王 斐

一、引言

近些年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，用戶由以往的信息匱乏時代進入了信息、數(shù)據(jù)高速生產(chǎn)的“信息超載”時代，包括電子商務(wù)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、短視頻領(lǐng)域數(shù)據(jù)等在內(nèi)的各種各樣的數(shù)據(jù)大量涌入用戶的視線，使得用戶在面臨種類繁多的產(chǎn)品選擇時無所適從。 另一方面，隨著經(jīng)濟高速發(fā)展，用戶的經(jīng)濟水平、消費能力也隨之有了很大的提升，用戶越來越注重自身的實際需求與個性化需求。 在這種情況下，怎樣更好地利用數(shù)據(jù)的價值，實現(xiàn)針對用戶的精準(zhǔn)營銷，將滿足用戶需求的產(chǎn)品推薦給用戶，從而進一步提升產(chǎn)品和服務(wù)轉(zhuǎn)化率，顯得尤為重要。 因此，本研究提出將大數(shù)據(jù)時代的產(chǎn)物、融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的用戶畫像方法應(yīng)用于現(xiàn)有的營銷活動中，希望能夠進一步實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，提升用戶的滿意度與忠誠度。

二、研究背景及相關(guān)理論基礎(chǔ)

隨著《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》等重大發(fā)展戰(zhàn)略方針的制定和實施，我國的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)得到了快速發(fā)展。 第44 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》指出，截至2019年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達8.54 億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達61.2%；手機網(wǎng)民規(guī)模達8.47億，網(wǎng)民使用手機上網(wǎng)的比例達99.1%。 同時，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達6.39 億，占網(wǎng)民整體的74.8%；網(wǎng)絡(luò)視頻用戶規(guī)模達7.59 億，占網(wǎng)民整體的88.8%。 這份報告表明，我國網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展迅速，互聯(lián)網(wǎng)普及率越來越高，這就為海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生提供了良好的條件。

傳統(tǒng)的企業(yè)營銷無非線下廣告投放與電話銷售，企業(yè)大都是以產(chǎn)品為中心，將產(chǎn)品順利銷售出去從而獲取利潤是他們的最終目標(biāo)。 然而，忽視用戶需求與其偏好特征，只是盲目地將廣告投放出去或是將電話打出去，這種銷售方式性價比是比較低下的。 而在大數(shù)據(jù)時代，我們可以充分利用海量的用戶數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，探索用戶偏好特征以及各種數(shù)據(jù)與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，從而實現(xiàn)以用戶為中心，進行有針對性的市場營銷活動，既降低銷售成本，又提升產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。

(一)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 麥肯錫全球研究所認為大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。 大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。 換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，通用化的大數(shù)據(jù)處理框架主要分為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。 其中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以幫助我們準(zhǔn)確挖掘用戶興趣偏好，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

(二)精準(zhǔn)營銷

Philip Kotler 指出，精準(zhǔn)營銷是通過制訂營銷計劃，獲取高投資回報的營銷溝通過程。 杰夫·薩賓給出的解答是：將信息在正確的時間借由適當(dāng)?shù)那腊l(fā)送至目標(biāo)客戶達到營銷目標(biāo)。 精準(zhǔn)的含義是精確、精密、可衡量的。 精準(zhǔn)營銷有以下五個特征：一是精準(zhǔn)的目標(biāo)用戶群體。 只有找到真正具備相應(yīng)產(chǎn)品需求的用戶群，對其進行營銷活動，才能提升轉(zhuǎn)化率。 二是精準(zhǔn)的市場定位。 精準(zhǔn)營銷就是通過可量化的精確的市場定位技術(shù)突破傳統(tǒng)營銷定位只能定性的局限。三是精準(zhǔn)的溝通。 精準(zhǔn)營銷的系統(tǒng)手段保持了企業(yè)和客戶的密切互動溝通，從而不斷滿足客戶個性需求，建立穩(wěn)定的企業(yè)忠實顧客群，實現(xiàn)客戶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)增值，從而達到企業(yè)長期穩(wěn)定高速發(fā)展的需求。 四是精準(zhǔn)的成本計算。 傳統(tǒng)的營銷方式只一味地投入，希望以成本換取產(chǎn)品知名度從而帶來收益，精準(zhǔn)營銷可以將成本投入到目標(biāo)用戶群體所在的位置，從而實現(xiàn)既降低成本又提高收益的可能性。 五是精準(zhǔn)地把握用戶需求。 隨著人們生活水平的提高，用戶越來越注重自己的個性化需求，需求種類多樣，需求變動頻繁，精準(zhǔn)營銷利用技術(shù)手段可以充分獲取用戶特征，理解用戶需求，從而獲得較高的用戶滿意度。

精準(zhǔn)營銷由四個主要理論構(gòu)成：4C 理論、讓客價值、溝通理論和反應(yīng)原理。 而一切最核心的點在于以用戶為中心，充分理解用戶需求，為其推薦真正感興趣的產(chǎn)品，從而提高轉(zhuǎn)化率，降低成本，提高用戶滿意度。 實施精準(zhǔn)營銷可以幫助企業(yè)更好地滿足消費者個性化需求，贏得更多的消費者和其對品牌的忠誠，可以有效地降低營銷成本，提升營銷效果。

(三)用戶畫像

用戶畫像(Users’Profile)由Alan Cooper 最早提出，是建立在一系列真實數(shù)據(jù)上的目標(biāo)用戶模型，對同一類用戶進行不同維度的刻畫，旨在通過海量用戶行為數(shù)據(jù)挖掘有用信息，全面展現(xiàn)用戶的信息全貌。 用戶畫像的核心是給用戶貼標(biāo)簽，即以短小的詞語描述用戶的某方面特征，反映用戶偏好特征的所有標(biāo)簽聚集到一起，便刻畫出一個完整的用戶形象，充分展現(xiàn)用戶的各方面特征。 用戶畫像是分領(lǐng)域的，也就是不能所有領(lǐng)域都用一個統(tǒng)一的畫像，比如在支付寶里的用戶畫像和微信里的用戶畫像肯定是不一樣的，所以企業(yè)在利用用戶畫像技術(shù)分析用戶時，要根據(jù)具體領(lǐng)域收集相關(guān)領(lǐng)域的用戶信息數(shù)據(jù)，建立起相關(guān)領(lǐng)域的用戶畫像模型，只有這樣，才能使分析結(jié)果更加精準(zhǔn)。

用戶畫像技術(shù)的應(yīng)用是為了更好地理解用戶需求、提高用戶滿意度，而隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的用戶畫像不僅可以充分理解用戶需求，還可以預(yù)測用戶需求。相對于傳統(tǒng)的市場營銷活動，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的用戶畫像具備多維度數(shù)據(jù)、細粒度數(shù)據(jù)，并保持動態(tài)性特征。 這些特征使得企業(yè)的營銷活動更加精準(zhǔn)，不僅如此，還可以利用回歸分析、聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對營銷結(jié)果進行預(yù)測并分析其結(jié)果，發(fā)現(xiàn)用戶新需求與潛在用戶市場，更好地提高企業(yè)的投資回報率。

三、基于用戶畫像的精準(zhǔn)營銷策略

傳統(tǒng)市場營銷中，企業(yè)想要抓住用戶需求，以及準(zhǔn)確了解用戶的偏好、個性、興趣等影響消費者購買行為的決策因素是非常困難的，特別是對于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)時代而言，海量的數(shù)據(jù)使得用戶行為偏好更難把握和理解，而用戶興趣偏好隨著時間、環(huán)境等因素發(fā)生改變，呈現(xiàn)動態(tài)性特征，更使得企業(yè)難以解決這一問題。 在眾多的大數(shù)據(jù)工具中，用戶畫像技術(shù)是幫助企業(yè)準(zhǔn)確識別和分析目標(biāo)用戶的最有效工具之一。因此，本研究將用戶畫像技術(shù)引入企業(yè)營銷活動中，希望能夠利用用戶畫像準(zhǔn)確理解和把握用戶需求，在此基礎(chǔ)上對需求進行預(yù)測及分析，提高企業(yè)的決策效率，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

(一)用戶畫像的構(gòu)建

1.用戶畫像數(shù)據(jù)采集與處理

構(gòu)建用戶畫像模型需要大量的數(shù)據(jù)，覆蓋用戶的各個維度，例如人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、用戶偏好數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)越多，畫像越豐滿，人物特征表現(xiàn)越豐富，這樣的畫像，能夠更好地幫助企業(yè)理解用戶需求，準(zhǔn)確把握用戶偏好特征，從而在對其進行營銷活動時，可以有針對性地進行相應(yīng)的產(chǎn)品推薦。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，用戶畫像數(shù)據(jù)主要分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)兩大類。 靜態(tài)數(shù)據(jù)主要指的是人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)，例如性別、職業(yè)、年齡、位置等數(shù)據(jù)，這些可以通過用戶的注冊信息收集到；動態(tài)數(shù)據(jù)是指用戶不斷變化的一些行為數(shù)據(jù)，例如瀏覽數(shù)據(jù)、點擊數(shù)據(jù)、觀看數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)等，動態(tài)數(shù)據(jù)不具有顯式特征，需要通過數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從用戶日志系統(tǒng)、App 后臺等進行提取。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)充斥著人們的世界，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)類型已不僅僅是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用戶畫像模型的構(gòu)建需要各種類型的數(shù)據(jù)。 要想準(zhǔn)確提取各種類型數(shù)據(jù)所攜帶的價值，企業(yè)需要對收集的數(shù)據(jù)進行清洗，然后利用計算機技術(shù)，將各種各樣的數(shù)據(jù)加工成用戶畫像建模所需要的數(shù)據(jù)集。

2.用戶信息標(biāo)簽化

用戶畫像通俗而言就是為用戶貼標(biāo)簽，因此，用戶信息標(biāo)簽化是構(gòu)建用戶畫像的核心工作。 準(zhǔn)確的標(biāo)簽體系，可以將用戶特征呈現(xiàn)在企業(yè)面前，為企業(yè)決策提供輔助借鑒。 用戶畫像數(shù)據(jù)標(biāo)簽是通過對用戶信息分析而來的高度精練的特征標(biāo)識，如性別、年齡、地域、用戶習(xí)慣、用戶偏好等，最后將所有標(biāo)簽綜合起來，就可以勾勒出該用戶的畫像。 標(biāo)簽具有語義化特征，可以幫助企業(yè)理解每個標(biāo)簽的含義，準(zhǔn)確判斷用戶的偏好特征，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

3.建立用戶畫像模型

用戶畫像建模就是將收集并處理好的用戶信息與數(shù)據(jù)進行標(biāo)簽化處理之后，實現(xiàn)的用戶“可視化”構(gòu)建。 用戶畫像構(gòu)建可大致分為三個層次：用戶數(shù)據(jù)收集層、用戶數(shù)據(jù)處理層、用戶數(shù)據(jù)分析及標(biāo)簽層。 其中，用戶數(shù)據(jù)收集層主要是負責(zé)靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)的收集；用戶數(shù)據(jù)處理層則是把收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、過濾、去重等操作，移交給數(shù)據(jù)分析及標(biāo)簽層；用戶數(shù)據(jù)分析及標(biāo)簽層則是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對處理后的數(shù)據(jù)進行分析，并在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行標(biāo)簽化工作，最終構(gòu)建起用戶畫像模型。 值得注意的是，由于用戶每時每刻都在產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，用戶畫像模型也需要具備動態(tài)性特征，只有這樣，才能及時發(fā)現(xiàn)用戶需求偏好的改變，進而調(diào)整企業(yè)的營銷策略，提高用戶的滿意度與忠誠度。

(二)精準(zhǔn)化廣告推送

傳統(tǒng)企業(yè)的市場營銷活動大多是線下大范圍投放廣告，諸如廣告牌之類，而現(xiàn)在，企業(yè)具備了用戶畫像模型，了解了產(chǎn)品目標(biāo)用戶的具體特征，包括興趣偏好等信息，可以有針對性地投放廣告。 比如通過Google Adwords，根據(jù)用戶畫像模型，篩選出企業(yè)目標(biāo)用戶的年齡范圍、地理位置、收入范圍等進行廣告的投放，這樣既精準(zhǔn)地到達了企業(yè)的目標(biāo)用戶，同時又極大地降低了廣告成本。 如果每個企業(yè)都是根據(jù)用戶畫像模型進行廣告的精準(zhǔn)投放，那就極大地降低了用戶的信息超載現(xiàn)象，對于接收到的廣告，用戶也不會視若無睹，循環(huán)促進，既減小用戶收到不符合自身需求的“垃圾信息”的可能性，提高用戶滿意度，又降低了企業(yè)的營銷成本。

(三)精準(zhǔn)化產(chǎn)品推薦

現(xiàn)下的市場環(huán)境里，不僅產(chǎn)品種類繁多，而且同質(zhì)化產(chǎn)品的數(shù)量也是越來越多，在激烈的市場競爭中，企業(yè)要想站穩(wěn)腳跟，就必須具備核心競爭力。 擁有良好的服務(wù)、及時為用戶推薦用戶需要或是感興趣的產(chǎn)品，就是企業(yè)的競爭力所在。 用戶畫像模型為企業(yè)進行精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦提供了幫助?，F(xiàn)有的推薦算法中，協(xié)同過濾推薦算法應(yīng)用最為廣泛，其基本思想是利用用戶的相似度尋找最近鄰，再基于預(yù)測評分為用戶推薦產(chǎn)品。 然而，協(xié)同過濾算法忽視了用戶自身的特征偏好，因此，基于用戶畫像模型的推薦具有更高的精準(zhǔn)性，使推薦結(jié)果更加符合用戶需求偏好，能提高用戶滿意度。

四、總結(jié)與展望

大數(shù)據(jù)時代給傳統(tǒng)市場營銷活動帶來了挑戰(zhàn)：各種各樣的數(shù)據(jù)泛濫，嚴(yán)重影響了用戶的選擇能力，用戶在眾多的產(chǎn)品種類面前感到無所適從，這就需要企業(yè)運用精準(zhǔn)營銷更好地服務(wù)用戶，使其在激烈的市場競爭中具備自己的核心競爭力。 用戶畫像作為大數(shù)據(jù)時代的技術(shù)工具之一，為企業(yè)準(zhǔn)確判斷用戶興趣偏好從而實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷提供了幫助。 事實證明，將用戶畫像融入企業(yè)營銷活動中是正確的選擇。 但是，在用戶畫像建模過程中，企業(yè)收集用戶信息進行分析挖掘，用戶數(shù)據(jù)面臨外泄的風(fēng)險，很多用戶為了保護自己的信息安全，不愿意泄露或是輸出自己的真實信息，使得企業(yè)無法準(zhǔn)確判斷用戶需求，從而降低用戶畫像方法的現(xiàn)實意義。 怎樣實現(xiàn)用戶的隱私保護，以及怎樣建立用戶與企業(yè)之間的信任感，是需要進一步研究的方向所在。