大數據在京東的典型應用：京東用戶畫像技術曝光

為什么要做用戶畫像？

一方面是海量信息的匯集，京東是一家大型全品類綜合電商，海量商品和消費者產生了從網站前端瀏覽、搜索、評價、交易到網站后端支付、收貨、客服等多維度全覆蓋的數據體系，另一方面日益復雜的業務場景和邏輯使得信息的處理挖掘日益重要；也就是說，京東已經形成一個儲量豐富、品位上乘且增量巨大的數據金礦，但是在相當長一段時間，很多業務童鞋經常面對寶山空回的局面，比如我們的數據“瘋析獅”和“攻城獅”被業務童鞋反復追問，為什么我的促銷活動做了這么久，力度也挺大，就是沒有帶來預期用戶的增長呢？從用戶畫像分析來看，很可能是在錯誤的時間錯誤的地點對錯誤的人做了錯誤的促銷活動。

用戶畫像就是在解決把數據轉化為商業價值的問題，就是從海量數據中來挖金煉銀。這些以TB計的高質量多維數據記錄著用戶長期大量的網絡行為，用戶畫像據此來還原用戶的屬性特征、社會背景、興趣喜好，甚至還能揭示內心需求、性格特點、社交人群等潛在屬性。了解了用戶各種消費行為和需求，精準刻畫人群特征，并針對特定業務場景進行用戶特征不同維度的聚合，就可以把原本冷冰冰的數據復原成栩栩如生的用戶形象，從而指導和驅動業務場景和運營，發現和把握蘊藏在細分海量用戶中的巨大商機。

那么，用戶畫像怎么做？

從邏輯上說，是從具體的業務場景出發，結合數據表現，歸納學習出基準的規則或方法，然后通過反復迭代的學習過程，生成符合既定約束條件的最優化方案，然后把此方案泛化推廣到類似的場景中去。很多時候用戶畫像都是從一個具體品類的業務場景或需求出發，有一些業務童鞋運營經驗很豐富，結合對他們經驗和需求的訪談，攻城獅會把業務語言抽象出來，結合數據語言轉化成通用的技術語言，然后用他們神奇的大腦和給力的大數據平臺生產出符合需求預期的結果，經過業務童鞋反復驗證有效后，這個畫像就宣告成功，然后，攻城獅童鞋會再次驅動其神奇的大腦，將此畫像推廣到京東全站應用中去，這種從群眾中來到群眾中去的方法由于其敏捷高效快速迭代的優點，產生了一大批性能優良的產品。

當然，對于一些對用戶畫像基本屬性，由于其對所有品類或場景的通用型較強，攻城獅會跳過單品類測試，直接針對全站用戶建模，效果也非常好。

用戶畫像應用服務支持京東集團全業務需求，其下游面向不同類型不同需求的人群，他們需求各不相同，從技術方案到使用方法也千差萬別，因此有必要采取體系化多層次服務平臺進行支持。對于公司內部，針對研發、采銷、市場、客服、物流等各體系不同需求分別采取統一數據倉庫、數據接口服務、產品化平臺多種服務方式提供支持，針對各業務線需求場景不同，人員經驗也不盡相同，用戶畫像的平臺化給內部使用人員打造切合自身業務場景和使用經驗的操作：對經驗豐富的使用者提供更深入、綜合參考并可自主訂制或二次開發；給經驗較淺的用戶提供數據之外還培養其分析意識；對小白用戶則可建立數據化分析運營的意識與習慣；對外部用戶的支持力度也在逐步放開、加大，比如POP商家，可以滿足商家針對自身店鋪的個性化訂制需求，并結合各種營銷方式提供一站式服務解決方案。

在京東用戶行為日志中，每天記錄著數以億計的用戶來訪及海量行為。我們通過對用戶行為數據進行分析和挖掘，發掘用戶的偏好，逐步勾勒出用戶的畫像。用戶畫像通常通過業務經驗和建立模型相結合的方法來實現，但有主次之分，有些畫像更偏重于業務經驗的判斷，有些畫像更偏重于建立模型。

業務經驗結合大數據分析為主勾畫的人群，此類畫像由于跟業務緊密相關，更多的是通過業務人員提供的經驗來描述用戶偏好。舉個例子，比如：根據業務人員的經驗，基于客戶對金額、利潤、信用等方面的貢獻，建立多層綜合指標體系，從而對用戶的價值進行分級，生成用戶價值的畫像。一方面我們的產品經理可以根據用戶價值的不同采取針對性的營銷策略，另一方面通過分析我們的不同價值等級用戶的占比，從而思考如何將低價值的用戶發展成高價值的用戶。

再比如，通過用戶在下單前的瀏覽情況，業務人員可以區分用戶的購物性格。有些用戶總是在短時間內比較了少量的商品就下單，那么他的購物性格便是沖動型；有些用戶總是在反復不停的比較少量同類商品最后才下單，那么他的購物性格便是理性型；有些用戶總是長時間大量的瀏覽了很多商品最后才下單，那么他的購物性格便是猶豫型。對于不同購物性格的用戶，我們可以推薦不同類型的商品，針對沖動型用戶，我們直接推薦給他/她最暢銷的同類商品，而理性型用戶我們推薦給他/她口碑最好的商品。并且針對每一個用戶，我們根據其購物性格定制了個性化的營銷手段。

以建立模型為主勾畫的人群，我們不能認為買過母嬰類用品的用戶家里就一定有小孩，因為這次購買很有可能是替別人代買或者送禮物。所以我們要判斷這個用戶所購買的母嬰類商品是否是給自己買。根據用戶下單前瀏覽情況、收貨地址、對商品的評價等多種信息建立模型，最終判斷出用戶家庭是否有小孩。再根據購買的商品標簽，比如奶粉的段數，童書適應年齡段等信息，建立孩子成長模型，在孩子所處不同的階段進行精準營銷。

京東擁有最全的品類，各品類間用戶轉化成為我們業務的一個重點。挖掘一個品類的潛在用戶，首先要找出此品類已有的用戶，然后通過這些用戶的行為、偏好、畫像等信息對用戶細分，挖掘其獨有的特征，最后通過這些特征建立模型定位出該品類的潛在用戶。

這一階段主要是為了驗證我們為用戶描繪的畫像是否準確。比如一個用戶的畫像是：性別男、年齡在36歲~45歲之間、家里有小孩、未婚、有車一族、購買等級高。我們可以很快發現家里有小孩且未婚這一矛盾的結果。首先，我們可以判斷對這個用戶的畫像肯定有問題的。接下來我們看這個用戶的畫像，似乎只有未婚這一條與其他畫像格格不入。通過模型之間的驗證，我們發現一些錯誤案例并分析原因，進而改進我們的模型。

還有，用戶畫像怎么用？

明嘉靖朝著名內閣首輔徐階主政后，在其工位上有個著名條幅，其著名水平堪與東哥在蘇州街墻上“戰斗！戰斗！只爭第一”相媲美，他寫的是“以威福還主上 以政務還諸司 以用舍刑賞還諸公論”，我的理解，就是各司其職，各展其長，用戶畫像的服務也是針對各服務對象進行區別對待，方便用戶使用，具體實現方法是：JDW+CUBE+BMP。

首先，對用戶畫像的結果進行標準化加工，同步至企業統一的JDW平臺，解決數據孤島，方便研發底層調用；同時，按主題建立多維分析的數據CUBE，直接面向瘋析獅和攻城獅；另外，還進一步打通上下游關聯數據和產品，尤其是大營銷平臺(BMP)，這個主要針對產品經理和一線采銷人員，他們可以在CUBE篩選出預定人群后直接調用營銷平臺進行發券、EDM等操作，減少了諸多中間環節，實現高效運營和精準營銷，大大提升人效。其中，多維分析CUBE是用戶畫像產品化的出色應用之一，其用戶畫像的諸多維度和訂單、商品、流量等指標的組合可以快速實現智能分析，并可根據數據對比分析提供專業有效的建議，將數據轉化成知識和決策供大家使用。

用戶畫像提供統一數據服務接口供網站其他產品調用，提高與用戶間的溝通效率、提升用戶體驗。比如提供給推薦搜索調用，針對不同用戶屬性特征、性格特點或行為習慣在他搜索或點擊時展示符合該用戶特點和偏好的商品，給用戶以友好舒適的購買體驗，能很大程度上提高用戶的購買轉化率甚至重復購買，對提高用戶忠誠度和用戶粘性有很大幫助；比如數據接口提供給網站智能機器人JIMI，可以基于用戶畫像的用戶量身定做咨詢應答策略，比如快速理解用戶意圖、針對性商品評測或商品推薦、個性化關懷等，大幅提升JIMI智能水平和服務力度，贏得用戶歡迎和肯定。

今年618前夕京東范產品的數據接口服務，將用戶畫像模型充分應用到產品當中，根據族群的差異化特征，幫助業務部門找到營銷機會、運營方向，全面提高產品的核心影響力，增強產品用戶體驗。應用模型包括：年齡、性格、購物偏好、購買力等用戶特征，詮釋勾勒出用戶在京東上的體貌特征，賦予一定的潮流“范兒”的概念，貼近用戶。

京東數聚匯也是用戶畫像的一個典型應用，通過深度分析年度網購用戶的行為，挖掘網絡購物趣味數據，結合用戶畫像，從用戶的購物行為入手，結合年度流行熱點，分析不同地域網購人群的購物習慣和喜好，為網民展現一場京東大數據的饕餮盛宴，同時給商家和消費者提供了經營和購物參考。