如何构建标签画像工程体系

标签画像工程体系科普

标签画像工程基本概念

标签（Tag）

标签通俗意义上讲是对某一类群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括。从数据角度来说，是对数据集的某一特征进行的抽象描述，可以作为一个维度，也可以作为一个属性。

标签值一般都是可分类、可穷举的，比如用户性别。而对一些数值类的标签，既可以保持原有值，也可以做进一步的抽象，比如客单价，可以根据数值进一步抽象成高客单价、低客单价。

画像（Profile）

画像是对特定人或对象的描述信息的集合。一个用户的画像可以描述成“25岁，男性，在互联网公司上班，喜欢喝可乐等”。

人群画像分析则是对特定人群进行的画像分析描述，比如“荷兰成年男性”这个人群，“身高”这个标签，“80%高于一米八”标签值特征描述。

群组（Group）

群组是特定人和对象的集合。在标签画像系统中，可以通过标签组合筛选出群组，也可以直接人工定义一个群体作为群组。群组是差异化营销活动的对象和常见手段。

标签画像工程原理

数据收集与整合

构建标签画像首先需要收集各种相关数据，数据来源可能包括自有数据（如用户注册信息、行为日志等）和第三方外部数据（如社交媒体数据、行业数据等）。

收集到的数据需要进行整合，将不同来源、不同格式的数据统一成适合分析的结构。

数据清洗与治理

对整合后的数据进行清洗，去除重复、错误、缺失等无效数据，确保数据的准确性和完整性。

对数据进行治理，包括数据标准化、数据关联等操作，以便后续的分析和建模。

特征提取与标签化

从清洗后的数据中提取出有价值的特征，这些特征能够反映用户或对象的某些属性或行为。

将提取出的特征进行标签化，为每个用户或对象打上相应的标签，形成初步的标签体系。

聚类分析与画像生成

对打上标签的用户或对象进行聚类分析，寻找具有共性特征的用户群体。

根据聚类分析的结果，生成用户画像或人群画像，这些画像可以直观地展示用户或对象的特征和行为模式。

标签画像工程实施步骤

确认需求

明确构建标签画像的目的，收集公司在战略、运营、营销等各个层面的需求。

了解构建标签画像期望达到的效果，提前对数据的维度、量级、时效性等做出科学合理规划。

梳理数据

根据需求列出需要的画像标签列表，再根据列出的标签列表确认需要的数据维度。

确定数据的来源，可能是自有数据，也可能是来自第三方的外部数据。

标签补全

由于自有数据可能有限，在构建全面、多维的标签画像体系时，需要来自第三方的数据源作为补充。

可以使用成熟的用户画像工具或平台，进行标签补全，建立全景用户画像。

建立关联

对独立的、碎片化的数据进行清洗、治理，将自有数据和第三方数据进行关联。

为构建全面、完整的标签画像奠定数据基础。

特征提取

将原始数据进行特征化，为每个用户或对象创建标签。

在这个步骤中，需要剔除数据中的异常值并将数据标准化。

聚类分析

将得到的数据映射到构建的标签中，并将用户或对象的多种特征组合到一起。

寻找共性进行聚类分析，查看不同用户群体在应用内的属性偏好等。

画像生成

数据在模型中运行后，最终生成的画像可以用可视化的形式展现，如图表、报告等。

画像修正

在实际使用标签画像的过程中，可随着数据的积累（比如核心用户画像发生变化）或者运营经验的发展（在运营过程中得到对标签画像的正负反馈）对算法模型进行迭代调整。

月狐数据在“标签画像”业务场景的服务

优势

海量数据资源

月狐数据拥有海量数据资源，覆盖了大量的独立活跃设备数量和展示应用数量，涵盖了众多行业。这为其构建标签画像提供丰富的数据基础。

安全合规性

月狐数据注重数据的安全合规性，确保数据的收集、存储和使用都符合相关法律法规和行业标准。这为企业使用其标签画像服务提供可靠保障。

精准稳定的数据

月狐数据通过合规的自有数据与多源外部数据的交叉验证与补充，确保数据的精准性和稳定性。这有助于构建更加准确、可靠的标签画像。

特点

灵活的标签创建方式

月狐数据支持多种标签创建方式，包括标签创建、APP组合、ID匹配、LBS划选等。用户可以根据实际需要，灵活组合不同的构建方式，满足多样化的标签画像需求。

例如，在标签创建方面，支持三大类（基础属性、设备属性、行为属性）、1000+细分标签，标签涵盖全品牌设备、全景用户行为。

全景人群洞察

月狐数据能够打通线上、线下行为数据，从用户属性（基本属性、社会属性）、线上行为和线下行为三方面描绘人群特征。这有助于企业更全面地了解用户或对象，制定更加精准的营销策略。

多维创建与组合

月狐数据支持任意组合不同的标签创建方式，实现人群构建的更灵活性。企业可以根据自身的业务需求，定制化的构建符合自身特点的人群画像。