精准营销之人群用户画像分析

用户画像通过将用户标签化，可以实现对用户精炼概括。因其具有语义性和短文本性，既方便人的快速理解又能被计算机很好的处理，目前用户画像被广泛应用于各类推荐系统的设计，然而，在设计推荐系统时，不可能针对所有用户画像来进行设计。因为不同的用户画像间不可避免存在相互冲突的需要，从而会使得推荐系统难以决断，因此，针对系统中存在的大量的用户画像，就需要实施有效的用户画像管理。

用户画像作为目标用户的标签化，不仅仅用来分析目标用户，还应该包含用户间的关联分析，即群体用户画像分析。群体用户画像是对目标用户群体真实特征的勾勒，是群体用户的综合原型，代表了一群真实的用户。

人群用户画像分析的流程主要包括：

（1）用户画像获取。相比传统的线下分析，卓战科技大数据使得能够通过互联网方便地获取更为广泛的用户画像数据，其一方面来源于用户访谈，另外也可以通过推荐系统的数据统计获得。

（2）用户画像相似度计算。根据不同的用户画像计算相互间的相似程度，是区分用户群体的重要指标，是开展用户画像聚类的前提条件。

（3）用户画像聚类。根据用户画像间的相似程度，将相似的用户画像聚为一类。

（4）人群用户画像生成。针对不同类别的用户分别建立有代表性的典型用户画像。

人群用户画像描述的是一个群体的特征，也就意味着不是具体一个人，而是一群人的综合特征，他是一个虚拟的画像。