1.用戶畫像的構建原則
我們做用戶畫像的目的有兩個：
必須從業(yè)務場景出發(fā)，解決實際的業(yè)務問題，之所以進行用戶畫像要么是獲取新用戶，或者是提升用戶體驗，或者是挽回流失用戶等有明確的業(yè)務目標 。根據(jù)用戶畫像的信息做產(chǎn)品設計，必須要清楚知道用戶長什么樣子，有什么行為特征和屬性，這樣才能為用戶設計產(chǎn)品或開展營銷活動。一般常見的錯誤想法是畫像維度的數(shù)據(jù)越多越好，畫像數(shù)據(jù)越豐富越好，費了很大的力氣進行畫像后，卻發(fā)現(xiàn)只剩下了用戶畫像，和業(yè)務相差甚遠，沒有辦法直接支持業(yè)務運營，投入精力巨大但是回報微小，可以說得不償失。鑒于此，我們的畫像的維度和設計原則都是緊緊跟著業(yè)務需求去推動。
2.用戶畫像數(shù)據(jù)倉庫構建
2.1 數(shù)據(jù)源的集成
目前Qunar用戶畫像數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)源來自業(yè)務數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)和用戶行為日志數(shù)據(jù)，目前數(shù)據(jù)倉庫中基本涵蓋了機票、酒店、火車票以及保險等業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以從全方位的了解去哪兒的一個用戶的畫像。
2.2 我們有哪些數(shù)據(jù)?-數(shù)據(jù)維度
2.3 我們有哪些數(shù)據(jù)?-數(shù)據(jù)倉庫
目前我們畫像數(shù)據(jù)倉庫的構建都是基于Qunar基礎數(shù)據(jù)倉庫進行構建，并按照維度進行劃分。
目前數(shù)據(jù)倉庫中包括的信息如下：
畫像數(shù)據(jù)倉庫表20個畫像數(shù)據(jù)倉庫國內、國際 2年+數(shù)據(jù)標簽數(shù)據(jù)每日增量–基本數(shù)據(jù)
–業(yè)務數(shù)據(jù)
–搜索
–Booking
2.4 用戶唯一標識設計
用戶唯一標識是整個用戶畫像的核心，它把從用戶開始使用app到下單到售后整個所有的用戶行為軌跡進行關聯(lián)，可以更好的去跟蹤和描繪一個用戶的特征。
2.5 ETL過程設計-調度系統(tǒng)
依賴數(shù)據(jù)平臺調度系統(tǒng)定時觸發(fā)和Job依賴觸發(fā)兩種模式
2.6 ETL過程設計-任務執(zhí)行
ETL的過程主要是將數(shù)據(jù)源的清洗到數(shù)據(jù)倉庫表的過程(每天更新增量)Summary表的處理邏輯(每天更新全量)標簽庫的處理(每周更新，2年全量)
2.7 用戶主題分析及數(shù)據(jù)挖掘
有了豐富的畫像數(shù)據(jù)后，產(chǎn)品和運營人員可以根據(jù)用戶主題進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘相關的工作。用戶主題Cube的定義如下：
Measure：–訂單數(shù)量
–訂單金額
–搜索次數(shù)
–Booking次數(shù)
Dimension：–下單時間
–出發(fā)時間
–航司信息
–艙位信息
–航班(出發(fā)地、目的地)
–基本信息(年齡、性別等自然屬性)
3.用戶畫像標簽構建策略
3.1用戶標簽特征屬性
用戶的特征屬性可以是事實的，也可以是抽象的;可以是自然屬性，比如性別，年齡，星座等，可以是社會屬性，比如職業(yè)，社交，出生地等;還可以是財富狀況，比如是否高收入人群，是否有豪車豪宅等固定資產(chǎn)，對于機票用戶來講位置特征也是比較重要的屬性，比常駐地，常出差地，老家等。這些屬性都可以清楚的描繪一個用戶的畫像特征。
3.2用戶標簽分類及特征項
提到用戶畫像就不得不提到一個詞“標簽”。標簽是表達人的基本屬性、行為傾向、興趣偏好等某一個維度的數(shù)據(jù)標識，它是一種相關性很強的關鍵字，可以簡潔的描述和分類人群。標簽的定義來源于業(yè)務目標，基于不同的行業(yè)，不同的應用場景，同樣的標簽名稱可能代表了不同的含義，也決定了不同的模型設計和數(shù)據(jù)處理方式。我們給機票用戶畫像打標簽分類為兩大類，基礎類標簽和個性化標簽，這些標簽可以有重復，但是都是通過不同的角度去定義和刻畫一個用戶，來滿足不同的業(yè)務營銷需求。
3.3用戶標簽庫構建流程
4.用戶畫像技術架構
4.1 技術架構
4.2 實施方法論
5.用戶畫像數(shù)據(jù)應用實踐
5.1 用戶群體特征分析
設計目標–根據(jù)條件可選項，輸出篩選用戶群體
–圖形展示用戶群體屬性特征
應用場景
–如果篩選的用戶群組滿足業(yè)務的要求，將篩選條件形成參數(shù)
–根據(jù)參數(shù)提供接口查詢
5.2 客戶行為預測
客戶行為預測建立步驟
建模數(shù)據(jù)準備客戶流失節(jié)點判斷模型應用變量確定模型構建模型應用模型驗證
可以對用戶流失做及時預測指導建議用戶維系運營。
5.3 數(shù)據(jù)和業(yè)務在一起
用戶畫像與業(yè)務產(chǎn)品互相依賴，相輔相成
用戶畫像標簽庫豐富優(yōu)化快速提供數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)分析+機器學習+模型訓練
6.總結
用戶畫像作為大數(shù)據(jù)的根基，它完美的描述了一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速的分析用戶行為、消費等重要信息，用戶畫像倉庫同時也提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎，讓我們Qunar更好的為用戶提供高價值的服務，滿足用戶智慧出行的需要。
作者介紹李國芳，去哪兒網(wǎng)機票大數(shù)據(jù)組，精于架構，追求極致。曾先后搭建起機票實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，并主導用戶畫像項目，指導各業(yè)務線精準定位用戶。在數(shù)據(jù)倉庫方面，搭建saiku + kylin + hive平臺，為運營及業(yè)務分析人員提供更快速精確的OLAP工具。技術涉獵廣泛，樂于分享和激勵新人。
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