| 标题 | 基于用户画像分析电子商务网站应用研究 |
| 范文 | 摘 ? ? ? ? ?要：在社会不断发展的过程中，信息技术也得到了十分广泛的应用。也正是因为这样，社会的信息化程度也在逐渐提高。而大数据，也已经成为信息化技术及各种产业的主要发展方向。在如今的时代中，用户画像也得到了十分广泛的应用，其不仅是开展用户分析的有效工具，而且也可以为用户设计服务。如今，在电子商务网站方面，用户画像分析也发挥重要作用。本文将针对这部分内容进行探讨。 关键词：用户画像;电子商务网站;信息技术 在现代社会中，各种先进的技术已经在各个领域中得到了十分广泛的应用，并且发挥着十分重要的作用。而用户画像分析，也开始在实际情况下得到了十分广泛的应用。这里的“用户画像”，其实就是收集与用户需求有关的信息，例如兴趣偏好、年龄、性别等，然后再分析这些数据，并予以模块化标识，之后再为它们贴上标签，根据它们的实际需求来提供针对性的服务。如今，这种技术已经开始在服务领域中发挥着重要作用。 一、用户画像 （一）概述 在现代社会中，先进技术在不断发展，在社会上的应用也十分广泛。而在信息化技术广泛应用的背景下，产生的数据集也越来越多。而大数据，也在这样的背景下被人们熟知。从另外一个角度看，大数据通常都是指十分巨大的、复杂的数据集。而用户画像分析，也是“大数据”中的一项核心组成部分，在社会上各个领域中的应用也十分广泛。并且，在很多互联网电商企业中，用户画像分析也占据着十分重要的地位。具体来说，每一个人，通常都会具有自身的基本属性，比方说性别、年龄、兴趣爱好以及教育程度等等。而这些属性，也会影响到他们的消费习惯和消费行为。为了更好地促进消费，电子商务网站也会构建一个完善的系统，以此来记录和分析用户的行为，例如，用户购买行为、浏览行为、购物车行为等等，然后从这些行为去分析和判断用户的基本属性。之后，再根据这些信息来为用户构建专门的用户画像，对其进行个性化营销和精准广告投放，以此来更好地满足用户的需求，从而促进消费。从实质上来说，用户画像，通常也被称为用户信息标签化、客户标签。而从电子商务网站的角度来看，根据用户在电子商务网站上所填的信息和操作行为，便可以通过一些标签去将用户描绘出来，而这种描绘用户的标签，就是用户画像。 （二）构建内容 从实质上来说，在构建用户画像的过程中，提前了解用户，就是其中的核心所在。在这环节中，需要全方位地了解用户对产品的需求或者是潜在需求，然后再在这样的基础上去精准定位用户的群体特征，从中寻找潜在用户，从而提高销售业绩。 另外，用户画像分析在电子商务网站中的应用，最为基本和最重要的就是数据收集。在这里，通常可以将数据类型分为两种：一是静态信息数据。一般来说，这种静态信息数据通常来源于用户自己在网站上填写的个人资料，或者是在用户自己填写资料的基础上算出来的数据。如果存在不确定的地方，通常可以通过构建模型来进行判断。比方说，如果用户没有填写性别，那么就可以通过用户的行为来判断用户的性别。在实际情况下，典型的静态信息数据包括性别、学历、星座以及月收入和职业等等;二是动态信息数据。与静态信息数据不一样的是，动态信息数据通常来源于注册、浏览、点击、购买以及评价等用户行为产生的数据。在电子商务网站中，购买商品、浏览商品以及放入购物车和关注商品等，都是比较重要的行为。而根据这些行为，就可以判断出用户的纠结商品、最大消费、品牌偏好、过度消费指数等。最后，再通过这些确定的标签和根据算法猜测的标签来勾勒出用户画像，以此来进行精准营销。 二、用户画像分析的作用 从当前社会的实际情况来看，用户画像分析技术，已经在很多领域中都得到了应用，并且还发挥着重要作用。而具体来说，用户画像分析的作用，可以从以下几个方面进行论述： （一）分类统计 分类统计，是根据用户购买的商品来分析得来的数据，可以体现出用户的偏好或者是某种兴趣，而且也可以体现出某个地区人们的消费偏好。如十二星座对雾霾天气的防范指数。在这方面，电子商务网站可以收集用户购买口罩、空气净化剂等防范雾霾的商品的数据，然后再将其与京东的星座识别模型结合起来进行分析，那么便可以得出十二星座对雾霾天气的防范指数。根据相关的调查研究可以知道，敏感的巨蟹座的霧霾防范指数是最高的，但是挑剔又追求完美的处女座却对雾霾天气的防范指数最低。从这一数据中，人们可能就会对这些星座有一个新的认知和影响。另外，分类统计也可以分析奶爸当家指数。在这方面，主要是根据用户的性别和购买婴幼儿产品的数量、频率等来进行分析，以此来得出奶爸当家指数。在去年的奶爸当家指数分析中最高的是上海，其次是四川。 （二）营销推荐 营销推荐是用户画像分析的又一重要功能。而在实际情况中，营销推荐还可以分为三个不同的内容：一是邮件营销。这一营销方式，其实就是通过邮件的形式来为用户发送相关的推广信息。当然，这种推广信息的发送通常是在用户画像分析的基础上来进行的，需要根据用户的标签，来准确地了解用户喜欢什么样的产品、喜欢在什么时候购买商品已经对促销商品的敏感度等等，然后再在这样的基础上去为他们推荐针对性的广告信息。二是短信营销。这种方式就是通过短信的方式去为用户发送相关的推广信息。三是手机营销。这种营销是指手机任务栏的推广信息。一般来说，当用户安装了相关电子商务网站的购物APP之后，才能够对用户进行手机推广。 （三）数据挖掘 数据挖掘，是指根据用户留下的数据（行为轨迹），来挖掘出一些有用的规律或者是信息，以此来用作数据支撑。一般来说，数据挖掘通常都有一个系统的体系，例如属性筛选、分类预测、回归预测、聚类分析以及关联分析和时间序列等，其中还会涉及一些神经网络、决策树等多种不同的算法。也正是因为这些算法，才可以更加准确的从多种数据中挖掘出有用的数据。通过数据挖掘和分析，可以更加准确地了解用户的喜好和消费习惯，然后再推出针对性的消费模式，以此提高销量。 三、用户画像在电子商务网站中的构建 （一）收集数据并予以处理 用户画像分析技术应用，就必须构建用户画像，收集数据并予以处理。因为数据是用户画像中最为关键的因素。只有确保用户数据丰富、客观、真实，才能够构建出科学、有效的画像。而且，数据足够丰富和精准，那么构建的用户画像也就会更精准。一般来说，用户画像的数据通常可以分为两种数据：一是静态信息数据，这种数据的稳定性较高，是用户的基本属性数据，比如性别、职业等。二是动态信息数据，这种数据通常处于不断变化的过程中，比如用户的兴趣、购买情况等。而且，这种数据通常都是较为隐蔽的，需要用到数据分析或者是挖掘技术来进行提取。但是，在采集之后，还需要进行处理，确保数据的有效性。 （二）贴标签 为用户贴标签，是一项核心工作。但是，在此之后，还需要构建完善的数据标签体系，确保大数据处理工作更加方便。用户画像数据标签，其实就是在收集到的数据基础上提炼出来的特征标识，比如偏好、年龄等，之后再将其综合起来描绘用户的“画像”。而这种方式，其实就是借助标签去体现用户的各项信息，以此来更加准确的分析用户的偏好，使得用户的形象可以更加立体和精确。而且，标签的准确性和全面性，也会影响到用户画像的结果和质量。因此，电子商务网站在构建用户画像的过程中，也应当分析用户的信息需求，为他们贴上正确的标签。比如一些在装修的用户，在网络上就会浏览与家装相关的一些商品或者是材料，那么就可以给其贴上家装的标签，然后推送与家庭相关的一些商品，除了各类家具、电器之外，还可以推荐一些其他的相关商品，实现标签化推荐。 （三）构建用户画像模型 从实质上来说，用户画像模型的构建，也相当于数学建模。等到以上环节的工作完成之后，就可以开始构建“可视化”的用户画像模型了，然后再在这样的基础上为用户提供个性化、精准化的服务。对于电子商务网站来说，在构建用户画像模型方面，通常可以分为三个不同的层次：一是数据来源层。这个层次是最基础的，主要用来调整和完善用户的原始数据信息;二是数据分析处理层。这一层，主要用来对原始数据信息进行预处理。在这里，通常还会用到数据清洗等先进技术;三是数据标签层。这一层次，是最为关键的。在这一层中，通常会使用到各种先进的数据挖掘技术来将用户信息标签化，然后再勾勒出用戶画像。而且，这种用户画像模型，也并不是一成不变的，而是动态化的，可以随时根据用户的动态行为来进行更新和优化。 结束语 总而言之，用户画像分析技术的优势，已经开始受到了人们的广泛关注。并且，其在社会上很多领域中也都得到了应用，发挥着重要的作用。而在电子商务网站中，这一技术的运用，也可以为电子商务网站的营销推广提供准确的方向，从而提高销量和服务水平。因此，需要明确用户画像的根本内涵，抓住其技术关键，然后在实践中针对用户做好画像，给用户贴上精准的标签，这样可以实现商品推荐的个性化与针对性，提高电子商务活动的有效性。 参考文献： [1]张毅.大数据背景下用户画像的统计方法实践分析[J].现代商业，2020（06）：9-10. [2]王雨，韦广林，王题，王一.基于大数据分析的电话手表用户画像及应用研究[J].邮电设计技术，2020（01）：84-88. [3]李勇，谭小玲，陈晓婷等.基于电商评价数据的农产品用户画像分析——以安化黑茶为例[J].农村经济与科技，2019，30（19）：101-103+206. [4]王雨，王题，韦广林.基于大数据分析的极致用户画像及应用研究[J].邮电设计技术，2019（10）：80-83. [5]刘海鸥，刘旭，姚苏梅等.基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析[J].现代情报，2019，39（09）：64-73. [6]周鲜子.浅谈大数据下电子商务网站的用户画像[J].黑龙江科技信息，2017（11）：175. 作者简介： 张化南（1987- ?），男，锡伯族，辽宁沈阳，本科，辽宁现代服务职业技术学院，讲师，研究方向：电子商务。 |
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