使用者畫像：還原海量資料背後的人群與場景
在移動網際網路的紅海時代，使用者規模趨於飽和，獲客成本急劇攀升，競爭日益殘酷。一個產品要從海量APP市場中脫穎而出，要讓目標使用者下載它、註冊它、使用它甚至忠於它，關鍵在於產品是否能滿足使用者需求。APP開發者只有充分了解使用者，才能更好地獲取使用者、服務使用者、留住使用者。
APP運營者如何瞭解使用者的真實情況？在現今流量紅利逐步消退的大環境下，很多運營者將使用者畫像視作聯絡APP與使用者的紐帶。簡言之，使用者畫像就是根據使用者的屬性及行為特徵為其打上不同的標籤，主要包含基本屬性、社會屬性和行為屬性，如年齡層次、性別、地域、興趣愛好等。然而，對於普通APP開發者來說，要構建精準、全面、多維的使用者畫像體系並不容易。
構建精準的使用者畫像體系需要足夠龐大的資料體量、強大的資料分析能力和科學的建模能力等。個推在訊息推送領域深耕多年，接入了數百億SDK，覆蓋數十億終端，加上高效的資料分析演算法，建立了完善的使用者洞察模型，構建出包含數十種屬性標籤、數百種興趣愛好標籤的使用者畫像體系，可以幫助開發者深入洞察使用者，精準把握受眾，以差異化服務致勝。
為了拉近APP與使用者的距離，幫助運營者實現千人千面的精細化運營，個推旗下使用者畫像產品“個像”全新升級，為APP開發者提供豐富的使用者畫像資料以及實時的場景識別能力，在拉新、促活、留存、收益等不同階段幫助開發者提高轉化與留存，提升產品競爭力。
標籤維度豐富，真實還原資料背後的人群
在多元社會中，豐富多樣的娛樂生活導致“純粹”的人日益減少，人越來越“複雜”，使用者的興趣偏好、場景需求呈現多重、善變的特徵，因而僅從人的自然屬性、社會屬性去構建使用者畫像是不精準的。個像的使用者畫像體系包含冷熱溫三大類標籤，以豐富的標籤維度真實還原資料背後的人群。“冷資料畫像”包含了使用者的年齡層次、性別、興趣、常駐地、消費水平等相對穩定的使用者屬性特徵；“熱資料畫像”則是基於地理位置來判斷使用者當前所處的場景，比如居住地、工作地、機場或電影院等；在冷資料和熱資料的基礎上，“個像”構建了“溫資料畫像”，其可提供使用者近期活躍的應用、活躍的場景等具有一定時效性的行為資料。藉助個像系統，運營者不僅可以瞭解使用者的屬性特徵、社會背景、興趣喜好，還能把握使用者的內心需求、性格特點、社交人群等潛在屬性，並根據使用者的場景需求為其推薦相應的內容。冷熱溫三大維度資料把原本冷冰冰的資料復原成栩栩如生、全方位的使用者形象，從而驅動精細化運營。
新使用者冷啟動階段，助力內容精準推薦
在移動網際網路時代，使用者的注意力越來越寶貴，新使用者首次開啟APP後若不能看到“閤眼緣”的內容，就有可能會解除安裝。在花高成本獲得新使用者後，唯有確保使用者對產品“有眼緣”，才能有效提升產品的留存率，防止被解除安裝。接入個像SDK後，新安裝應用的使用者在第一次啟動應用時，運營者可以藉助個像來查詢使用者畫像標籤，在首次載入時自動推薦使用者感興趣的內容。精準的內容推薦機制可以為APP打造完美的“第一印象”， 讓使用者“一見鍾情”，幫助運營者打破新使用者留存率低的魔咒。
快速識別換機使用者，輕鬆找回“老朋友”
與“新使用者”較為類似的另一個場景是“偽新使用者”——換機使用者。很多內容類平臺本身支援遊客模式瀏覽閱讀，因而當用戶更換手機、重新安裝應用首次啟動時，APP很有可能將此使用者判定為“新使用者”，用各類使用者感興趣、不感興趣的內容反覆“試探”，效率低下。但藉助個像系統，開發者能夠第一時間識別出這些“偽新使用者”，調取出使用者已有的特徵，繼而快速實現內容的精準推薦與個性化運營。
打造內容精準推薦系統，實現千人千面運營
在內容推薦方面，個像除了支援基於使用者自身的屬性偏好推薦，還能夠通過相似性建模技術，實現基於APP使用者群特徵進行內容推薦——找到與目標使用者相似的使用者群，利用該使用者群的行為特徵對目標使用者進行內容推薦。如某電商APP通過個像進行大資料建模後，瞭解到新增的某使用者群體與已有的W使用者群特徵最為相似，而W使用者群都喜歡運動，從而在產品推薦欄目，可以優先為此新增群體展示運動類產品。
結合地理圍欄技術，助力實時場景精細化運營
個像結合地理圍欄技術，可以實時分析使用者所處的場景並及時傳遞給開發者，從而幫助APP精準推送或指導廣告投放等。如旅遊類APP希望向進入某景區的中高收入人群推送星級酒店資訊，個像能夠智慧判斷出景區範圍內的使用者是否符合應用的要求，藉助地理圍欄技術，實時向目標受眾推送相關內容，實現個性化的場景運營。
定製個性化標籤，最大化流量價值
針對特定客戶的個性化需求，個像還能提供量身定製的畫像資料分析服務，與資料需求方聯合建模，輸出定製化標籤。這些定製化標籤，除了幫助APP實現標籤增補以外，還可以進一步幫助APP聚焦更符合廣告主目標人群的精準使用者，從而提升APP的廣告流量轉化價值。