基于用戶畫像的信息智能推送方法

胡嘉航

(中遠海運科技(北京)有限公司大連分公司，遼寧 大連 116023)

1 問題的提出

隨著網絡與信息技術的快速發展，“中國制造2025”的精準服務就呈現到了大家的視野當中。這個時候，“用戶畫像”技術作為一種跨學科的高新技術，使用多維度數字化標簽抽象的方式，將用戶的個體信息使用數字化的方式體現出來，并給客戶提供個性化的服務，從現實的視角滲透到各個領域當中。“用戶畫像”的信息智能推送服務在很多的領域都得到了有效的滲透，例如：亞馬遜、京東、阿里、百度、百分點、騰訊等電商，都得到了深入的探究和服務[1]。并且，將此種技術成功應用到了現實的平臺推送過程當中滿足用戶智能的系統發展需要。從傳統的視角看，更加傾向的是信息推送的方式，此種方式，不能根據消費者的偏好或者是時間、購買力等因素實施思考，這樣長久下去，很可能就會導致信息推送失敗，甚至缺少精確性。在大數據的時代當中，網上的瀏覽或者是點擊、留言等都可以成為碎片化的行為軌跡。反映了消費者的性格、習慣、態度等信息。企業就可以根據這些信息，將碎片化的數據整理起來，重構消費者的需求，在全方位、立體性的視野上，把“用戶畫像”呈現出來，以此為企業的銷售提供合理化的建設依據。

2 基于用戶畫像的信息智能推送方法

從基于用戶畫像的信息智能推送方法上，可以看出，可以分為以下的幾個步驟：數據獲取及處理，動態信息本體獲取，動態信息本體權重計算，用戶畫像構建，信息推送。數據獲取及處理上，主要就是通過用戶的基本信息，分析靜態信息本體。之后，還需要在動態本體隱藏的基礎上，分析用戶的行為，完成電商、社交、媒體等信息的有效獲取。之后，就需要保留使用者當中的動詞與名詞，這個時候就可以從對象、時間、地點、內容、行為等方面將有用的信息存儲到數據庫當中。從動態信息本體獲取的視角看，需要完成以下工作：(1)行為-主題建模；(2)主題-詞匯建模；(3)行為-詞匯建模的過程中，將使用者的動態信息本體提取出來。從動態信息本體權重計算的視角看，依然是需要在對象、時間、地點、內容、行為這幾個內容的基礎上，保持信息的權重性，滿足聯合性的延伸建設需要。從用戶畫像構建的視角看，需要根據以上的步驟，與用戶畫像數學模型相互結合起來，這個時候，使用者的特定畫像就會呈現到大家的視野當中。非關系型數據庫的存儲之后，就可以在用戶畫像的基礎上，完成可視化的處理。從信息推送的視角看，用戶畫像當中，需要根據權重的排列需要，分析對應的用戶位置，接下來，就可以結合查詢的條件，將得到的結果實施重新地組合和排序。此時，用戶就可以在個人信息的提供下，認識到智能化的延伸需要[2]。

(1)從市場營銷中的數據挖掘方法來看，“用戶畫像”需要在科學發展觀的基礎上，對數據實施科學的挖掘，并分析大數據的關鍵因素，建立有效的聯系和關系，接下來，需要進一步對數據實施科學的挖掘。挖掘的方式存在很多的類型，主要是可以分為以下的幾個類型：聚類分類、關聯規則、決策樹和協同過濾等幾個類型。接下來，就可以根據這些類型，分析銷售數據的主要目的，根據數據的目的，就可以分析出是對應的模型。在模型建立之后，就可以結合實際情況，確定消費者的興趣點與消費的傾向。之后，就可以結合數據的分類，深入的探究之后，進一步推算出消費者的消費行為。在這些消費行為當中，就可以分析出下一步的消費目的，并結合實際情況，分析出對應的關聯性的消費行為。在推薦的時候，就可以將相似度較高的產品推薦出來，這樣就可以加大營銷的精準度。例如：經典啤酒和尿布的故事當中，就是在關聯性的基礎上，保持銷售的力度，滿足現代化的延伸路徑。從另外一個視角看，主要的目的就是為了留住客戶，并且最大化的減少消費者的流失率。也就是說，需要在“物以類聚，人以群分”的基礎上，分析產品的相似度，之后就可以總結出這部分人群的特點，對消費者實施分類。在分類的過程中，需要使用多元化的聚類方法對客戶的背景、客戶的購買趨向實施預測，只有保證了預測的精確性，那么，這樣長久下去，才可以提升銷售的數量，體現以人為本的基礎境界。

對于消費者來說，人口特征、行為特征和心理特征是最為主要的幾個市場細化的依據。從人口特征的角度看，又可以細分成為性別、年齡、地區、婚姻狀況等主要的內容。這些內容很可能就會影響一個人的消費習慣。最終導致不一樣的消費行為產生。從行為特征因素的視角看，需要在消費者購買決策的基礎上，分析結論性，探究需求誘發到信息搜集，之后，比較選擇，購買決策，購買評價等幾個不同的階段實施科學的分析。從心理特征的視角看，又可以細分為偏好、態度和價值等不同的視角。這個時候，消費者就可以在顏色、價格上保持一定的偏好性，只要掌握到這個偏好針對性的制定出科學的推送計劃，那么就可以在一定的程度上，保持消費者的忠誠度，提高消費者的滿意度。

(2)從精準營銷細分模型的構建的視角看，需要以消費者為中心，滿足消費者的精準化的需求。接下來，就可以構建“用戶畫像”數據庫，從全面的基礎上，精確的描述出消費者的喜好。也就是說，在數據重構之后，消費者的偏好或者是動機等內容就可以在“用戶畫像”當中提取出來。在信息提取之后，就可以在智能化的視角上，對這部分消費群體實施細化，提煉出有價值的信息。并在精準化的視角上，為下一步的營銷計劃制定，提供有效的數據價值[3]。從另外一個視角看，“用戶畫像”不僅可以加大企業和消費者之間的溝通，還可以在一定的程度上，得到有效的消費者評價。這些反饋的效果，就可以在“用戶畫像”的數據庫當中呈現出來，相關的人員就可以根據這些內容，分析對應的優化策略，結合實際情況，滿足企業的發展需求。之后，還可以將傳統的“4P”理論與“用戶畫像”的智能化推送方式相互結合起來，從消費者、產品、購買行為、服務等不同的視角繼續細化，并根據不一樣的階段，制定不一樣的探究與分析[4]。在細化人群之后，企業不僅可以滿足精準化的發展需求，還可以細化消費人群，比較未來的發展需求，降低企業的成本，為下一步的生產奠定良好的基礎。企業也可以根據自己的選擇，在細化的基礎上，繼續細化下一步，提高應用性。在建立模型的時候，需要思考到模型建立的整體性與全面性，另外，還需要思考下一步的其他因素的影響，在驗證之后，開始有效的實施。企業也可以根據數據挖掘的方式，分析某一個地區的顏色偏好等，這樣不僅有利于銷售計劃，還可以實施科學的庫存管庫計劃[5]。

3 結語

隨著社會的進步，基于“用戶畫像”數據庫建立，信息智能推送方法的構建過程中，需要在經典營銷方式的基礎上，需要對基本的方法實施顛覆。只有加大對深層數據的理解，那么才可以對消費者的理解重新定位，之后就可以在精細化劃分的視角上，挖掘消費的價值需求。在以人為本的基礎上，分析消費者的細化因素。并結合實際情況，構建對應的大數據時代精準化細分模型，保持有效的策略性，滿足時代的發展，為企業下一步的發展提供有效的技術支持。