架构师－用户画像实践

用户画像是一种通过大数据技术手段构建的、概括描述用户特征和偏好的模型。它在互联网下半场成为精细化运营的核心工具，帮助公司更准确地了解和服务用户，从而提升商业价值。用户画像是由用户统一ID系统、用户画像标签体系和用户画像系统三个主要部分构成。 用户统一ID系统是实现用户画像的基础。在传统公司中，它被称为ECIF（Enterprise Customer Information File），需要跨过数据治理、数据整合、业务打通等难关。而在互联网公司中，则体现为用户跨屏唯一ID。构建跨屏ID需要克服算法和硬件设备指纹识别、防刷量等技术难点。 用户画像标签体系是业务和技术共同合作的成果。大数据时代，不同公司间的数据合作日益频繁，标签打通成为难点。一个良好的标签体系与公司的业务运营密切相关，不同公司会根据自身特点发展出独特的标签体系。例如，万达的线下品牌偏好度标签与易观的线上APPTGI标签就代表了不同维度的指标体系。 用户画像系统需要与企业的多个系统如搜索推荐引擎、数据分析BI、风控系统、数据挖掘引擎和数据元数据管理平台等紧密集成。这样的集成存在技术和业务整合的难度，需要多个技术部门和业务部门协同工作。同时，用户画像系统还面临时时并发挑战，需要实时更新大量动态标签并应对大数据Ad-hoc查询。 用户画像在实际应用中，如美团外卖O2O的用户画像实践，已经从单一外卖扩展到多种生活服务。美团外卖的用户群体从学生拓展至包括白领、社区居民、商旅人员等。为满足用户多样化的需求，美团外卖构建了用户画像系统，根据用户的消费习惯和偏好进行个性化推荐。 美团外卖的用户画像实践表明，外卖O2O应用具有新事物、快速发展、高频和场景驱动的特点。因此，用户画像的构建要能适应这些特性，精准描绘用户群体，以便于提供更加个性化的服务。此外，去哪儿网的用户画像构建策略及应用实践、40亿移动设备的用户画像和标签架构实践等内容，也是本特刊深入探讨的案例。 用户画像系统的技术挑战和构建过程涉及的知识体系非常丰富。本电子书精选了几位架构师关于如何从无到有搭建用户画像系统，以及在搭建过程中遇到的技术难点和操作注意事项的分享。对于希望掌握用户画像构建技术的IT专业人员，本书是珍贵的实操指南。通过学习本书内容，可以加深对用户画像技术体系和实践应用的理解，从而在大数据分析领域取得突破。