这次我们为大家带来中间件增强框架专题(MOF)的最后一篇文章,为大家讲解MOF中的InterceptFramework框架。该框架可以在应用启动过程中获取画像信息,实现应用画像数据采集和存储。
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄、性别、地域、用户偏好等,最后将用户的所有标签综合来看,就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
文|鲍忠铁,TalkingData首席金融行业布道师,上海大数据产业联盟金融行业专家,金融行业大数据实践推动者。
什么是用户画像? 用户画像(User Profile),作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数
用户画像(User Profile),作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。 用户
进入移动互联网时代之后,金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域,金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化,80、90后成为客户主力,他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心,转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变,金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变,企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要的消费者,但是他们的金融消费习惯正
进入移动互联网时代之后,金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域,金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化,80、90后成为客户主力,他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心,转向以消费者为中心。 所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变,金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变,企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要的消费者,但是他们的金融消费习惯正
文|鲍忠铁,TalkingData首席金融行业布道师,上海大数据产业联盟金融行业专家,金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后,金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域,金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化,80、90后成为客户主力,他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心,转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变,金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改
进入移动互联网时代之后,金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域,金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化,80、90后成为客户主力,他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心,转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变,金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变,企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要
文|鲍忠铁(微信号:daxiakanke),TalkingData首席金融行业布道师,上海大数据产业联盟金融行业专家,金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。 进入移动互联网时代
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一, 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路, 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。 1、基于个人客户画像推荐 为方便读者理解,摘抄部分
前几天,有个搞运营的小伙伴向我吐槽,熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理,都躲不开“用户画像”,但经常听到伙伴们抱怨,这个词太大了,根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法,从理论到实践,教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像? 简单来说,用户画像=给用户打标签。举个例子,如果你关注老李的头条,每天看的都是数据分析类的内容,那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签,下次打开头条,给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章
移动互联网时代,精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力,“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指,在大数据时代,企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析,将数据抽象成标签,再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践,帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程,以及应有的功能模块;
前言 作为国内知名的房地产开发商,绿城经过24年的发展,已为全国25万户、80万人营造了美丽家园,并将以“理想生活综合服务提供商”为目标,持续为客户营造高品质的房产品和生活服务。 2017年,绿城理想生活集团成立,围绕客户全生活链、房屋全生命周期,为客户提供从买房子到房屋的保养维护,再到业主全方位的生活服务。为此构建了绿城+App生活服务平台、房产营销数字化平台及房屋4S服务平台,这些系统的构建为业主购房及生活服务提供了极大的便利,部分系统不仅开放给绿城客户、业主使用,同时也服务于非绿城的客户。通过一整套垂
来源:ToBeSaaS 作者:戴珂 ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持,从战略到场景落地全方位加速企业成长,助力产业转型升级。 二期招募正式开始,扫描 二维码 立刻报名 (或点击文末 “阅读原文”,直达报名入口) 详情介绍:寻找SaaS“潜力军”,腾讯SaaS加速器二期开启招募 这是一个看起来简单,但很少有人能准确回答的问题。 大部分
作者 CDA 数据分析师 背景 刘路老师之前主要是做政府数据分析,目前主要服务企业。他认为政府和企业的数据分析没有本质区别,都是有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的过程,都是为
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一, 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路, 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。
用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。
作者|袁峻峰 编辑|bian zheng 本文系大数据文摘获作者授权发布,转载具体要求见文末 ◆ ◆ ◆ 摘要 哲学是各类学科的升华版,本篇文章将借多年前福柯的《词与物》[1]中的哲学立场,讨论个
首先看一下大数据与应用画像的关系,现在大数据是炙手可热,相信大家对大数据的四个V都非常了解,大数据应该说是 信息技术的自然延伸,意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史,在传统的IT
投稿人|袁峻峰 编辑|bian zheng 本文系大数据文摘获作者授权发布,转载具体要求见文末 大数据文摘欢迎高质量的投稿,投稿邮箱:tougao@bigdatadigest.cn ◆ ◆ ◆ 摘要 本文是前文[4]提出基于行为事件的客户画像的理论探讨。 客户历史行为事件构建客户画像可以认为是”哈耶克将’自我’理解为能够统一表达全部意识事件的时空框架”[3]的一种应用。 在此基础上,哈耶克构建了“统一表达全部意识事件的时空框架”[3](CommonSpatio-Temporal Framework)
当前借助大数据技术,针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”,方便广大市民及进(返)各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码,即便捷了防疫检查,也真正实现了大数据技术的价值应用,便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广,更深刻的理解了大数据的价值。
背景 用户流量从搜索引擎为入口的增量时代到移动互联网普及人口红利不再的存量时代,这个变化对每个公司的获客成本,运营思路都产生了很大的影响,在流量日益枯竭,获客成本越来越高的时代,伴随着大数据、精细化运营、人工智能、机器学习等一大波新技术和概念的崛起、普及,它们之间有何关联?如今互联网产品又该如何运营、攻城略地?本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 1、用户画像的作用与意义 1.1 作用 用户画像承载了两个业务目标:一是如何准确的了解现有用户;二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。比如在
在许多企业中,每天业务人员和客户的沟通都会产生大量记录,这些记录可能包括了客服的沟通数据(通话记录、通话小结),也可能包括了各式各样的报告数据(陪访报告、征信报告等)(见图1)。
用户精细化分类也可以称做用户画像,是目前很常见的一种运营手段,目的是为了更好的服务不同性质的客户,提高每个环节的转化率,最大程度挖掘客户价值,创造利润。
在互联网逐渐步入大数据时代后,不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于,消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务,进而深入挖掘潜在的商业价值。于是,“用户画像”的概念也就应运而生。
摘要: 伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像,能够完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像? 举例而言,某位客户的特征描述为:男,31岁,收入一万以上,爱美食,团购达人,
通常每年的一季度,都是银行的“开门红”时间,银行往往会在此时加大营销力度,做大业务量。但2020开年以来,受新冠肺炎疫情的影响,民众居家隔离,对手机、电脑等智能终端依赖极强,各大银行线下网点服务量断崖式下跌。
企业在采购大数据平台时为了结合一些应用场景,普遍上架了客户标签和客户画像项目。这些项目有没有起到预期效果?标签应用与大数据平台如何有效结合?标签和画像到底有什么关系?标签的IT架构与CRM、数据中台有什么联系?
在网络营销的早期,营销人员面临着客户信息有限的问题。对于目标客户定位的可能性很小,并且在线广告比现在更容易被点击或错过。
A data management platform (DMP) is a unifying platform to collect, organize and activate first-, second- and third-party audience data from any source, including online, offline, mobile, and beyond. It is the backbone of data-driven marketing and allows businesses to gain unique insights into their customers.
数据猿导读 ITFIN作为互联网技术与金融功能相结合的新兴领域,在开放的互联网平台上形成功能化的金融业态及其服务体系,大大降低交易成本,且手续简单、收益较高、周期短。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
近几年,基金市场火热,相关话题频上微博热搜,相信基金选购话题也经常出现在大家的聊天话题里。基金相对股票来说低风险,且交易频次易控制,已成为新手理财或稳健理财的头号选择,我们作为购买者,会比较基金的短期、长期收益率、单位净值、基金经理的经验等来选择投资。同时,基金公司也会建设客户画像,为每个购买者推荐基金,在此之间,数据作为桥梁打通购买者的需求与售卖者的营销策略,互惠互利。
而运营的精准化需要海量数据来支撑,重中之重是建设一个适合自身的 CDP,并且用好它。
活动概况 ---- 活动主题:客户标签画像推荐系统 活动嘉宾:李永、符鹏飞 活动对象:信息主管CIO、业务部门主管、工程师、SI人员 活动时间: 2015年9月19日14:00~17:30 活动地点:罗湖世界金融中心A座5楼(深南东路4003号) 主办承办:大数据厂商联盟、PPV课 嘉宾介绍及分享内容 ---- 嘉宾:李永——大数据厂商联盟秘书长 分享内容:《怎样规划部署大数据分析应用》 1,怎样部署客户(消费者、会员)统一视图(客户标签与360度画像) 2,怎样部署产品标签画像与订单分析 3
我们提到很关键的一点:如果品牌希望打通不同渠道的数据,建立统一的用户画像帮助更全面地了解消费者,并在一个平台上跨所有渠道提供更好的用户体验,那么品牌很可能需要一个CDP(客户数据平台)。 由于市场上CDP种类繁多,而它们并不能完全提供客户数据平台所需要的功能,因此我们准备了5个问题,帮助您选择适合品牌自己的CDP。
信息技术和互联网不仅改变了消费者,也改变了信息传递的方式,以消费者为中心的、数据驱动的泛零售业态孕育而生。
如今,大数据已不再停留于概念畅想阶段,对于大数据的认知与应用也越来越广泛深入,不管是政府还是企业都在加快行业建设与布局,资本市场的助推更是加速了这一进程。全球范围内的资本加速入局,一时间让大数据商业应用领域的飓风再次强势来袭!
电商卖货是很多产品的盈利方式之一,好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值,而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景:优惠券发放和直播卖货,画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
来源:数据猿 作者: HCR 大数据平台 马亮 博士 ---- 如今,大数据已不再停留于概念畅想阶段,对于大数据的认知与应用也越来越广泛深入,不管是政府还是企业都在加快行业建设与布局,资本市场的助推更是加速了这一进程。 本月初,IBM宣布收购大数据供应商Cleversafe以加强其大数据分析服务能力;10月14日,提供企业智能服务的大数据公司EverString获得B轮6500万美金融资,创下全球大数据商业智能领域最大的一起融资。全球范围内的资本加速入局,一时间让大数据商业应用领域的飓风再次强势来袭!
2015年5月15日,腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分,进而筛选出预授信客户,并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末,“微粒贷”预授信客户数约5,000万,累计发放贷款总金额超1,600亿元,总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网+”时代大数据技术峰会上,来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲,在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型,并应用在
RFM 模型的概念介绍,用途,详细的使用方法本博文都不 一一 介绍了,毕竟如此常见的模型,前人论文文献、各平台都已经十分详细的叙述了整个流程。所以我们便将侧重点放在根据场景进行了优化调整的 LRFMC 模型上,这里穿插回顾少部分精华理论即可。
数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来,从而能够更好地理解数据背后的含义。数据可视化有广义和狭义两种理解,狭义的理解就是将数据用图表的形式表达出来,广义的理解则涵盖了信息图形化(Infographics)。广义和狭义的定义都是用图形来表达数据背后的逻辑,图形化后的数据所传达的含义更加直观,含义更加丰富。而且数据可视化提高了对数据差异化的敏感度。
作者:丁伟 王题 刘新海 韩涵 感谢丁伟的投稿,大数据文摘对优质内容一向渴求,欢迎大家投稿。 内容提要:手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。首先,介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法,然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术,最后,通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用。 ◆ ◆ ◆ 引言 随着计算机网络技术的不断发展,“数据即资源”的大数据时代已经来临。用户画像是电信运营商为了避免管道化风险,实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。用户画像与应用
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践,这次我们将以OTA产品为例,进一步讨论如何依托数据,搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么? 简单来说,用户画像就是从不同的维度来表达一个人,这些维度可以是事实的,可以是抽象的;可以是自然属性,比如性别、年龄;可以是社会属性,比如职业、社交特征;可以是财富状况,比如是否高收入人群,是否有固定资产;可以是家庭情况,比如是否已经结婚,是 否有孩子;可以是购物习惯,比如喜欢网购还是喜欢逛商场;可以是位置特征,比如在哪个城市生活;可以是其他行为习惯。 总之,所有大家
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