基于全域用户画像的企业智能大数据分析及营销系统的应用论文

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　　摘 要 ：基于全域用户画像的企业智能大数据分析及营销系统是一种精准营销工具,使企业能够迅速、精确地掌握客户需 求, 提高销售效率。本系统可以从多个不同的角度收集并汇总用户的信息, 对用户的使用行为、兴趣与偏好进行大数据分析, 从而构建用户的行为特征与兴趣偏好。在论述系统基本结构的基础上,着重探讨了基于全域用户画像的企业智能大数据分析及 营销系统的功能应用。

　　【Abstract】：The enterprise intelligent big data analysis and marketing system based on the global user profile is a precision marketing tool, enabling enterprises to quickly and accurately grasp the needs of customers and improve sales efficiency. This system can collect and summarize user information from multiple different perspectives, and conduct big data analysis on user's use behavior, interest and preference, so as to build user's behavior characteristics and interest preferences. On the basis of discussing the basic structure of the system, this paper focuses on exploring the functional application of enterprise intelligent big data analysis and marketing system based on global user profiles.

　　【Key words】：artificial intelligence;big data;user portrait drawing;marketing

　　由于网络技术的发展以及智能手机的广泛使用,在 大众的工作、生活中,会生成海量的数据。包括社会媒 体、电子商务和移动应用产生的信息会反映其行为偏好 和需求等,具有重要的商业价值 [1],但因其庞大且零散 的特点,使得企业很难对其进行高效的运用。而传统的 市场营销策略多依赖于人员的经验与直觉,但从实际情 况看,常出现偏差,没有办法为客户提供具有针对性、 更贴近其需求的营销。为此,构建一个面向全领域的客 户画像的智能大数据分析与市场营销体系,是一种行之 有效的方法。应用此系统可以从多个不同角度收集并融 合用户的信息,对用户的使用行为、兴趣与偏好进行深 入的研究,从而构建用户的行为特征与兴趣偏好,并对用户需求精准挖掘。同时,能够帮助企业迅速、精确地 掌握客户的需求,进行精确的市场营销,从而提高产品 的销售效率、增强客户的体验,增强公司的竞争力。

　　1 企业智能大数据分析及营销系统架构

　　本系统是针对制造行业、零售业等行业的市场营销 需要,采用分布式存储技术,利用大数据、人工智能技 术,构建面向全域的客户画像绘制与市场营销系统。画 像绘制以用户行为和信息为基础,采集大量的客户关联 信息,可以协助公司了解客户基本属性、购买意向度、 消费能力、地域、信用特征等维度,建立起全域用户画 像,对用户信息及消费习惯进行全面的分析,从而为公 司提供科学的销售分析和预测等功能,系统主要技术指标如下 ：

　　客户画像的实时更新速度 ：分钟级 ;

　　画像更新方式 ：自动 ;

　　数据信息采集来源 ：微信、微信公众号、微博、支 付宝,淘宝、抖音、有赞以及惠普等 ;

　　数字化营销模式 ：基于自动响应、自动推送的自动 化营销 ;

　　大数据分析 ：影响力分析、用户生命周期分析、 RFM 数据分析、产品关联分析以及个性化推荐等 ;

　　移动设备访问速率 ：小于 0.5s ;

　　网站访问速率 ：小于 0.5s ;

　　API 集群服务器 ：PI 界面的呼叫不超过 200ms, 每秒 40000 次。

　　2 系统特点

　　(1)智能化 ：全面收集用户数据并智能标注,对用户 的关联信息进行大数据分析,进行自动的市场营销推广。

　　(2)一站式 ：实现品牌营销及数字化创新, 打造品 牌推广、媒体宣传、营销策略的一站式平台。

　　(3)高兼容 ：打通微信、微博、支付、微商城等平 台,并可迅速推出新的商品,以此为基础,由互动派和 迅捷微风对客户打造量身定做多种“一站式”的数字化 综合销售系统,适合互联网、制造业、零售等各行业应用。

　　3 系统的主要功能应用

　　3.1 基于全域流量信息的实时用户画像构建技术

　　本系统在用户信息采集的模型和规则的基础上,将 “流计算”技术融入其中, 以实现对用户标记得更加精 确的刻画。用户肖像画是对用户的一种虚拟表示,通过 对在线使用者的大数据分析,完成对用户画像的绘制。 常规的用户画像系统一般都是采用 B/S 体系架构,需 要对数据进行搜集,再将其存入数据库。在建立使用者 肖像的时候,利用资料库对资料进行查询,获取所需资 料,并做相应的处理。本系统除了上述基本的功能之外, 还加入了以下几个创新性的功能应用。

　　3.1.1 实现“分钟”级别运算周期

　　本系统先建立用户画像,充分进行全领域信息收 集,对客户特征进行建模,在此基础上采用“流计算” 技术,通过对来自外界的流量信息进行实时采集与更 新,实现对客户画像的动态建模,从而将原有的“日” 级的数据操作运算分析周期缩短到“分”级,为市场 精准推广提供了更强大的支持 [2]。利用“流”的技术特 点,将集中时间段的海量数据转换为分散处理的小批量 数据,大大减少了对硬件的需求,达到了提效降耗的目 的,节省了更多的成本,提高了工作效率,也使更多的中小企业可以负担得起这一系统。

　　3.1.2 自动更新迭代

　　系统可以自动获取用户高频关键词,系统还加入基 于词汇的向量模型学习技术,可以掌握更多新词汇,能 够随着用户产生的数据信息,收集关键词制成标签。通 过智能识别产生新的标签关键字,进行实时更新,从而 连续、精确地对用户进行特征描述。此外,系统还有 客群圈选功能,可以从更多的角度来对顾客进行分类管 理,从而可以对新的用户群体进行快速识别,及时掌握 用户的兴趣、喜好,从而让营销的流程变得更加高效、 精准。可多维度挖掘出不同业务模式的顾客,发现有价 值的高端顾客、需要重点维护的顾客等,并与顾客自身 特点相联系,为客户提供个人化的服务,达到具有针对 性的精确市场营销。

　　3.2 高频词云智能识别及实时更新

　　本系统强大的应用功能在于能够对用户的高频单词 进行智能识别以及实时更新,随着新词汇的变化,用户 画像也在不断地更新。

　　(1)候选词。针对各用户, 先获取其标签数以及原 始文本,并计算二者比值,若比值比第一阈值小,那 么就将用户所有原始文本予以提取,合并至 Sdata。对 Sdata 集合中的每条原始文本展开词汇分解,从而得 到一组词 w={w1.w2. … },之后,可以对所有词 w 在 Sdata 中出现的频次进行分析,根据已计算获得的词 频,可以对新文本中每个词在文本中的重要程度进行评 价,最终构建出高频词集合。通过对集合中的词语进行 分类,筛选出常见高频词汇,并归入到候选词中。

　　(2)智慧更新。系统的推荐模块包括带有一个自然 语言语料库的词汇向量库,通过谷歌的 Word2Vec 将 单词转换成符合语料库规格的词汇向量,在 Word2Vec 词典里每一个实体词汇都为向量的形式 [3]。该推荐系统 会计算每个标记候选词与预先设定的词向量模型文件中 每个单词之间的向量距离(向量距离是指该候选词与已 有单词之间的相似度), 并将向量距离超过预先设定的 第二阈值的标记候补词添加到标记词库中,并通过与该 第三或第四阈值进行比较,来决定是否最后作为添加到 标记词库中的候选词用来绘制用户画像。

　　用户在某个时刻或者在某个瞬间,都可能会有新的需 求,这就可以通过本系统的应用,来对用户的画像进行实 时更新。比如,系统能够在一个时间段里,对多次出现的 新的高频词进行识别, 并自动采集对含有这些重要事件的 词汇进行再次采集和学习 ;或者,按照使用者的设定, 每 隔一段时间(比如一个月),就会对最新的一段时间的语料进行一次再采集,以完成对用户画像的更新。

　　3.3 基于用户影响力数据挖掘的精准营销

　　本系统采用机器智能学习,对用户在社会媒体中的 活动信息进行跟踪采集,跟踪含有客户信息的注册 ID, 获取相关的浏览记录等信息,进而对用户词汇库中各词 汇的影响力做出判定,其具体应用包括以下几个方面。

　　(1)信息获取 ：取得用户允许访问的操作信息, 并 依据用户的这些信息,对其行为特征进行大数据分析 ; 向系统传输分析结果,并基于这些信息判断使用者的行 为、兴趣等。

　　(2)附加身份 ID ：为用户建立一个本系统中的 ID ; 向系统发送一个添加 ID 号的指示,并依据这一指示的 内容,为用户建立一个专属的标识号,之后用户画像绘 制、实时更新、营销精准推送等都在这一 ID 下进行。

　　(3)关联信息获取 ：通过含有用户身份的各平台 ID,获取关联信息,并向系统传输访问日记录。根据访 问记录了解用户在其他平台获取的关联信息,基于此, 构建一个树状结构的用户画像,并将树状结构数据保存 到用户 ID 下的专属数据库中。

　　(4)新用户信息取得 ：取得新的用户操作信息, 并 基于新用户所获取的操作信息,产生分享判定指示 ;向 系统发送这一指示,并基于共享判定指示,判定这一用 户是否要纳入到系统中,如果判定后的结果是“是”, 回到第(1)步, 并持续进行第(1)步到第(4)步的 步骤 ;如果判定的结果是“否”,该程序将终止。

　　(5)建立传递链 ：获得一个新的用户共享的判定结 果,并基于这个新用户所共享的判定结果,产生一个 回溯共享指示 [4]。将这个根源共享者作为根节点,从根 节点出发,以访问日志为依据,对影响树的节点进行遍 历,并对其进行广度和深度的计算,通过公式 P= 宽度 ×1+100×(2^ 深度),计算出来源共享方的影响力。 依据回溯共享命令,取得共享链路的相关访问记录,持 续向上追溯获取访问日志,并阅读访问日志,厘清数据 传播的关系。

　　(6)影响力判定 ：获得传播链条上的相关信息资 料,以每名用户所形成的下一次访问数作为判定影响的 依据,以传播等级判定影响效应,并将影响的结果呈 现出来,由此发掘使用者形成的各项信息中的各自影响 力,为后续的市场推广战略提供参考。

　　在以上功能应用的基础上,本系统还创新应用了以 机器学习为基础的在线数据挖掘模式,为在线营销开拓了新的领域 [5]。本系统可针对用户形成的网络社交信 息,判断客户是属于关键意见领袖(KOL),还是属于 关键意见消费者(KOC),采用机器学习方法,对不同 客户的影响程度进行数据挖掘,以期从海量用户中发掘 出最具价值的 KOL 及 KOC,进而加深与其之间的协作 与宣传,加强对这类客户的服务和维护,并为其开拓更 多的垂直市场,如符合其购物需求的直播带货推送等。 此外, 本系统将一个具有个人特征的 ID 添加到这个人 的共享链路中,不仅获取这个人的浏览记录,还绘制这 个用户的专属社会传播链和数据库,进而对用户的影响 力进行有针对性的分析。本系统的分析流程简便、可视 化程度高,可以高效地从用户中挖掘出 KOL 及 KOC, 并对其所带来的营销效果进行评估,从而开展核心价值 用户的专属个性化服务。

　　4 结论

　　综上,本系统是最新一代的 SCRM 软件,它利用 网络社交链路获取的信息进行营销引流,从而帮助企 业拓宽市场。通过数据服务来推动企业的营销数字化转 型,能够让公司更加有效地收集、管理、分析和利用顾 客的信息,从而提升公司对顾客的服务品质,并能够对 顾客的需要和消费行为进行实时的了解和判断,以及对 顾客的相关数据信息开展总结和分析,以此来作为对市 场营销的重要参考,来对市场的营销战略和决策做出相 应的调整。目前已有一百多个企业应用这一系统,并因 此而收益,让企业的营销业务能够实现数字化转型,壮 大企业品牌,使企业可以为客户提供更好的服务,充分 利用客户资源,从而提高公司的核心竞争力,在数字经 济时代下,这一系统有着广泛的应用前景。

　　参考文献

　　[1] 吴沁玥.论人工智能营销市场分析的战略框架[J].中国市 场,2023(3):106-108.
　　[2] 李燚,郑小艳,王开琴,等.大数据视角下智能营销[J].互联网 周刊,2023(1):77-79.
　　[3] 赵浚琪.人工智能+大数据背景下数字营销的实现路径[J].营 销界,2021(Z4):69-71.
　　[4] 王爱莲,冯睿.人工智能时代的市场营销研究综述[J].北方经 贸,2021(10):55-57.
　　[5] 吴琼.人工智能时代零售企业的营销变革与挑战[J].中小企 业管理与科技(上旬刊),2020(9):152-153.
 
 
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