金融行业如何通过大数据创建更精确的用户画像？

简介：
核心工作在于对用户进行“标签化”，即为用户赋予一系列明确定义的、高度精简的属性标记，例如年龄、性别、地理位置以及用户的个人偏好等。通过综合分析用户所拥有的所有这些标签，便能够完整地描绘出用户的全面“画像”。为了更准确地呈现用户的特征信息，建议参考以下思路：从构建微观用户画像，到用户画像的标签建模，再到用户画像的数据架构，我们以微观至宏观的方式，分层地进行深入分析。首先，我们着重于如何对用户的微观画像进行分级。如图所示总原则：遵循一级分类的框架，并以此为基础进行逐级细化的分类。第一级分类包括：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好以及购物爱好等。目前市场上存在着多种方法用于构建用户画像，众多企业也纷纷提供用户画像服务，将用户画像提升到一个颇具吸引力的水平。其中，金融企业在用户画像的应用方面起步较早且较为成熟。