客户画像论文客户关系管理论文企业管理论文管理学论文文档格式.docx

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随着4G或更高的技术和移动终端的迅速发展,访问移动互联网的用户与日俱增。

越来越多的用户选择使用移动终端来完成购物、支付、查询、娱乐等以往需要通过PC端来完成的日常生活需求。

移动设备已经成为人类必不可少的设备。

根据用户访问网络偏好,形成了丰富的用户网络标签和画像,利用用户画像对用户进行分类,并针对不同分类进行业务推荐,特别是在用户身处特定的地点、商户,根据用户画像进行商户和用户的匹配,并将相应的优惠和广告信息通过不同渠道对用户进行推送。

　　关键词：

用户画像,推荐系统,精准营销

　　1客户画像的定义

　　客户画像是指根据收集的客户信息,包括客户的基本社会属性,客户生活习惯和消费水平等信息,而刻画出来的具有多种标签的客户外貌,也即客户模型。

构建模型的过程中最重要的是对客户标签进行精准识别,所识别的标签能准确的刻画出客户的明显特征。

客户画像可以对一个客户进行定量和定性的分析。

定量的分析就是分析客户标签,按照重要性进行排序,将重要的、核心的、关键的、规模量较大的客户成功的凸显出来。

定性分析可以对客户的资料进行分类、归纳、比较,类似与聚类的方法将具有一定属性和特征的客户归为一类,以便后期的分析和处理。

用定量和定性的分析方法可以快速准确的将客户进行刻画和分类。

　　2用户画像的应用

　　客户画像是将抽象的用户定量定性的描绘成一种具体的,标签化的客观实物,在现实生活中的各个领域得到了广泛的应用。

例如:

（1）精准营销:

根据产品的属性以及定位匹配适用产品的用户,针对适合该产品的用户进行多种手段的推荐,进行精准营销。

（2）数据挖掘:

通过机器学习的方法编写程序,构建智能推荐系统,根据客户的查询记录迅速抓取客户的需求,对客户精准推荐。

　　（3）进行效果评估:

完善产品运营机制,根据客户标签迅速定位应该服务群体,向这类人群提供高水平、高质量的服务,使产品的市场效果达到。

　　（4）业务经营分析以及竞争分析:

收集客户资料,对比使用客户画像对客户进行精准营销和未使用前后,销售业绩状况,分析其中的关键信息。

通过客户画像可以了解竞争对手的具体情况,了解该行业的发展状况,在掌握信息的前提下,更容易走在一个行业的前面。

　　（5）对服务或产品进行私人定制:

未来的服务将走向私人定制的轨道上,更多的客户要求进行个性化的产品和服务。

通过客户的画像可以系统的了解一个客户的需求,更好的将其个人习惯融合到产品和服务中,最大限度的为每一位客户进行服务。

　　3推荐系统的定义

　　进入21世纪后,信息技术和互联网的应用得到快速的发展,全球的数据量以指数型模式增长,人类被淹没在数据的海洋中,如何从如此海洋般的数据中挑选出如针般的有用信息,成为摆在人类面前的一大难题。

在这个难题中信息消费者和信息生产者都遇到了瓶颈般的困境。

对信息消费的大众来说很难找到自己感兴趣的信息,很多人都患上了选择恐惧症;

对信息生产的各大互联网公司来说,怎样替客户做出选择让自己的产品在众多产品中脱颖而出,收到大众的喜爱,成为扩展业务的一大难题。

推荐系统就是来解决双方问题应用而生的工具。

推荐系统的第一个任务就是根据客户的要求,通过各种条件进行筛选最终为客户选择最为合理的产品。

第二个任务就是收集商家的信息,将优惠信息和符合条件的信息展示在客户面前。

　　4推荐系统的应用

　　推荐系统在互联网和电子商务中得到广泛应用,我们较为熟知的天猫、京东、苏宁等购物网站和XX、腾讯等互联网公司都广泛的应用了推荐系统。

除了这些应用广泛的领域还有娱乐方面也得到应用,常见的有影视推荐、阅读推荐、地理位置的推荐、精准广告的推荐、精准营销的推荐等。

尽管不同的网站使用不同的推荐系统技术,但总地来说,几乎所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面、后台的日志系统以及推荐算法系统3部分构成的。

　　5利用用户画像进行精准推荐

　　通过手机等移动设备收集用户标签（收入、时尚轨迹、性别、母婴情况、购物习惯等）,用这些标签对用户进行描述,从抽象的用户标签中描绘出用户的具体喜好。

收集周边商铺的具体信息（地理位置（经纬度）、商铺类型、打折优惠等）,根据用户画像和商铺进行匹配,得到最适合用户的商铺,将该商铺推荐给用户。

　　案例:

我们对用户A进行精准推荐。

　　根据用户A的移动设备,我们可以精确的定位A的地理位置、到达时间（arrival_time）、停留时间（during_time）。

通过用户A的地理位置匹配曾经同样来过该位置的用户（根据这些用户的历史购买行为,已经知道该用户的购买喜好）共N个曾经来过该位置的用户,计算用户A与这N个用户的相似度,我们使用的是余弦相似度:

　　其中是u集合中的元素,是v集合中的元素,代表u和v相交元素的长度,表示u和v元素长度的乘积的开方。

接着我们计算用户A与N个用户之间的停留时间差△DT（during_time）,到达时间差△AT（arrival_time）。

我们根据、△DT、△AT的筛选顺序对N个用户进行筛选,筛选标准为,选择相似度最大、△DT和△AT最小的用户。

也就是说,我们首先从N个与A用户到达过同一地理位置的用户中选择相似度最大的N1用户作为A的相似用户,再从N1个用户中,通过最小的△DT进一步筛选更为相似的N2个用户,最后从N2个用户中,通过最小的△AT筛选得到最终与的A用户最为相似的B用户。

将B用户的喜爱的商铺直接推荐给A用户作为A用户的最终推荐用户。

　　参考文献

　　[1]项亮.推荐系统实践[M].:

人民邮电出版社,2012:

44-73.

　　[2]吴丽花,刘鲁.个性化推荐系统用户建模技术综述[J].情报学报,2006,25

（1）:

55-62.

　　[3]刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究发展[J].自然科学进展,2009,19

（1）.

　　[4]简士尧.以内容为基础之网络学习导览推荐之研究[D].台湾:

台湾铭传大学资讯工程学系,2004.

　　客户画像论文（最新6篇）之第二篇：

电网客户用户画像系统设计与实现

以电网营销管理系统用户、客户关系、客户服务和95598话务数据、业务工单等数据为基础,引入外部政策信息、行业发展情况、产业规划等信息利用利用Python软件、聚类分析、机器学习和决策树等算法建立用户画像模型,利用Echarts,java进行可视化展现和前端开发,构建用户画像系统,帮助电网企业加深对用户的了解,实现用户的分类和差异化服务,提升用户满意度。

电力营销,客户画像,Python,Java,Echarts

　　一、前言

　　云计算和大数据技术不断发展和应用,企业对目标用户的分析越来越重视,例如XX、谷歌、阿里和京东等很多大型互联网企业都推出了自己的用户画像分析系统。

　　随着电网信息化水平的提升,各业务系统中的数据量越来越大,如何从海量数据中挖掘出想要的信息,充分发挥电网数据资产的价值,是电网大数据技术应用和数据分析需要解决的核心问题[1]。

用户是电网企业的服务对象和生存基础,利用大数据来分析用户的行为与用电习惯,可以未来业务的发展的趋势,提高供电质量,同时提高用户满意度。

?

在以用户为中心理论支持下,电网企业逐渐意识到用户的重要性,以产品和服务为中心的思维方式正逐渐转换到以用户为主导,通过用户画像研究用户特征,不但可以加深对用户的了解实现用户的分类和差异化管理,提升用户满意度的,而且还可以进一步挖掘用户需求,优化电价、开展促销,指导用户优化用电习惯、信息获取渠道和缴费方式,从而节约成本提高企业的利润。

　　本文以昆明供电局的营销系统:

用户、客户关系、客户服务、计费、核算、缴费信息、用户停电、客户欠费信息、停电信息、业扩、缴费渠道等2013年以来数据为基础,利用计算机完成大数据处理,进行数据挖掘工作,建立客户数据模型,构建用户画像系统,实现用户差异化服务,降低用户投诉的概率,提升客户满意度。

　　二、用户画像系统简介

　　用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型,是一种描述目标用户、了解用户特点与需求方向的有效工具[2]。

简单的说就是使用标签来量化用户特征属性,达到描述用户的目的一个具体大数据分析应用的典型实现。

　　在很多传统行业中,商家为了提高用户量,经常会分析用户的生命周期和价值,用户的忠诚度,地域等信息来进行商业决策。

比如电商行业,商家会对用户的年龄分布,地区,性别,星座,消费能力,家庭收入的方面对用户进行分析,判断用户将来会给商家带来的利润,来进行商业决策。

再者分析用户的整体消费情况可以了解用户的消费偏好,进行商品的推送服务,例如:

短信推送,邮件推送等。

这样就形成了比较成熟的用户行为与消费习惯分析体系,为商家如何长远的获得利益与吸引新用户打下坚实的基础。

　　随着信息技术的不断发展,人们对客户和潜在客户的的分析越来越重视,很多大型互联网公司和各类大型企业都推出了自己的分析体系,如、京东、中国电信、中国移动等。

电网客户画像系统建设的目的和其它行业类似,都是为相关营销人员和客户人员提供一套工具,更好的了解用户特征,挖掘用户潜在需求,实现差异服务,提升用户满意度。

　　三、数据挖掘

　　电网用户数据量大数据类型多信息复杂,昆明供电局电网客户当前有260多万户,每年在营销系统、95598热线每年产生的各类数据接近3T,本次项目目标数据为11T,如何从如此海量的数据中,找到对应到每个用户最具代表性的数据进行分析,是项目开展工作前,首先要解决的问题[3]。

因此系统建设前期,首先需要对全量数据清洗过滤,并导入和用户画像系统关联度高的数据。

主要方法是首先进行业务分析,对原数据梳理,绘制数据关联视图,确定目标数据字段后,利用ETL工具进行清洗。

　　四、数据分析

　　电网用户画像系统的建设,涉及到的数据量大,指标体系复杂,从用户画像的核心标签体系来看涉及到标签维度、标签分类、标签指标、标签值四级,仅从电网客户个体画像来看就有数十个关键数据主题需要进行分析,本文仅以两例关键代表性数据主题的分析进行说明。

　　1）欠费用户聚类分析

　　本利用无监