當前，在大數據的應用領域，通過用戶行為大數據分析用戶個性畫像，準確認知客戶特性，能有效幫助企業提升相關業務(如精準營銷/用戶細分與市場推廣)的經營價值。但是，許多企業雖然已積累了大量的用戶行為數據，但在實際用戶畫像分析中進展緩慢。 本文作者馬亮為數據猿特約專家，也是HCR慧辰資訊CTO 、大數據首席專家，清華大學計算機系博士，在大型數據系統建設、數據分析技術（統計/機器學習/自然語言處理）與大型企業（世界500強/中國前100強）商業數據挖掘方面具有10年以上經驗。 以迅速發展的移動互聯網為例，眾多APP應用開發商對業務中采集積累的用戶行為數據，并沒能有效生成深入全面的用戶畫像(即使有往往也是局部、片面的)，也就無法使企業在后續的精準營銷/在線廣告等方面提升相關收入。 這種現狀的原因，與用戶畫像的分析的高要求有很大關系。一個有價值的用戶畫像分析體系，實際需要對行業的深入理解、全面的用戶標簽體系、專業的分析模型與團隊相結合，這對相關資源與人員的要求很高，對大多數企業(尤其中小型企業)而言，實際很難滿足。 HiHunting大數據用戶畫像產品的出現，可有效幫助企業解決上述難題。通過將用戶標簽畫像分析能力標準化和產品化，使得企業可以直接使用相關能力低成本、高效率地獲得所有用戶的深入畫像標簽，大大促進相關的業務發展。 本產品的基礎理論模型，來源于HCR 獨有的HiHunting消費者畫像分析體系。作為HCR在大數據環境下的消費者洞察工具，HiHunting的獨特思路與方法論優勢已經在之前的文章(見文章《Hi Hunting:大數據時代的心靈捕手》)進行了介紹，此處不再贅述。 HiHunting用戶畫像體系, 主要包括三部分： ·深入/全景化的用戶畫像。相比其他標簽體系，HCR的標簽包含更多深層生活特性/心理學/價值觀的認知，具備更深入/全面的用戶刻畫能力。 ·準確、適用性廣的消費者行為分析模型。用戶標簽的特性分析基于消費者行為場景和模式抽象，而非偏隱私類數據的提取，具有更好的適用性和穩定性。 ·專利大規模分析算法。基于自動規則推演與機器學習擬合結合的分析算法(已申請相關專利)，加上SPark分布式計算的助力，可支持大規模用戶(百萬級用戶/十億級行為數據)的快速分析。 產品特點： (1) 提供 SAAS為主的多種服務模式： 支持SAAS在線標準分析/線下專項多種模式，根據企業要求提供靈活地標簽分析服務。 (2) 產品系列化/專業化：在通用模型的基礎上，按行為場景區別推出不同分析產品。為不同行業提供更適合其特點的畫像分析能力。系列產品包括： ·AppTag：服務于移動互聯網企業，分析移動互聯網用戶日常App使用行為記錄，生成用戶畫像(該產品已經完成) ·ShopTag：服務于(快消品類)商品零售商(線上線下/超市等)，分析用戶購物中的快消品消費行為，生成用戶的相關標簽(研發中) ·AutoTag：面向汽車行業(廠商/銷售商),分析潛客/客戶的全生命期行為，生成用戶的相關標簽(研發中) (3) 易于使用：企業只需提交原始行為數據，無需任何其他操作/編程，無需其他人員支持，就可獲得所有的標簽結果。同時，企業可在線查看結果，對其結果進行導出/篩選/進一步深入分析。 企業的應用價值： 對企業而言，HiHunting大數據畫像產品價值主要表現在： (1) 低成本、高效率。 企業無需任何額外投入，只需提供行為數據，就能快速批量獲得全面而深入的用戶標簽 (2) 標簽結果全面/準確。 HCR的全景標簽體系，不僅有獨特的深層消費觀/價值觀類的標簽，同時也包含了針對行業特性的擴展標簽，對用戶的描述全面深入，且精確到每個用戶。 (3) 直接應用價值巨大。標簽分析結果可以導出融入企業內部系統，也可直接在線使用。通過精確篩選，可直接實現精準營銷/廣告活動或者對外交易/交換 (4) 支持深入的群體洞察。在線SAAS平臺支持對任意客戶群體進行多層次/多維度的群體標簽分析，使企業對用戶群體的認知更加精準，幫助相關經營活動(用戶細分/產品設計/公關活動宣傳)達到更好效果。 (5) 更好的數據資產安全性。因為分析所需的是行為數據(用戶標識也匿名化)，不含用戶隱私數據，企業數據不存在客戶信息泄露的問題。