双11 电商用户画像系统背后的 IT 架构实践

ZD至顶网软件频道消息：每一个电商平台都像是一个储量丰富、数据精准增量巨大的数据金矿，如何在这座大金矿中挖掘到适合于业务需求的数据，对于数据分析师来说是一个巨大的挑战，通过用户画像角度分析数据，可以帮助决策者在正确的时间正确的地点对正确的人做正确的营销活动。 ?

问题来了，对于中小电商来说，如何用才能够快速构建大数据平台？如何才能通过大数据平台实现用户画像工作？今天《双11技术专题》的内容将和大家揭秘电商平台其大数据应用以及用户画像背后的 IT 架构。

什么是电商用户画像？

Alan Cooper 最早提出了用户画像的概念：“用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。”每个用户画像是一类用户的真实代表，描述了目标用户特征的人格化虚拟模型。

电商用户画像有什么用？

在电商平台上，消费者通过平台产出海量数据，这是一个从前端浏览、搜索、评价、交易到后端支付、收货、客服等多维度全覆盖的数据体系，日益复杂的业务场景和逻辑使得信息的处理挖掘日益重要。

每一个电商平台都像是一个储量丰富、数据精准增量巨大的数据金矿，如何在这座大金矿中挖掘到适合于业务需求的数据，对于数据分析师来说是一个巨大的挑战，通过用户画像角度分析数据，可以帮助决策者在正确的时间正确的地点对正确的人做正确的营销活动。以下是我们总结的用户画像作用：

• 用户画像可以提升电商产品设计。用户画像是最典型目标用户的抽象表现，产品功能必须面向核心用户，优先满足核心用户的需求，用户画像可以在确定功能的时候帮助产品经理将目标集中到目标用户身上。
• 用户画像可以挖掘用户深层需求。在这一方面，用户画像可以辅助过滤需求，当有各种需求出现的时候，可以借助用户画像将不靠谱需求过滤。
• 用户画像可以方便团队沟通。用户画像相对于需求而言，是一种更具象化的事物，能够让团队人员了解目标用户是谁，他们怎样使用产品，他们关心什么问题。
• 用户画像可以帮助制定电商活动方向。精确是用户画像可以让电商活动用户群体更加明确，由于每次活动都会伴随着大量业务成本支出，在更精准的范围内开展电商活动意味着成本的有效减少和活动效果的准确提升。

如何依靠用户数据构建用户画像？

依靠用户数据创建用户画像在当前热议大数据的时代越来越受到重视。在用户画像的过程中有一个很重要的概念叫做颗粒度，就是我们的用户画像应该细化到哪种程度。颗粒度太大，对于产品设计的指导意义就会变小，如果太细，无疑是在压缩潜在用户的范围。

但对于电商产品设计及运营来说，尽量丰富用户画像是最重要也是最需要细致打磨的环节，也就是要做到具象的定量个体描述才能够基于用户数据提供个性化推荐，个性化推荐既是节省用户成本，提升用户体验，也是电商产品提升产品转化率与促进商品交叉销售的重要手段。

构建电商用户画像的步骤：

• 整合分析数据源：先对数据进行整合提取，了解分析目标的一些关键指标。用聚类分析确认最明显的因素。数据分析依据不同的业务场景，可以采用在线分析、离线分析、在线和离线同步分析等方式进行。?

• 结合业务分析用户行为：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。标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数。?
• 用户画像数据展示：重点挖掘其生活情境与使用场景，围绕用户的行为特征，通过添加环境、人际关系、操作熟练程度、使用意向、人口统计学属性等细节对用户进行描述，形成用户画像的框架。通过多种数据展示工具，可以图像化展示出用户数据及用户画像，帮助电商数据分析师更精准把握用户特征。?

通过大数据平台构建用户画像

我们在准备做一个大数据分析项目时，首先是确定需求，然后就是平台的选型，平台的选型是一个最难、最重要的、也是大家最困惑的环节。其实平台的选型完全取决于业务的需求，业务是实时计算还是离线计算，是处理结构化数据还是非结构化数据，应用有没有事务性要求等等。

确定以上需求后就找相应的平台就行了，要么部署在物理机上，要么部署在云平台上，具体采用哪种方式，完全取决于大数据的特点。大数据的特点有哪些？

第一，不可预期的海量数据。?
第二，数据量是在急剧变化的。比如说用户行为的跟踪与分析，白天我们要收集处理大量的数据，晚上这些数据会下降很多。?
第三，很多时候是一次性数据，处理完毕以后平台就不需要了。?

面对这些场景，物理机的方案是捉襟见肘的，无法做到弹性伸缩，部署也不灵活，而且要提前购买大量的资源。而这些正是云计算的优势，云计算能够弹性伸缩，需要时创建，不需要时销毁，并且这些操作只需要点击鼠标、几分钟之内即可完成，甚至可以使用 AutoScaling、自动化这些操作。

因此，云计算才是大数据基础平台最好的部署方案。青云QingCloud 作为云计算平台提供商，不仅输出稳定可靠的 IaaS 层服务，我们也为企业用户提供完善的大数据分析平台，来帮助用户解决“数据”上的事：

除此之外，由于 QingCloud 自身 IaaS 平台的优点，我们的大数据基础平台可以提供稳定、可靠、高可用、在线扩容、在线／离线迁移、监控告警等服务。

所有的大数据服务都是多样化的、组件式的，用户可以很方便的构建出适合自己业务需求的大数据解决方案。这些工具不仅性能优越，用户体验也非常棒。这对数据科学家以及从事社交网络的公司来说是无法抗拒的诱惑力，你只需要几行代码就可以运行经典成熟的机器学习算法算出结果。?

电商用户画像是精准营销的一个具体的呈现形式，用户画像本身并不神秘，而且随着时间和信息积累也在不断的更新拓展，我们相信随着互联网、O2O等交互应用信息越来越多，用户画像能够为企业甚至行业、政府了解客户、认知客户、营销客户起到更加重要的积极的作用。

同时，用户画像的生成需要和大数据分析平台紧密结合，青云上的大数据平台基于原生大数据工具系统开发并与青云 IaaS 紧密耦合，为用户省去了搭建、运维大数据平台的过程，让用户可以更加专注在业务领域，相信结合青云大数据平台的使用，必然让用户在处理用户画像的工作上事半功倍。