基于大数据的农产品电商用户画像系统的设计和应用
摘 要:分析了用户画像与电子商务的联系,探究了用户画像系统的构建策略,从精准营销、用户的统计、数据挖掘、构建智能推荐系统、营销效果评估、完善产品和服务的运营模式、用户满意管理、产基于大数据的农产品电商用户画像系统的设计和应用
摘 要:分析了用户画像与电子商务的联系,探究了用户画像系统的构建策略,从精准营销、用户的统计、数据挖掘、构建智能推荐系统、营销效果评估、完善产品和服务的运营模式、用户满意管理、产品和服务的私人订制等方面出发,为农产品电商用户画像系统的发展提出了建议。
关键词:大数据;农产品电商;用户画像系统;设计和应用
文章编号:1004-7026(2019)06-0096-01 中国图书分类号: 文献标志码:A
在大数据时代,加强用户信息搜集、分析用户行为对商业活动意义重大。农产品电商的发展,需要借助大数据技术分析用户的行为和消费习惯,从而分析商品的发展趋势,不断提升产品质量和服务水平,满足用户不断增强的消费需要。而用户画像系统能够准确把握用户信息,对农产品电商业的发展意义重大。
1 用户画像与电子商务
用户画像技术就是借助大数据,搜集用户信息,对用户信息进行标签化处理。通过大数据,对用户的社会属性、生活习惯和消费习惯等重要信息进行抽象化处理,建立标签化模型。从电商的角度出发,基于用户在电商网站上所填写的信息和用户消费行为信息,用一些标签把用户描绘出来,描绘出的用户标签就是用户画像。电子商务是借助网络平台开展商品交易活动的一种商品交易方式。电子商务是传统商业活动的电子化和网络化。电子商务随着网络的普及及网民数量的增多而不断发展,目前各行业都设有电子商务平台,这一平台已经成为企业举办商品活动的新方式[1],对企业的经济增长发挥了重要作用。电子商务的发展不仅能够促进企业创收,同时也改变了人们的日常生活方式和消费方式,电子商务已经成为我国经济发展的新动力。
2 用户画像系统的设计
设计用户画像需要做好数据采集、数据清洗、数据存储、数据挖掘分析、用户画像的形成等工作。采集数据是设计用户画像的基础工作,设计者可以借助爬虫软件以及卖家授权的数据进行数据信息的采集。数据采集之后,要建立模型,通过采用标签的方式,对用户画像进行建模处理,从不同的角度为用户设计不同的标签,以用户的基础属性、价值属性、兴趣爱好情况、社交属性等数据为依托,构建用户画像系统。
由于采集的用户数据较为丰富,所以数据描述的信息包括静态和动态两类,静态信息主要是用户的一些基本信息,而动态信息主要是用户的一些行为信息,比如浏览记录、搜集记录、购买商品记录等。
数据清洗是对所采集的用户数据信息进行分析处理,通过这个环节,清除无效的数据信息,留下有价值的信息。设计者要将有价值的信息进行存储,借助数据挖掘技术,进一步分析有价值的信息,经过以上的处理后,才能设计用户的基本画像。
3 农产品电商用户画像系統的应用
农产品电商用户画像系统的应用有以下几个方面。①精准营销。通过分析潜在用户,以信息化技术手段为基础,针对特定的用户群开展精准营销工作。②用户统计。
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