客户画像论文（最新6篇）

　　随着互联网和电商的发展，客户画像得到广泛应用，所谓客户画像，就是将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，为其提供有针对性的服务，从而增加企业销售额，客户画像也因此称之为“精准营销”。本文选取了6篇优秀的“客户画像论文”，希望能帮助大家对此技术得以充分了解。

　　客户画像论文（最新6篇）之第一篇：基于客户画像的精准推荐

　　摘要：随着4G或更高的技术和移动终端的迅速发展, 访问移动互联网的用户与日俱增。越来越多的用户选择使用移动终端来完成购物、支付、查询、娱乐等以往需要通过PC端来完成的日常生活需求。移动设备已经成为人类必不可少的设备。根据用户访问网络偏好, 形成了丰富的用户网络标签和画像, 利用用户画像对用户进行分类, 并针对不同分类进行业务推荐, 特别是在用户身处特定的地点、商户, 根据用户画像进行商户和用户的匹配, 并将相应的优惠和广告信息通过不同渠道对用户进行推送。

　　关键词：用户画像,推荐系统,精准营销

　　1 客户画像的定义

　　客户画像是指根据收集的客户信息, 包括客户的基本社会属性, 客户生活习惯和消费水平等信息, 而刻画出来的具有多种标签的客户“外貌”, 也即客户模型。构建模型的过程中最重要的是对客户标签进行精准识别, 所识别的标签能准确的刻画出客户的明显特征。客户画像可以对一个客户进行定量和定性的分析。定量的分析就是分析客户标签, 按照重要性进行排序, 将重要的、核心的、关键的、规模量较大的客户成功的凸显出来。定性分析可以对客户的资料进行分类、归纳、比较, 类似与聚类的方法将具有一定属性和特征的客户归为一类, 以便后期的分析和处理。用定量和定性的分析方法可以快速准确的将客户进行刻画和分类。

　　2 用户画像的应用

　　客户画像是将抽象的用户定量定性的描绘成一种具体的, 标签化的客观实物, 在现实生活中的各个领域得到了广泛的应用。例如:

　　(1) 精准营销:根据产品的属性以及定位匹配适用产品的用户, 针对适合该产品的用户进行多种手段的推荐, 进行精准营销。

　　(2) 数据挖掘:通过机器学习的方法编写程序, 构建智能推荐系统, 根据客户的查询记录迅速抓取客户的需求, 对客户精准推荐。

　　(3) 进行效果评估:完善产品运营机制, 根据客户标签迅速定位应该服务群体, 向这类人群提供高水平、高质量的服务, 使产品的市场效果达到最好。

　　(4) 业务经营分析以及竞争分析:收集客户资料, 对比使用客户画像对客户进行精准营销和未使用前后, 销售业绩状况, 分析其中的关键信息。通过客户画像可以了解竞争对手的具体情况, 了解该行业的发展状况, 在掌握信息的前提下, 更容易走在一个行业的前面。

　　(5) 对服务或产品进行私人定制:未来的服务将走向私人定制的轨道上, 更多的客户要求进行个性化的产品和服务。通过客户的画像可以系统的了解一个客户的需求, 更好的将其个人习惯融合到产品和服务中, 最大限度的为每一位客户进行服务。

　　3 推荐系统的定义

　　进入21世纪后, 信息技术和互联网的应用得到快速的发展, 全球的数据量以指数型模式增长, 人类被淹没在数据的海洋中, 如何从如此海洋般的数据中挑选出如“针”般的有用信息, 成为摆在人类面前的一大难题。在这个难题中信息消费者和信息生产者都遇到了瓶颈般的困境。对信息消费的大众来说很难找到自己感兴趣的信息, 很多人都患上了“选择恐惧症”;对信息生产的各大互联网公司来说, 怎样替客户做出选择让自己的产品在众多产品中脱颖而出, 收到大众的喜爱, 成为扩展业务的一大难题。推荐系统就是来解决双方问题应用而生的工具。推荐系统的第一个任务就是根据客户的要求, 通过各种条件进行筛选最终为客户选择最为合理的产品。第二个任务就是收集商家的信息, 将优惠信息和符合条件的信息展示在客户面前。

　　4 推荐系统的应用

　　推荐系统在互联网和电子商务中得到广泛应用, 我们较为熟知的天猫、京东、苏宁等购物网站和百度、腾讯等互联网公司都广泛的应用了推荐系统。除了这些应用广泛的领域还有娱乐方面也得到应用, 常见的有影视推荐、阅读推荐、地理位置的推荐、精准广告的推荐、精准营销的推荐等。尽管不同的网站使用不同的推荐系统技术, 但总地来说, 几乎所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面、后台的日志系统以及推荐算法系统3部分构成的。

　　5 利用用户画像进行精准推荐

　　通过手机等移动设备收集用户标签 (收入、时尚轨迹、性别、母婴情况、购物习惯等) , 用这些标签对用户进行描述, 从抽象的用户标签中描绘出用户的具体喜好。收集周边商铺的具体信息 (地理位置 (经纬度) 、商铺类型、打折优惠等) , 根据用户画像和商铺进行匹配, 得到最适合用户的商铺, 将该商铺推荐给用户。

　　案例:我们对用户A进行精准推荐。

　　根据用户A的移动设备, 我们可以精确的定位A的地理位置、到达时间 (arrival_time) 、停留时间 (during_time) 。通过用户A的地理位置匹配曾经同样来过该位置的用户 (根据这些用户的历史购买行为, 已经知道该用户的购买喜好) 共N个曾经来过该位置的用户, 计算用户A与这N个用户的相似度, 我们使用的是余弦相似度:

　　其中是u集合中的元素, 是v集合中的元素, 代表u和v相交元素的长度, 表示u和v元素长度的乘积的开方。接着我们计算用户A与N个用户之间的停留时间差△DT (during_time) , 到达时间差△AT (arrival_time) 。我们根据、△DT、△AT的筛选顺序对N个用户进行筛选, 筛选标准为, 选择相似度最大、△DT和△AT最小的用户。也就是说, 我们首先从N个与A用户到达过同一地理位置的用户中选择相似度最大的N1用户作为A的相似用户, 再从N1个用户中, 通过最小的△DT进一步筛选更为相似的N2个用户, 最后从N2个用户中, 通过最小的△AT筛选得到最终与的A用户最为相似的B用户。将B用户的喜爱的商铺直接推荐给A用户作为A用户的最终推荐用户。

　　参考文献
　　[1]项亮.推荐系统实践[M].北京:人民邮电出版社, 2012:44-73.
　　[2]吴丽花, 刘鲁.个性化推荐系统用户建模技术综述[J].情报学报, 2006, 25 (1) :55-62.
　　[3]刘建国, 周涛, 汪秉宏.个性化推荐系统的研究发展[J].自然科学进展, 2009, 19 (1) .
　　[4] 简士尧.以内容为基础之网络学习导览推荐之研究[D].台湾:台湾铭传大学资讯工程学系, 2004.

　　客户画像论文（最新6篇）之第二篇：电网客户用户画像系统设计与实现

　　摘要：以电网营销管理系统用户档案、客户关系、客户服务和95598话务数据、业务工单等数据为基础, 引入外部政策信息、行业发展情况、产业规划等信息利用利用Python软件、聚类分析、机器学习和决策树等算法建立用户画像模型, 利用Echarts, java进行可视化展现和前端开发, 构建用户画像系统, 帮助电网企业加深对用户的了解, 实现用户的分类和差异化服务, 提升用户满意度。

　　关键词：电力营销,客户画像,Python,Java,Echarts

　　一、前言

　　云计算和大数据技术不断发展和应用, 企业对目标用户的分析越来越重视, 例如百度、谷歌、阿里和京东等很多大型互联网企业都推出了自己的用户画像分析系统。

　　随着电网信息化水平的提升, 各业务系统中的数据量越来越大, 如何从海量数据中挖掘出想要的信息, 充分发挥电网数据资产的价值, 是电网大数据技术应用和数据分析需要解决的核心问题[1]。用户是电网企业的服务对象和生存基础, 利用大数据来分析用户的行为与用电习惯, 可以未来业务的发展的趋势, 提高供电质量, 同时提高用户满意度。?在“以用户为中心”理论支持下, 电网企业逐渐意识到用户的重要性, 以产品和服务为中心的思维方式正逐渐转换到以用户为主导, 通过“用户画像”研究用户特征, 不但可以加深对用户的了解实现用户的分类和差异化管理, 提升用户满意度的, 而且还可以进一步挖掘用户需求, 优化电价、开展促销, 指导用户优化用电习惯、信息获取渠道和缴费方式, 从而节约成本提高企业的利润。

　　本文以昆明供电局的营销系统:用户档案、客户关系、客户服务、计费、核算、缴费信息、用户停电、客户欠费信息、停电信息、业扩、缴费渠道等2013年以来数据为基础, 利用计算机完成大数据处理, 进行数据挖掘工作, 建立客户数据模型, 构建用户画像系统, 实现用户差异化服务, 降低用户投诉的概率, 提升客户满意度。

　　二、用户画像系统简介

　　“用户画像”是真实用户的虚拟代表, 是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型, 是一种描述目标用户、了解用户特点与需求方向的有效工具[2]。简单的说就是使用标签来量化用户特征属性, 达到描述用户的目的一个具体大数据分析应用的典型实现。

　　在很多传统行业中, 商家为了提高用户量, 经常会分析用户的生命周期和价值, 用户的忠诚度, 地域等信息来进行商业决策。比如电商行业, 商家会对用户的年龄分布, 地区, 性别, 星座, 消费能力, 家庭收入的方面对用户进行分析, 判断用户将来会给商家带来的利润, 来进行商业决策。再者分析用户的整体消费情况可以了解用户的消费偏好, 进行商品的推送服务, 例如:短信推送, 邮件推送等。这样就形成了比较成熟的用户行为与消费习惯分析体系, 为商家如何长远的获得利益与吸引新用户打下坚实的基础。

　　随着信息技术的不断发展, 人们对客户和潜在客户的的分析越来越重视, 很多大型互联网公司和各类大型企业都推出了自己的分析体系, 如淘宝、京东、中国电信、中国移动等。电网客户画像系统建设的目的和其它行业类似, 都是为相关营销人员和客户人员提供一套工具, 更好的了解用户特征, 挖掘用户潜在需求, 实现差异服务, 提升用户满意度。

　　三、数据挖掘

　　电网用户数据量大数据类型多信息复杂, 昆明供电局电网客户当前有260多万户, 每年在营销系统、95598热线每年产生的各类数据接近3T, 本次项目目标数据为11T, 如何从如此海量的数据中, 找到对应到每个用户最具代表性的数据进行分析, 是项目开展工作前, 首先要解决的问题[3]。因此系统建设前期, 首先需要对全量数据清洗过滤, 并导入和用户画像系统关联度高的数据。主要方法是首先进行业务分析, 对原数据梳理, 绘制数据关联视图, 确定目标数据字段后, 利用ETL工具进行清洗。

　　四、数据分析

　　电网用户画像系统的建设, 涉及到的数据量大, 指标体系复杂, 从用户画像的核心标签体系来看涉及到标签维度、标签分类、标签指标、标签值四级, 仅从电网客户个体画像来看就有数十个关键数据主题需要进行分析, 本文仅以两例关键代表性数据主题的分析进行说明。

　　1) 欠费用户聚类分析

　　本利用无监督学习技术和深度学习技术对用户欠费进行分析。首先利用无监督学习技术 (例如聚类分析) 将具有同样欠费特征 (或模式) 的用户进行分类, 再计算一类用户中各用户欠费量之间的相关系数, 将欠费概率存在高相关系数关系的用户计算出来, 实现欠费用户相关分析、?群体性 (系统性) 欠费风险预估等功能。

　　欠费金额与欠费时间分析

　　利用用户小粒度负荷预测的结果, 即对用户未来用电量的预测, 结合用户欠费预测模型, 可以得到用电客户欠费金额的预测。

　　根据用户历史欠费及缴费情况、缴费周期、违约金记录, 建立用户欠费缴费时间回归模型, 分析用户缴费周期规律, 预测用户欠费时间。

　　欠费金额与欠费时间分析包括:

　　划分若干欠费金额区间, 对不同欠费金额欠费的概率进行估计。

　　划分若干欠费时间区间, 对不同欠费时间的概率进行估计。

　　误差估计。对上述分析给出量化的误差估计, 包括标准方差、置信区间、假设验证结果, p?Value?等欠费时间分析

　　用电客户欠费风险分析

　　综合用电客户欠费概率分析、欠费金额估计、欠费时间估计的分析结果, 建立用电客户欠费风险综合性评估模型, 用以对用户欠费风险的综合性评价, 为营销管理人员制定相应的催收计划提供指导意见。

　　系统性电费回收风险分析

　　利用用电客户欠费风险评估结果, 结合宏观经济数据和历史情况, 从地区或供电局整体的角度上来评估分析电费回收风险, 辅助管理人员对系统性的电费回收风险进行防范和管理。

　　系统性电费回收风险分析包括:

　　量化估计系统性电费回收风险的风险值, 风险等级。

　　误差估计。对上述分析给出量化的误差估计, 包括标准方差、置信区间、假设验证结果, p?Value?等。

　　2) 用户行为分析模型

　　信用分类的概念

　　该主题根据用户的用电性质、行业类别、用电量、电费、缴费方式、缴费记录、缴费周期、欠费记录、违约金记录数据, 采用无监督学习的方式 (如聚类分析、Apriori、EM) , 自动的对供电局所属用电客户进行信用等级分类, 为营销管理人员对客户进行群体划分和差异化管理提供依据[4]。

　　采用无监督学习算法, 对输入数据向量进行分类, 把欠费时间、缴费习惯、欠费记录等“相同模式”的用户数据分为一类。可人工设定分类类别的数量, 按实际需要设置分类类别数量, 一般选择3-5个类别为宜。

　　信用分类包括:

　　按信用等级, 对用户进行分类。将类似信用等级的用户分为一类。

　　分类误差分析, 对分类过程的误差进行量化分析, 给出标准方差、置信区间、假设验证结果等分析数据。

　　对分类结果进行标注

　　价值分类的概念

　　价值分类将用户分为“高价值用户”, “中等价值用户”, “一般价值用户”等几类群体, 通过对用户价值群体划分, 可以能够有效的帮助营销管理人员制定差异化服务策略和增值服务策略, 发掘潜在客户需求和新的商业机会。

　　根据用电量、电费、单价、缴费方式、缴费记录、缴费周期、预存电费、用电检查记录、业务变更记录 (增减容等) 、故障记录、运维服务记录, 计算客户利润、供电成本、利润率、资金效率, 对客户价值进行综合评估。

　　价值分类包括:

　　按价值等级, 对用户进行分类。将类似价值等级的用户分为一类。

　　分类误差分析, 对分类过程的误差进行量化分析, 给出标准方差、置信区间、假设验证结果等分析数据。

　　用电需求分析概念

　　根据对用户中长期负荷预测结果, 结合外部宏观社会经济和行业经济数据, 对重点客户的中长期用电需求进行预测, 挖掘出未来有较大用电需求潜力的客户, 辅助营销部门提前制定服务策略、工作计划, 为完成增供扩销工作任务提供数据支持。

　　用电需求分析包括:

　　用户需求增长分析

　　地区用电需求增长分析

　　需求增长定量分析

　　五、功能模块设计开发

　　整个系统包括后台数据管理和存储和前台应用和展示等功能, 其中后台原始数据和初加工数据数据, 使用Hadoop+Hbase进行存储, mysql用于存储分析过程数据和计算结果。前台应用和展示使用Java EE和Echarts技术, 对后台分析数据进行前台展示。本系统利用这样的总体结构对整个用户画像进行开发与设计, 使之能够初步实现对电网客户的初步分析以及对用户分群进行帮助。

　　系统管理模块, 是整个系统的配置信息, 比如说权限管理, 系统菜单管理, 用户管理等等;

　　数据抽取汇总模块, 主要负载采集电力客户基础信息、业务工单信息、电费记录数据、渠道接触数据、用电采集信息及外部数据等, 为标签库提供基础数据来源;

　　标签计算模块 (数据处理层) , 标签实现基础层, 包含基础指标库、标签对照表、指标权重设置、标签计算模型库和标签计算规则设置等功能;

　　标签配置管理和展示模块 (标签应用) , 为管理人员提供标签配置服务和为用户提供便签内容展示, 包含标签配置管理、个体便签展示和群体标签展示等功能。

　　对外服务模块, 为电网及第三方应用提供接口服务, 并实现已经生成的标签数据读取, 和便签计算请求的提交和结果反馈。

　　结语

　　当前昆明局“用户画像系统”建设初具成效, 用户欠费风险管理, 高价值用户管理等功能界面已经开发完成, 欠费分析及高价值用户分类等数学模型, 经过测试验证和实际工作匹配, 数据预测准确性较高。预期通过系统的建设推广可有效掌握用户特征和用电需求, 提升用户敏满意度, 实现精准服务从而帮助电网企业优化业务, 提高工作效率。

　　参考文献
　　[1]马亮, 陶利涛, 谢骏凯.基于客户画像的客户诉求管理[J].电力需求侧管理.2016, 18, S1.
　　[2]崔琳.基于客户画像的数据挖掘技术在CRM中的应用[D].东华大学, 2015.
　　[3] 吴立, 蔡小庆.使用Python语言分析金融数据的研究.[J].财经论坛, 2011.