引言
京东是一家全品类的网上购物平台，同时也是一家巨大的数据仓库，日常的京东用户行为日志（网站浏览、搜索、客服、支付交易、收货、评价）为其提供了丰富的数据信息，如何挖掘数据仓库中的商业价值并应用于复杂的业务场景中？京东通过构建用户画像来解决。通过了解用户的基本属性、社会背景、兴趣爱好、性格特征来了解各种消费行为和需求，精准刻画人群特征，指导业务场景的运营。
下面内容编写自《大数据在京东的典型应用：京东用户画像技术曝光》，原文基于业务经验和建立模型相结合的方法来构建用户画像，从内部大数据去解读用户行为。而集搜客GooSeeker致力于从互联网公开内容挖掘出有价值的信息，可协助企业外部大数据的获取。内部大数据和外部大数据非优劣之分，而是相互补充，可更完整地构建用户画像。
用户画像怎么做？
勾画用户画像的方法：业务经验和建立模型相结合，在不同的业务场景下侧重点不同。
方法一：业务经验
- 基于用户对金额、利润、信用等方面的贡献，建立多层综合指标体系，从而对用户的价值进行分级，生成用户价值的画像。产品经理针对不同价值的用户采取针对性的营销策略以及如何将低价值的用户发展成高价值的用户。
- 用户在下单前的浏览情况，业务人员可以区分用户的购物性格。比如——
- 冲动型：短时间内比较少量的商品。
- 理性型：反复不停地比较少量同类商品。
- 犹豫型：长时间大量的浏览了很多商品最后才下单。
对于不同购物性格的用户，推荐不同的商品——
- 冲动型：推荐最畅销的同类商品。
- 理性型：推荐口碑最好的商品。
- 犹豫型：建立应用模型，根据消费者偏好来推荐商品。
方法二：建立模型
旨在挖掘潜在用户。
- 首先先找出此品类已有的用户。例如，买过母婴类产品的用户和未购买母婴类产品的用户，从中筛选出购买母婴类产品的用户。
- 然后通过这些用户的行为、偏好等信息细分用户。例如：根据用户下单前浏览情况、收货地址、对商品的评价等多种信息建立模型，最终判断用户家庭是否有小孩（购买母婴类产品的用户未必家中有小孩，也许是因为购买礼物），从而精确筛选出家中有小孩的用户。
- 小孩则为潜在用户。后续则可以根据购买相关产品的商品标签，比如奶粉的段数、童书适应年龄等信息，建立孩子成长模型，在孩子所处不同阶段进行精准营销。
用户画像怎么用？
- 提供给推荐搜索调用，针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在他搜索或点击时展开符合该用户特点和偏好的商品。
- 筛选出预定人群后直接调用营销平台进行发券、EDM（电子邮件营销）等操作，实现精准营销。
- 网站智能机器人，基于用户画像为用户量身定做咨询应答策略，例如：快速理解用户意图、商品推荐和个性关怀。
- 京东数聚汇通过分析年度网购用户的行为，结合用户画像，为网民展现一场京东大数据的饕餮盛宴。包含如下：
- 异地牵挂：通过建立用户异地购物模型，分析出每个城市的“被牵挂指数”，展示城市之间的血脉相连；
- 健康观察：从运动健康、身体保养、饮水健康、空气健康、食品健康和健康监测这六方面及这六方面的综合指标来看各城市居民对自身健康的关注程度；
- 奶爸当家：通过数据挖掘技术，描绘出母婴人群的用户画像，结合性别、地域和下单等因素，得出各地区的“奶爸当家指数”，全面展现各省份男性在育儿中占主导地位大小的分布情况；
- 手机解密：除了手机基本的通讯功能外，了解不同城市用户对手机还有哪方面的需求？不同地区的人群更在意手机的哪些特征？
用户画像做什么用？
- 提高用户的购买转化率和重复购买率，提升用户忠诚度和用户粘性。
- 提升网站客服的智能水平和服务力度。
- 帮助业务部门找到运营方向，例如：2014年京东618大促，赋予网站潮流范儿的概念，勾勒用户在京东上的体貌特征，贴近用户，重点吸引该类用户群。
总结
基于不同的应用场景将会刻画出不同的用户画像模型，因为不同情境下用户的使用行为和习惯是不一样的，总体而言，在勾画用户画像的过程中，我们需要考虑到用户角色的可信服程度，这就需要数据的支持和丰富的具象化了。
参考资料
《大数据在京东的典型应用：京东用户画像技术曝光》
若有疑问可以或  | 
