用户画像

如何构建用户画像
用户画像准备阶段——数据的挖掘和收集
对网站、活动页面进行SDK埋点。即预先设定好想要获取的“事件”，让程序员在前/后端模块使用 Java/Python/PHP/Ruby 语言开发，撰写代码把“事件”埋到相应的页面上，用于追踪和记录的用户的行为，并把实时数据传送到后台数据库或者客户端。
所谓“事件”，就是指用户作用于产品、网站页面的一系列行为，由数据收集方(产品经理、运营人员)加以描述，使之成为一个个特定的字段标签。
我们以“网站购物”为例，为了抓取用户的人口属性和行为轨迹，做SDK埋点之前，先预设用户购物时的可能行为，包括：访问首页、注册登录、搜索商品、浏览商品、价格对比、加入购物车、收藏商品、提交订单、支付订单、使用优惠券、查看订单详情、取消订单、商品评价等。
把这些行为用程序语言进行描述，嵌入网页或者商品页的相应位置，形成触点，让用户在点击时直接产生网络行为数据(登陆次数、访问时长、激活率、外部触点、社交数据)以及服务内行为数据(浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等等)。
数据反馈到服务器，被存放于后台或者客户端，就是我们所要获取到的用户基础数据。
然而，在大多数时候，利用埋点获取的基础数据范围较广，用户信息不够精确，无法做更加细化的分类的情况。比如说，只知道用户是个男性，而不知道他是哪个年龄段的男性。
在这种情况下，为了得到更加详细的，具有区分度的数据，我们可以利用A/B test。
A/B test就是指把两个或者多个不同的产品/活动/奖品等推送给同一个/批人，然后根据用户作出的选择，获取到进一步的信息数据。
为了知道男性用户是哪个年龄层的，借助A/B test，我们利用抽奖活动，在奖品页面进行SDK埋点后，分别选了适合20~30岁和30~40岁两种不同年龄段使用的礼品，最后用户选择了前者，于是我们能够得出：这是一位年龄在20~30岁的男性用户。
以上就是数据的获取方法。有了相关的用户数据，我们下一步就是做数据分析处理——数据建模。