用户画像人群圈选是指根据用户的特征和行为数据,将用户分组并进行精准营销。在这个过程中,用户画像人群圈选个数上限指的是可以对用户进行分组的最大数量。
在实际应用中,用户画像人群圈选个数上限可能会受到多种因素的影响,例如数据源的质量、数据处理能力、算法复杂度等等。因此,在实际应用中,用户画像人群圈选个数上限可能会有所不同。
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规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的,大部分在计算过程中剔除了很多明细信息,仅保留了最关键的画像内容,即某日某用户的标签值。...虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据,但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据,比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户...行为明细数据包含时间属性,可以计算出每一个用户按时间排序后的行为序列,基于该序列可以实现行为序列圈选。比如圈选出点赞文章后又分享文章的用户,找到收藏商品后最终购买了商品的用户。...在行为明细圈选时可以结合画像标签数据一起使用,比如找到在某时间段通过手机客户端点赞了某篇文章的北京市男性用户,可以直接关联画像宽表进行计算。...----本文节选自《用户画像:平台构建与业务实践》,转载请注明出处。
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在《当推荐系统遇上用户画像:你的画像是怎么来的?》一文中,我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中,我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的?”。...图片引用来自参考资料1 具体来讲,相似人群拓展(Lookalike)是基于种子用户,通过用户画像、算法模型等找到与种子用户更多拥有潜在关联性的拓展技术。...举个数字营销的栗子,对于运营人员,需要将某一个节日活动向100万用户进行短信/Push发送,但根据画像刷选之后,可能发现这波用户已经被其他业务的运营发送过了N多次,最后剩下可以发送的用户寥寥...此时Lookalike...图片引用来自参考资料1 Lookalike相似人群拓展方法主要有以下几种方式, 利用用户画像进行显式人群拓展:根据种子用户的标签(地理、兴趣、行为、品牌偏好等),利用相同标签找到目标人群; 利用机器学习模型进行隐式人群拓展...本题目将为参赛选手提供几百个种子人群、海量候选人群对应的用户特征,以及种子人群对应的广告特征。出于业务数据安全保证的考虑,所有数据均为脱敏处理后的数据。整个数据集分为训练集和测试集。
01 PPT预览 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
1、人群创建 人群创建即找到满足条件的用户并构建人群,根据圈选方式的不同可以分为规则、导入、组合、行为明细圈选等多种方式。...基于规则圈选创建人群:画像平台底层存在大量的画像标签,可以直接基于标签间的交、并、差操作进行人群圈选,比如圈选出常住省是北京且性别为男性的用户;最近一个月送礼次数超过5次且爱好军事的用户;常住省是天津或者上海...规则人群圈选是一种最常见、简单且易理解的人群圈选方式,图2-6展示了规则人群圈选的功能示意图,可以基于已有属性和用户行为数据进行人群创建。...基于行为明细的人群圈选:行为圈选是基于用户的行为明细数据进行圈选,其数据粒度较细且与时间紧密相关,基于这一特点,可以实现行为次数统计和行为序列圈选。...人群画像分析 人群画像分析是针对用户群体做画像分析,其画像分析内容包括人群分布分析、指标分析、下钻分析和交叉分析等。
平台为业务人员提供海量标签,支持快速圈选目标人群,同时提供精细化人群画像洞察能力,联动多渠道进行推送,并支持人群效果的数据查看,助力业务人员进行全链路用户运营。...04 用户画像平台能力 在平台建设层面,自如用户画像平台能力包含人群圈选,人群洞察、人群营销、营销效果分析,支持全链路定向用户营销。...人群圈选:通过人群圈选可进行精细化用户分层,而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式,适应营销人员在不同场景下的圈选需求。...人群营销:支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销,例如圈选北京 7 日活跃用户,推送中秋礼包活动,进行节日关怀;圈选解约业主,通过短信活动触达,进行业主召回;自如的人群包对接至家服 CRM...04 小结 本次分享到此结束,希望你通过本文的学习能了解,对于产品、运营、分析师、客服等各个角色掌握用户画像的重要性;并且掌握画像平台能力建设:标签体系、人群圈选、人群洞察、人群营销、营销效果、标准接口
圈选对军事感兴趣的人群并用于Push应用背景:运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户,刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群,然后导入到Push平台进行推送。...为了降低人力成本并提高推送效率,运营人员希望人群每天可以自动更新,然后推送到Push平台并完成自动化推送。应用方式:运营人员在画像平台上通过规则圈选创建对军事感兴趣的人群并配置为每日自动更新。...应用方式:调研人员通过画像平台LBS人群圈选功能找到了几所高校附近出现过的用户,并结合用户年龄段等标签提高了用户圈选的精确度。生成人群之后,私信平台可以通过接口拉取人群数据并进行私信推送。...基于组合人群赠送优惠券应用背景:三八妇女节当天电商平台会给女性用户赠送商品优惠券,主要通过画像平台的规则圈选找出所有女性用户并构建人群,当用户位于人群中时则赠送优惠券。...应用方式:在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A,通过文件导入的方式创建黑产用户人群B,通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。
画像数据存储引擎是为了提高人群圈选速度,直接基于底层大数据原始表做人群圈选性能较差,需要借助画像数据存储引擎提高人群生产效率。...用户画像查询服务主要提供单用户画像查询功能,其数据来源于标签数据存储引擎。 应用层:应用层即画像平台对外服务展现层。...本节提到的技术选型主要偏重存储层涉及的画像引擎及画像分析相关技术方案,对应到功能层面上的人群圈选和画像分析功能。 阿里达摩盘是阿里妈妈广告投放平台,该平台可以进行人群圈选并应用于后续广告投放环节。...百度内部用户画像相关圈选和分析基本都是基于Doris实现的。知乎的画像圈选也借助了Doris,并把Spark作为一些特殊业务场景下人群圈选的计算引擎。...本文节选自《用户画像:平台构建与业务实践》,转载请注明出处。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。...统一构建全量用户表,通过全量用户数据关联各标签数据来构建画像宽表,每个标签都会自动补齐缺失数据,保证了各标签覆盖用户范围一致 数据处理 标签源数据表是由每个业务产出的,有些标签值不适合直接用于人群圈选和标签查询等业务场景...当用户圈选需求涉及任意N天的用户行为时,只能通过存储历史标签数据来解决。 支持跨时间的人群分析。...如果画像平台用户对于人群圈选的速度没有要求,直接基于Hive表进行计算是可行的。...但是有些业务对人群圈选速度有比较高的要求,比如热点运营团队,当热点事件出现之后,需要能够以最快的速度找到目标用户并推送Push消息,此时直接从Hive表中圈选用户便不再满足业务需求。
基于这种单表结构,可以很容易筛选出满足条件的用户,比如找到所有常住省为山东的男性用户;人群分析功能可以基于表中的指定标签列进行聚合操作来实现,比如统计所有省份的用户分布情况。...这一特点决定了该模型不支持精细化的基于行为数据的画像圈选和分析,比如圈选出1号到4号点赞过某视频的用户。...但很多场景并不关注与时间相关的明细行为数据,比如DMP平台中人群圈选大部分都是使用离线标签,用户模型比较符合此类场景。 为什么要把标签数据汇总到一张宽表中?...基于用户-行为模型,可以结合用户属性类标签和行为标签实现更加复杂的人群圈选和分析功能,比如圈选出3月1日到3月24日之间,平均在线时长超过1000秒的河南省男性用户;针对给定人群,分析其从3月15日到3...基于行为明细数据可以实现更加细致的人群圈选和分析功能,比如圈选出3月1日到3月7日,中午12:00到14:00之间,使用Android系统进行登录的河南省女性用户;筛选出3月24日登录2小时之内发生了点赞行为的用户
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。...规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据,其实现逻辑如图5-12所示。...筛选北京市男性用户的需求可以通过画像平台可视化页面表达出来,其圈选配置最终通过接口传递到平台服务端并存储在数据库MySQL中。...画像宽表进行人群筛选,其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句,借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群;当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...----本文节选自《用户画像:平台构建与业务实践》,转载请注明出处。
画像应用:提供基础标签分析及针对特定人群的标签分析,另外还提供人群圈选跟踪分析及线上应用等。...自定义的用户分群能够满足中头部客户的个性化分析运营需求,例如客户想看上次 618 参加了某活动的用户人群,在接下来的活跃交易趋势跟大盘的差异对比;或者客户想验证对比某些人群对优惠券的敏感程度、圈选人群后通过...4.2.3 数据查询 数据查询方式:人群圈选过程中,如何保障大的APP查询、在复杂规则情况下的查询速度?团队在导入过程中对预置画像、平台行为、自定义上报行为,均按相同分桶规则导入集群。...4.3 人群创建 4.3.1 人群实时创建 人群包实时创建类似上面描述的人群大小实时预估,区别是在最后人群创建是需要将圈选的人群包用户明细写入到存储中,然后返回人群包的大小给到用户。...4.4 人群跟踪应用 4.4.1 人群跟踪分析 在按照用户规则圈选出人群后,统一对人群进行常用指标(如活跃、交易等指标)的跟踪。
产品需求是基于这张宽表可以实现人群圈选功能:用户通过可视化的页面选择标签并配置筛选条件,系统可以快速找到满足条件的用户并生成人群。...简单直接的解决思路实现上述需求的核心是构建如下SQL语句并找到所有满足条件的UserId,其中WHERE条件是什么取决于用户在画像平台上的标签选择和筛选配置。...ClickHouse主要应用在OLAP场景下,工程上考虑将作为Hive表的“缓存”来加速人群圈选的速度。人群圈选的初衷是找到所有满足条件的用户,可以把用户筛选语句直接交由ClickHouse引擎执行。...BitMap并不适用于所有的标签类型,对于性别、年龄段等标签值可枚举的用户属性类标签,引入BitMap之后,亿级人群圈选时间由3分钟降低到20秒左右。...图9-8展示了基于BitMap进行人群圈选的实现逻辑。本文节选自《用户画像:平台构建与业务实践》,转载请注明出处。
使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群,而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合,在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...首先将指定标签值下的所有用户聚合后生成BitMap,然后基于这些BitMap执行交、并、差操作实现人群筛选。图5-8展示了基于宽表和BitMap进行人群圈选的功能示意图,两种方式最终产出的人群相同。...BitMap特殊的数据结构决定了其适合做用户聚合并应用到人群圈选场景下。...使用画像宽表还是BitMap要根据业务特点来决定。基于宽表中全量用户的明细数据可以实现所有的人群圈选功能,但是采用BitMap方案的人群创建速度相比宽表模式可以提升50%以上。...业界一般使用混合模式,优先通过BitMap进行人群创建,不适用的场景下兜底使用画像宽表进行人群圈选。采用混合模式要考虑对齐画像宽表和BitMap的标签时间,这增加了工程的实现复杂度。
其中优惠券获取条件也支持指定用户群体,即位于群体中的用户才可以领取优惠券,此处可以借助画像平台的人群创建和人群判存服务来实现。...合作方式:画像平台通过人群创建和人群判存等服务支持了该需求,电商服务团队需要提供商家圈选所需要的标签源数据。...商家主要通过规则圈选的方式找到满足条件的用户并配置优惠券,比如筛选出浏览过指定商品的高活跃女性用户,电商服务团队需要按业务需求明确标签范围并提供对应的标签源数据,所有标签通过画像平台标签管理模块进行注册并配置其支持人群圈选功能...优惠券发放平台借助画像平台元数据查询服务、人群创建服务和人群查询服务实现了规则圈选功能,商家可以直接通过可视化的功能创建人群并配置优惠券。...如果指定人群发送优惠券,那么判断当前用户是否在人群中依赖画像平台人群判存服务来实现。
业务目标:可以实时查看不同广告投放渠道下新增用户量变化趋势。根据新用户归因结果构建“用户来源”标签,使用该标签可以进行人群圈选和画像分析。...该标签数据可以通过标签管理功能注册到画像平台并设置其支持规则圈选和画像分析功能。...为了满足灵活的人群圈选需求,在画像平台需要新增“距今最近一次活跃天数”标签,该标签属于离线统计类标签,其标签数值表达了用户最近一次活跃距离当前的天数。...画像平台数据研发工程师可以根据用户每日活跃明细数据统计生产出该标签,标签生产完成后注册到画像平台并配置其支持人群圈选功能。...该标签支持按数值范围筛选用户,比如筛选出距今最近一次活跃天数在15天到30天内的用户;人群圈选过程中还可以结合其他标签进行精细化筛选,比如找出指定地域、年龄段下最近未活跃的用户。
02 精细化运营的主要痛点 用户分层能力弱:标签迭代速度跟不上业务发展速度,用户画像偏基础通用标签,对特定业务场景的个性化需求支撑能力不够,例如:要对近期参与裂变分享的用户进行激励,已有标签体系很难覆盖该需求...火车票订单、酒店订单、红包卡券数据 标签生产: 按照场景人群逻辑,清洗加工标签 人群圈选: 以标签为限定条件,从全量用户中过滤圈选出目标人群 用户触达: 将用户数据传输到营销通道,对用户进行触达 效果评估...: 回收效果数据,持续优化人群圈选条件 3.2 CDP产品架构 CDP(CustomerDataPlatform)是基于用户实时数据标签,精准圈选目标用户并快速输出数据服务的数据产品,充分融合了低代码...标签列表 标签生产 (3)场景管理 运营场景的构建是将业务运营动作拆解成数据标签、人群圈选需求,基于标签和判断条件,将用户划分成一个个精细化的人群包,不同人群承接差异化的运营策略。...(4)人群画像 不同人群的用户画像构成是怎么样的,不同特征的用户,对运营转化的效果是否相同呢?人群画像的应用价值一是人群圈选过程中确定是否满足运营需求,二是事后效果分析时,不同特征用户进行对比分析。
通过画像平台人群圈选功能可以找到应用中好友数目较多且与好友互动较为频繁的用户群体,实验证明通过引导该群体主动分享可以带来不错的拉新效果。...可以借助画像平台圈选出近期活跃度降低的用户并分析其画像特点,比如当发现大部分用户的流失时间点与App某版本的发布时间吻合时,可以推测流失的原因可能与版本更新带来了不好的使用体验有关。...借助画像平台分群功能可以圈选出待推送的用户群体,比如在热点推送中可以向不同地域的用户群体推送不同的热点事件,向不同消费等级的用户推送不同的优惠活动等。...通过画像平台可以圈选出满足条件的流失用户人群,然后借助ID转换功能可以将人群中的UserId转换为手机号或者Email,最后将人群数据同步到短信和邮件触达平台后便可以实现推送。...通过画像平台可以圈选出已经流失的用户并且借助ID转换功能将其转化为IMEI/OAID人群,在广告投放时上传人群并严格按照人群用户范围进行定向投放。
标签体系比画像标签更全面、丰富,利用基础标签得到画像标签也是标签体系的输入。相比较画像标签预设了标签值的规则,数据标签的灵活性更高,具有更加强大的人群圈选分层能力。...或者针对运营活动的不同人群,进行对比分析,判断不同标签筛选出来的用户在转化效果上的差异,调整下一次运营策略。用户洞察的输入是人群,输出是群体的画像特征。...标签体系可继续按照业务规则的抽象和标签值的处理,形成画像标签。也可以直接当作筛选条件用于CDP平台的人群圈选。...画像标签是经过抽象化的数据标签,可用于用户个人画像、群体画像分析,也可作为用户圈选的标签条件。...用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签,应用场景包括:人群画像分析、精细化运营和精准营销。
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