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发布者：衡水卓轩兴易广告有限公司

发布时间：2018-04-03

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拥有了人群数据库，就需要对数据进行分类及标签，搭建标签库，为后期进行精准投放提供可能性。智链云，根据多重定向技术如人群定向、区域定向等，让用户可按运营需求自定义人群数据标签。从浏览习惯、上网时间、网络频率、基础信息、兴趣偏好等角度入手，从5000多个维度对数据进行分类标签，将人群按行业区分，如母婴、建材、医疗、教育等；将人群按照兴趣偏好区分，如商旅人士、数码控、旅游爱好者、财经关注者等。多维度数据分析，真正实现了精准分析、精准投放。
人群数据标签
收集用户数据是建立用户画像的前提条件。消费者在触网的过程中会留下许多痕迹，浏览的页面、下单的时间、客单价、商品信息，商品促销信息等等数据都会被记录。将这些所有数据收集起来，形成与消费者相对应的数据库，为后期建立用户画像提供数据基础。智链云利用人工智能技术、智能优化算法、LBS定位技术、IP定向技术等多重技术，分析全国10亿人群，建立10亿活跃用户数据库，并接入智链云大数据广告平台，真正做到客户画像前期数据的真实、可关联。
利用算法收集用户数据
用户画像随着社会大数据信息的激增，可以说越来越丰富，越来越精细，用户画像也被应用到某些行业自身客户的营销中，比如互联网精准营销，以标签、画像为基础的精准定向广告投放盛行。通过对人群基本属性、行为习惯、商业价值等多种维度信息数据综合分析，精准的进行目标受众的画像和定位，实现基于大数据的精准营销。例如，拥有用户流量入口的社交软件和媒体公司，纷纷通过整合自有和外部的媒介资源，在用户画像的基础上针对行业客户提供广告精准投放服务。
网络社会也就是现在社会的真实映射，一个人的喜好在网络时代完全可以体现出来。常听的歌曲，经常浏览的新闻，翻阅的小说及视频聊天等信息，毫无遮掩的体现了一个人的偏好。
用户的内在画像
在电商盛行的时代，网上购物所留下的数据痕迹为电商们了解客户的消费和购物需求提供了十足的抓手。电商们通过对用户的个体消费能力、消费内容、消费品质、消费渠道、消费刺激的长时间多频次的建模，可为每个客户构建一个精准的消费画像。
用户的消费行为与需求画像
大数据时代下的用户画像
早期的用户画像相对简单，类似于个人档案信息，区分度和可用性都不强。但是随着大数据的发展，数据量的爆发式增长和大数据分析技术的成熟使用户可捕捉的行为数据越来越多，用户画像才真正可以称为更加具备价值的画像。其中典型的大数据时代的用户画像包括：
交互设计之父Alan Cooper最早提出了用户画像（persona）的概念，认为“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”。通过对客户多方面的信息的了解，将多种信息集合在一起并形成在一定类型上的独特的特征与气质，这就形成了用户的独特的”画像”。
“用户画像”比你更了解自己！
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