HiHunting大数据用户画像产品 帮助企业快速应用大数据洞察客户-非常在线

HiHunting大数据用户画像产品 帮助企业快速应用大数据洞察客户

HiHunting大数据用户画像产品 帮助企业快速应用大数据洞察客户

当前,在大数据的应用领域,通过用户行为大数据分析用户个性画像,准确认知客户特性,能有效帮助企业提升相关业务(如精准营销/用户细分与市场推广)的经营价值。但是,许多企业虽然已积累了大量的用户行为数据,但在实际用户画像分析中进展缓慢。

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本文作者马亮为数据猿特约专家,也是HCR慧辰资讯CTO 、大数据首席专家,清华大学计算机系博士,在大型数据系统建设、数据分析技术(统计/机器学习/自然语言处理)与大型企业(世界500强/中国前100强)商业数据挖掘方面具有10年以上经验。

以迅速发展的移动互联网为例,众多APP应用开发商对业务中采集积累的用户行为数据,并没能有效生成深入全面的用户画像(即使有往往也是局部、片面的),也就无法使企业在后续的精准营销/在线广告等方面提升相关收入。

这种现状的原因,与用户画像的分析的高要求有很大关系。一个有价值的用户画像分析体系,实际需要对行业的深入理解、全面的用户标签体系、专业的分析模型与团队相结合,这对相关资源与人员的要求很高,对大多数企业(尤其中小型企业)而言,实际很难满足。

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HiHunting大数据用户画像产品的出现,可有效帮助企业解决上述难题。通过将用户标签画像分析能力标准化和产品化,使得企业可以直接使用相关能力低成本、高效率地获得所有用户的深入画像标签,大大促进相关的业务发展。

本产品的基础理论模型,来源于HCR 独有的HiHunting消费者画像分析体系。作为HCR在大数据环境下的消费者洞察工具,HiHunting的独特思路与方法论优势已经在之前的文章(见文章《Hi Hunting:大数据时代的心灵捕手》)进行了介绍,此处不再赘述。

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HiHunting用户画像体系, 主要包括三部分:

·深入/全景化的用户画像。相比其他标签体系,HCR的标签包含更多深层生活特性/心理学/价值观的认知,具备更深入/全面的用户刻画能力。

·准确、适用性广的消费者行为分析模型。用户标签的特性分析基于消费者行为场景和模式抽象,而非偏隐私类数据的提取,具有更好的适用性和稳定性。

·专利大规模分析算法。基于自动规则推演与机器学习拟合结合的分析算法(已申请相关专利),加上SPark分布式计算的助力,可支持大规模用户(百万级用户/十亿级行为数据)的快速分析。

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产品特点:

(1) 提供 SAAS为主的多种服务模式: 支持SAAS在线标准分析/线下专项多种模式,根据企业要求提供灵活地标签分析服务。

(2) 产品系列化/专业化:在通用模型的基础上,按行为场景区别推出不同分析产品。为不同行业提供更适合其特点的画像分析能力。系列产品包括:

·AppTag:服务于移动互联网企业,分析移动互联网用户日常App使用行为记录,生成用户画像(该产品已经完成)

·ShopTag:服务于(快消品类)商品零售商(线上线下/超市等),分析用户购物中的快消品消费行为,生成用户的相关标签(研发中)

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·AutoTag:面向汽车行业(厂商/销售商),分析潜客/客户的全生命期行为,生成用户的相关标签(研发中)

(3) 易于使用:企业只需提交原始行为数据,无需任何其他操作/编程,无需其他人员支持,就可获得所有的标签结果。同时,企业可在线查看结果,对其结果进行导出/筛选/进一步深入分析。

企业的应用价值:

对企业而言,HiHunting大数据画像产品价值主要表现在:

(1) 低成本、高效率。 企业无需任何额外投入,只需提供行为数据,就能快速批量获得全面而深入的用户标签

(2) 标签结果全面/准确。 HCR的全景标签体系,不仅有独特的深层消费观/价值观类的标签,同时也包含了针对行业特性的扩展标签,对用户的描述全面深入,且精确到每个用户。

(3) 直接应用价值巨大。标签分析结果可以导出融入企业内部系统,也可直接在线使用。通过精确筛选,可直接实现精准营销/广告活动或者对外交易/交换

(4) 支持深入的群体洞察。在线SAAS平台支持对任意客户群体进行多层次/多维度的群体标签分析,使企业对用户群体的认知更加精准,帮助相关经营活动(用户细分/产品设计/公关活动宣传)达到更好效果。

(5) 更好的数据资产安全性。因为分析所需的是行为数据(用户标识也匿名化),不含用户隐私数据,企业数据不存在客户信息泄露的问题。

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