近年來，在智能化趨勢(shì)的推動(dòng)下，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的眾多領(lǐng)域都發(fā)生了翻天覆地的變化，其中尤其以金融、零售等最為明顯。以零售業(yè)為例，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和快速發(fā)展，傳統(tǒng)的商超、店鋪漸漸從線下走到線上變身為“電商”，之后在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的加持，蛻變過一次的零售業(yè)1.0又經(jīng)過了2.0到3.0的快速迭變。

    其實(shí)，類似以上的過程同時(shí)在很多領(lǐng)域不斷上演，而作為企業(yè)成功蛻變的重要手段和基本因素，“大數(shù)據(jù)”在其中日益受到人們的關(guān)注。

    據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，截止到2016年年底，中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破14000億元。其中，基礎(chǔ)支撐層規(guī)模為1335億元，數(shù)據(jù)服務(wù)層規(guī)模為202.9億元，融合應(yīng)用層規(guī)模達(dá)到13000億元，占比達(dá)到將近90%。數(shù)據(jù)之外，僅僅是國(guó)內(nèi)近一兩個(gè)月內(nèi)，阿里巴巴、華為、蘋果等等都相繼宣布建筑新的數(shù)據(jù)中心。

大數(shù)據(jù)助力企業(yè)升級(jí)與轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵在于“用戶畫像”的構(gòu)造

    用戶畫像（persona）的概念最早由交互設(shè)計(jì)之父Alan Cooper提出：“Personas are a concrete representation of target users.”他認(rèn)為“用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶模型”。

    近年來，“大數(shù)據(jù)”越發(fā)受到企業(yè)的重視。如傳統(tǒng)制造業(yè)，通過推動(dòng)大數(shù)據(jù)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、售后服務(wù)等產(chǎn)品全生命周期、產(chǎn)業(yè)鏈全流程各環(huán)節(jié)的應(yīng)用，從而能夠分析感知用戶需求，以進(jìn)一步提升產(chǎn)品附加價(jià)值，打造智能化管理系統(tǒng)；又比如證券行業(yè)，借助大數(shù)據(jù)的協(xié)助，其能夠提前預(yù)知市場(chǎng)狀況、接下來的走勢(shì)等多個(gè)指標(biāo)，這也是當(dāng)下金融科技（Fintech）的一種表現(xiàn)形式。

    事實(shí)上，不管是以上提到的大數(shù)據(jù)與制造業(yè)、金融業(yè)的結(jié)合形式，還是在其他產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，從本質(zhì)上講都是一種廣義的“用戶畫像”的刻畫。

背靠大數(shù)據(jù)，用戶畫像的采集方式愈發(fā)精準(zhǔn)

    “用戶畫像”的構(gòu)造一般分為三個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集、行為建模和畫像構(gòu)造。

    數(shù)據(jù)采集的對(duì)象包括網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)、個(gè)人內(nèi)容偏好等多種數(shù)據(jù)。以往，企業(yè)等通過問卷調(diào)查、隨機(jī)抽查來采集數(shù)據(jù)，之后由于互聯(lián)網(wǎng)的普及，這一行為被搬到了線上，也就是所謂的“線上大數(shù)據(jù)”。而在眼下，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和人工智能算法的精進(jìn)，這一行為又再次出現(xiàn)了轉(zhuǎn)移線下的趨勢(shì)，也就是當(dāng)下備受關(guān)注的“線下大數(shù)據(jù)”。

線下—線上—線下，變化如此波折，發(fā)生了什么？

    這主要是因?yàn)橐恢币詠恚�人們更多的行為�?shù)據(jù)是發(fā)生在線下的。根據(jù)國(guó)家公布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，目前線上消費(fèi)行為在總體消費(fèi)中所占的比例仍不足20%，而線下大數(shù)據(jù)每年平均能夠占到88%左右的份額。

    在線上行為以絕對(duì)劣勢(shì)少于線下行為的前提下，線上大數(shù)據(jù)所構(gòu)造的用戶畫像可能并沒有那么的精準(zhǔn)。這時(shí)，就必須要借助更加海量的線下大數(shù)據(jù)的支撐。

    另外，在“用戶畫像”的構(gòu)造上，100%永遠(yuǎn)是一個(gè)達(dá)不到的目標(biāo)，因?yàn)橛脩舻男袨榱?xí)慣等各項(xiàng)數(shù)據(jù)是時(shí)刻變化著的。比如用戶最近需要購(gòu)買的東西，這一數(shù)據(jù)是不斷變化的，為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)更為精準(zhǔn)的推薦，算法也需要依據(jù)實(shí)際情況來不斷地替換或者是補(bǔ)充新的標(biāo)簽，企業(yè)版“用戶畫像”的構(gòu)造原理亦是如此。

線下大數(shù)據(jù)對(duì)“用戶畫像”的構(gòu)建具有更大意義

    “用戶畫像”在具體應(yīng)用上也體現(xiàn)出了幾種不同的構(gòu)造類型：

    A.一種是對(duì)線上大數(shù)據(jù)的純粹依賴：這一類“用戶畫像”的構(gòu)造形式在生活中也較為常見，尤其是在主打內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的市場(chǎng)。這也是互聯(lián)網(wǎng)+信息化時(shí)代這一過渡期間，各企業(yè)完成的第二次蛻變。

    譬如每個(gè)人幾乎每天都會(huì)打開的UC、今日頭條、愛奇藝、網(wǎng)易云音樂等資訊或音樂類APP，這些軟件都帶有一個(gè)“智能推薦”功能，其所起作用的也就是一個(gè)針對(duì)個(gè)人的“用戶畫像”。

    當(dāng)你在聽音樂、看新聞的時(shí)候，APP的后臺(tái)就在“悄無聲息”的采集你的各項(xiàng)行為數(shù)據(jù)，包括內(nèi)容的類型、打開時(shí)間等等。在這一類“用戶畫像”的構(gòu)造中，企業(yè)所采集和依賴的幾乎就是線上大數(shù)據(jù)，線下大數(shù)據(jù)所能夠提供的幫助是微乎其微的，甚至可以說是忽略不計(jì)的。

    B.一種是“線上+線下”：眼下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)而成為主流，同時(shí)在智能化的推動(dòng)和無人超市以及新零售興起的背景下，線下大數(shù)據(jù)開始被廣泛關(guān)注，“線上+線下”這一模式更是常常被人們掛在嘴邊。至于如何“線上+線下”，主要分為兩種，一種是數(shù)據(jù)在線上線下的結(jié)合，另一種則是多層面的。值得注意的是，這兩者在某些時(shí)候更像是一種進(jìn)階關(guān)系。

    在線上線下數(shù)據(jù)的結(jié)合上，依據(jù)具體的操作手法，京東部署的線下體驗(yàn)店“京東之家”應(yīng)該算是其中的佼佼者了。

    作為國(guó)內(nèi)的電商平臺(tái)之一，基于消費(fèi)者在線上平臺(tái)的搜索和購(gòu)買數(shù)據(jù)，京東之家能夠依據(jù)地域、人群來決定店內(nèi)所擺設(shè)的物品種類。

    在京東之家的運(yùn)作過程中，“線上+線下”的操作模式也是使得線下體驗(yàn)店能夠成功的關(guān)鍵。通過對(duì)線上大數(shù)據(jù)的采集和分析，京東之家先是對(duì)某一區(qū)域的消費(fèi)者構(gòu)造了一個(gè)最初的關(guān)于消費(fèi)偏好的“用戶畫像”。在此基礎(chǔ)上，繼而利用線下大數(shù)據(jù)來對(duì)這一“用戶畫像”補(bǔ)充和完善。從線上到線下，將兩者充分融合利用，讓人們看到了無人超市之外的另一種“新零售”的實(shí)踐。

    至于線上線下多層面的結(jié)合，是包括數(shù)據(jù)、技術(shù)和平臺(tái)等多種方面在內(nèi)的一種協(xié)同合作，而這種結(jié)合更多的是由技術(shù)解決方案服務(wù)商所操作的。在這種操作中，國(guó)內(nèi)最大的線下大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)之一的ZMT眾盟，其運(yùn)作模式或許能為我們帶來啟發(fā)。

    一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，所謂的數(shù)據(jù)采集還僅僅只是大征程的第一步。作為一家專注于線下大數(shù)據(jù)服務(wù)的平臺(tái)商，ZMT眾盟迄今已經(jīng)在線下部署了10億+獨(dú)立移動(dòng)設(shè)備用以采集用戶線下行為數(shù)據(jù)的設(shè)備，覆蓋了300多個(gè)城市，擁有200萬(wàn)+數(shù)據(jù)熱點(diǎn)、100萬(wàn)+全國(guó)合作商戶以及1000+人群畫像標(biāo)簽。

    通過自動(dòng)捕捉線下場(chǎng)景數(shù)據(jù)，ZMT眾盟幫助客戶企業(yè)實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的可視化管理，再通過數(shù)據(jù)將用戶標(biāo)簽化，由此構(gòu)建最為精準(zhǔn)的“用戶畫像”。隨后通過龐大的線下數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷方案的準(zhǔn)確制定和廣宣計(jì)劃的精準(zhǔn)落地——這一整套的流程對(duì)于客戶企業(yè)具有致命的吸引力。

結(jié)語(yǔ)

    為了讓產(chǎn)品更能加迎合市場(chǎng)，或拉攏更多的客戶，越來越多的企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)來為消費(fèi)者構(gòu)造“用戶畫像”；而為了更好掌握公司的整體情況、提高公司的運(yùn)作，助力企業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型，企業(yè)也會(huì)利用大數(shù)據(jù)來構(gòu)造企業(yè)版的“用戶畫像”。

    而大數(shù)據(jù)，尤其是線下大數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)構(gòu)建“用戶畫像”從而開展精準(zhǔn)化、智能化的營(yíng)銷活動(dòng)，正在發(fā)揮愈加重要的作用。

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本文標(biāo)題：線下大數(shù)據(jù)正成為構(gòu)建精準(zhǔn)“用戶畫像”的最大助力

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