成单元；用户画像构建模块，用于构建个体和群体用户画像以及对应的用户画像模型，其包括模型参考匹配单元和模型构建生成单元；精准营销模块，用于基于用户画像模型进行精准营销，其包括客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元；以及数据库模块，用于存储所述系统运行过程当中所需和所产生的所有数据；
其中，静态数据获取单元和动态数据获取单元均连接数据分析处理单元，数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元以及模型构建生成单元顺次连接，数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元、模型构建生成单元、客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均连接数据库模块。
优选的，所述静态数据获取单元连接移动、联通、电信三大运营商以及科大讯飞和各大互联网平台的大数据数据源，用于获取用户的静态信息数据；所述动态数据获取单元包括前端设备、互联网探针设备以及互联网探针设备集群，用于获取用户的动态信息数据。
优选的，所述数据分析处理单元包括数据清洗模块，所述标签与权重生成单元包括筋斗云MoBoxAI算法标签生成模块和用户标签自动生成算法模块。
优选的，所述数据清洗模块包括深层AI算法模块，用于对数据进行清洗以有效去除脏、假、伪、废等数据。
优选的，所述模型参考匹配单元包括数据匹配工具模块，所述模型构建生成单元包括数据建模模块和模型导出工具模块。
优选的，所述客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均通过网络连接用户终端，用于向具有不同用户画像的用户进行相应产品的精准营销。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统，利用大数据和网络探针等技术全面获取用户产生的数据，然后通过大数据分析技术和深层AI算法对数据源进行数据清洗以获取有效数据，并综合利用多种标签生成算法提取用户标签以及为所述标签赋予权重，然后基于多种模型构建用户画像和用户画像模型，最终借助用户画像和用户画像模型实现全面、科学的精准营销。本技术方案的基于大数据建立用户画像的精准营销方法和系统，在对用户标签的提取、用户画像的构建以及实施精准营销方案时，科学、精细，实现了真正意义上的精准营销，效果良好。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法流程示意图；
图2为本发明S2步骤中数据处理、标签提取以及为标签赋予权重过程的具体流程示意图；
图3为本发明S3步骤中构建用户画像和用户画像模型的具体过程流程示意图；
图4为本发明中一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于网络探针技术和大数据技术全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据形成数据源。
利用网络探针技术和大数据技术，在存在用户群体活动的所有区域全面获取海量的用户数据以形成数据源，其中，被采集的用户数据主要包括用户的静态信息数据和动态信息数据，所述用户的静态信息数据至少包括用户的人口属性、商业属性等用户相对稳定的信息数据，例如：用户的姓名、性别、职业职位等数据，即在一段时间内基本上不会有变化的数据；所述用户的动态信息数据至少包括用户的互联网行为数据和用户的mac数据，例如：用户下载的常用App软件信息数据、经常浏览的网页信息数据，以及出行、消费等各种情况所产生的经常发生变化的数据。
S2、对所述数据源进行分析处理和特征提取，生成个性化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权重。
对S1中所述数据源数据进行分析处理以及特征提取，然后针对不同个体用户或者群体用户分别生成个人性化的用户标签，并且根据所述用户标签出现的频率和概率为所述用户标签赋予权重。实际上，标签表征了内容，表示用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等；权重表征了指数，表示用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率等。例如：将某两位用户打上标签和赋予权重记为：A用户红酒0.8，B用户李宁0.6，则“A用户红酒0.8”表示A用户喜欢红酒的程度为80％，“B用户李宁0.6”表示B用户喜欢李宁的程度为60％。具体的，如图2所示，S2具体包括：
S21、利用大数据分析技术和深层AI算法对数据源进行数据清洗以有效去除脏、假、伪、废等数据。
利用大数据分析技术和应用深层AI算法对数据源进行数据清洗，有效去除脏(山寨机重复设备信息等)、假(假设备同时出现在2个位置等)、伪(虚拟位置信息)、废(笔记本电脑流量等)数据。
S22、基于不同的用户属性特征和行为偏好对用户数据进行归类，给不同用户打上具有该用户人群特点的用户标签。
根据不同用户的属性特征和行为偏好对用户群体进行分类，然后为不同用户打上具有该用户人群特点的用户标签。用户标签可以根据实际需要分为业务特征、终端偏好、产品需求、消费特征、客户服务评价、互联网内容偏好、基础特征、渠道特征以及轨迹特征等9大类标签，这9大类标签也可以再细化为更多小的标签。
S23、根据所述用户标签出现的频率和比重为所述标签赋予权重。
根据用户标签出现的频率和概率以及关联标签的网址内容，给所述用户标签赋予权重。例如：用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出用户对红酒喜好度是有差异的，换句话说，该用户具备“红酒”这一标签的权重就是不一样的。
S3、基于所述用户标签和用户标签对应的权重构建用户画像和用户画像模型。
根据用户标签和用户标签对应的权重构建用户画像和用户画像模型。当为一个用户打上多个不同的标签时就形成了用户画像，然后根据用户画像可以构建用户画像模型以使得具备某种特定用户画像的用户数据经过该用户画像模型时可被快速准确识别。具体的，如图3所示，S3中构建用户画像的具体过程包括：
S31、基于所述用户标签和用户标签对应的权重匹配出构建用户画像的模型。
根据所述用户标签和用户标签对应的权重，在数据库中匹配出构建用户画像的参考模型，这些参考模型至少包括聚类分析模型、关联规则模型、贝叶斯概率模型、灰色预测模型等，然后根据上述参考模型构建用户画像。
S32、根据所述构建用户画像的模型进行数据建模形成用户画像模型。
基于构建的用户画像，运用数据建模工具和软件形成用户画像模型以使得具备某种特定用户画像的用户数据经过该用户画像模型时可被快速准确识别。
S4、基于用户画像模型实现精准营销。
当任意用户的用户数据经过用户画像模型校验之后即可判断出该用户的用户画像，然后基于用户画像进行精准营销。其中，精准营销包括客户优化，即对于已购买产品的用户加大推广优惠力度，吸引回购，增加回购率，以及针对竞品购买用户实行满减、包邮、满额折扣等，促使其产生实际购买行为；智能推荐，即根据用户近期的消费行为和第三方平台浏览记录，基于用户画像，实现为特定的客户投其所好，推荐其可能感兴趣的商品信息，或者促销活动；广告精准投放，即针对用户搜索度投放广告、针对客户需求投放广告、针对已投放广告效果评价等；会员营销，即以短信和邮件的方式向会员发出邀请，迎接会员至旗舰店进行产品的现场体验以促进产品购买；以及用户维护，即对不同用户进行相应维护，防止用户对产品或者服务失去兴趣，丧失购买力。
如图4所示，本发明还公开了一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其包括：
数据获取模块，用于全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据以形成数据源，其包括静态数据获取单元和动态数据获取单元；用户标签生成模块，用于生成个性化的用户和用户群体标签，其包括数据分析处理单元和标签与权重生成单元；用户画像构建模块，用于构建个体和群体用户画像以及对应的用户画像模型，其包括模型参考匹配单元和模型构建生成单元；精准营销模块，用于基于用户画像模型进行精准营销，其包括客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元；以及数据库模块，用于存储所述系统运行过程当中所需和所产生的所有数据；
其中，静态数据获取单元和动态数据获取单元均连接数据分析处理单元，数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元以及模型构建生成单元顺次连接，数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元、模型构建生成单元、客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均连接数据库模块。
数据获取模块，用于全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据以形成数据源，其包括静态数据获取单元和动态数据获取单元。具体的，静态数据获取单元连接移动、联通、电信三大运营商以及科大讯飞和各大互联网平台的大数据数据源，用于获取用户的静态信息数据；动态数据获取单元包括前端设备、互联网探针设备以及互联网探针设备集群，用于获取用户的动态信息数据。
用户标签生成模块，用于生成个性化的用户和用户群体标签，其包括数据分析处理单元和标签与权重生成单元。具体的，数据分析处理单元包括数据清洗模块，而数据清洗模块包括深层AI算法模块，用于对数据进行清洗以有效去除脏(山寨机重复设备信息等)、假(假设备同时出现在2个位置等)、伪(虚拟位置信息)、废(笔记本电脑流量等)数据；标签与权重生成单元包括筋斗云MoBoxAI算法标签生成模块和用户标签自动生成算法模块，用于生成个性化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权重。
用户画像构建模块，用于构建个体和群体用户画像以及对应的用户画像模型，其包括模型参考匹配单元和模型构建生成单元。具体的，模型参考匹配单元包括数据匹配工具模块，而可供参考的模型至少包括聚类分析模型、关联规则模型、贝叶斯概率模型、灰色预测模型等；模型构建生成单元包括数据建模模块和模型导出工具模块，用于生成和导出用户画像和用户画像模型。
精准营销模块，用于基于用户画像模型进行精准营销，其包括客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元。具体的，客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均通过网络连接用户终端，用于向具有不同用户画像的用户进行相应产品的精准营销，其中，精准营销中客户优化，指对于已购买的用户推广优惠力度，吸引回购，增加回购率，以及针对竞品购买用户实行满减、包邮、满额折扣等，促使其产生实际购买行为；智能推荐，指根据用户近期的消费行为和第三方平台浏览记录，基于用户画像，实现为特定的客户投其所好，推荐其可能感兴趣的商品信息，或者促销活动；广告精准投放，指针对用户搜索度投放广告、针对客户需求投放广告、针对已投放广告效果评价等；会员营销，指以短信和邮件的方式向会员发出邀请，迎接会员至旗舰店进行产品的现场体验以促进产品购买；以及用户维护，指对不同用户进行相应维护，防止用户对产品或者服务失去兴趣，丧失购买力。
数据库模块，用于存储所述系统运行过程当中所需和所产生的所有数据。这些数据至少包括经过数据清洗处理后的有效数据、提取的用户标签数据、用户标签的权重数据、构建用户画像时的参考模型数据、构建的用户画像数据以及构建的用户画像模型数据等等。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、基于网络探针技术和大数据技术全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据形成数据源；
S2、对所述数据源进行分析处理和特征提取，生成个性化的用户标签以及生成所述用户标签对应的权重；
S3、基于所述用户标签和用户标签对应的权重构建用户画像和用户画像模型；
S4、基于用户画像模型实现精准营销。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法，其特征在于，所述用户的静态信息数据至少包括用户的人口属性、商业属性等用户相对稳定的信息数据，所述用户的动态信息数据至少包括用户的互联网行为数据和用户的mac数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法，其特征在于，所述S2具体包括：
S21、利用大数据分析技术和深层AI算法对数据源进行数据清洗以有效去除脏、假、伪、废数据；
S22、基于不同的用户属性特征和行为偏好对用户数据进行归类，给不同用户打上具有该用户人群特点的用户标签；
S23、根据所述用户标签出现的频率和比重为所述标签赋予权重。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销方法，其特征在于，所述S3中构建用户画像的具体过程包括：
S31、基于所述用户标签和用户标签对应的权重匹配出构建用户画像的模型；
S32、根据所述构建用户画像的模型进行数据建模形成用户画像模型。
5.一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于全面获取用户的静态信息数据和动态信息数据以形成数据源，其包括静态数据获取单元和动态数据获取单元；
用户标签生成模块，用于生成个性化的用户和用户群体标签，其包括数据分析处理单元和标签与权重生成单元；
用户画像构建模块，用于构建个体和群体用户画像以及对应的用户画像模型，其包括模型参考匹配单元和模型构建生成单元；
精准营销模块，用于基于用户画像模型进行精准营销，其包括客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元；以及
数据库模块，用于存储所述系统运行过程当中所需和所产生的所有数据；
其中，所述静态数据获取单元和动态数据获取单元均连接数据分析处理单元，所述数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元以及模型构建生成单元顺次连接，所述数据分析处理单元、标签与权重生成单元、模型参考匹配单元、模型构建生成单元、客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均连接数据库模块。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其特征在于，所述静态数据获取单元连接移动、联通、电信三大运营商以及科大讯飞和各大互联网平台的大数据数据源，用于获取用户的静态信息数据；所述动态数据获取单元包括前端设备、互联网探针设备以及互联网探针设备集群，用于获取用户的动态信息数据。
7.根据权利要求5所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其特征在于，所述数据分析处理单元包括数据清洗模块，所述标签与权重生成单元包括筋斗云MoBoxAI算法标签生成模块和用户标签自动生成算法模块。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其特征在于，所述数据清洗模块包括深层AI算法模块，用于对数据进行清洗以有效去除脏、假、伪、废等数据。
9.根据权利要求5所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其特征在于，所述模型参考匹配单元包括数据匹配工具模块，所述模型构建生成单元包括数据建模模块和模型导出工具模块。
10.根据权利要求5所述的一种基于大数据建立用户画像的精准营销系统，其特征在于，所述客户优化单元、智能推荐单元、广告投放单元、会员营销单元以及用户维护单元均通过网络连接用户终端，用于向具有不同用户画像的用户进行相应产品的精准营销。
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