基于企业中台多维指标特征的客户画像精准构建方法.pdf

2023年11月计算机应用文摘第39 卷第2 1期基于企业中台多维指标特征的客户画像精准构建方法许,刘德华,冯涛,刘达,李曙嘉,李季,孙金德（北京国电通网络技术有限公司，北京10 0 0 8 5摘要：客户画像在企业营销和服务中发挥着重要作用，有助于企业更好地理解客户需求、行为和偏好，从而实现个性化的营销和服务。然而，传统的客户画像方法存在一些问题，包括信息孤岛、数据质量差、特征提取不准确等。为了解决这些问题，文章提出了一种基于企业中台多维指标特征的客户画像精准构建方法。这一方法融合了中台技术架构和数据挖掘技术，以提取客户特征，并采用多维指标分析方法进行综合评估，旨在提高客户画像的准确性和精度。关键词：企业中台；多维指标；客户画像中图法分类号：TP311Precise construction method for customer profile based onmultidimensional indicator features in enterprises middle platformXU Ke,LIU Dehua,FENG Tao,LIU Da,LI Shujia,LI Ji,SUN Jinde(Beijing Guodiantong Net work Technology Co.,Ltd.,Beijing 10o085,China)Abstract:Customer profiling plays an important role in enterprise marketing and service,helpingenterprises better understand customer needs,behaviors,and preferences,and achieve personalizedmarketing and service.But there are some problems in the traditional customer portrait methods,such as information silo,poor data quality,inaccurate feature extraction,etc.In response to theseissues,this article proposes a precise customer profile construction method based on multi-dimensional indicator features in the enterprises middle platform.This method adopts a mid platformtechnology architecture and data mining technology to extract customer features,and conductscomprehensive analysis and evaluation through multidimensional indicator analysis methods,in orderto improve the accuracy and precision of customer profiling.Key words:enterprises middle platform,multidimensional indicators,customer portrait1引言在互联网时代，企业面对海量的客户信息和数据，如何有效地利用这些数据进行精细化营销和服务成为企业呕须解决的问题。客户画像作为一种客户信息分析方法，通过收集和分析客户的基本信息、行为习惯、兴趣爱好等多维度数据，旨在更准确地洞察客户的需求和喜好，从而实现个性化的营销和服务。然而，传统的客户画像方法存在一些问题，如信息孤岛、数据质量差、特征提取不准确等。随着企业中台和数据挖掘技术的不断发展,如何充分利用中台技术架构和数据挖掘技术以提取客户特征,并进一步应用机器学习算法来构建客户画像模型，已成为一种新的解决思路。2客户画像的定义客户画像是指将客户的个人或企业信息在系统文献标识码：A层面进行系统化、全面化、多角度化的整合和分析,以形成客户的全貌和特征，如图1所示。客户画像的主要目标是通过对客户进行深人挖掘和分析，从多维度信息中了解客户的需求、兴趣、行为、购买习惯等，为企业提供精准的产品推荐、服务和营销策略，从而提高客户满意度和忠诚度，增加企业的收益 1。客户画像是数据分析、人工智能和大数据等技术的结合，可以应用于金融、电商、保险、房地产、医疗等领域，是企业实现精准营销和精细化服务的重要工具。3传统客户画像方法的不足传统的客户画像方法主要依赖对客户的基本信息和交易数据进行简单的统计分析，以获得客户的基本特征和行为模式，并基于此对客户进行分类和评估。然而,这种方法存在以下不足之处。信息孤岛：传统的客户画像方法通常只能从有限的数据源中获取客户信息，难以有效整合和利用来自44不同渠道和不同部门的数据，导致客户信息不完整和不准确。聊天标签内容标签品客户渠道标签图1客户画像数据质量差：传统的客户画像方法对数据质量要求不高，通常只关注客户信息的准确性，而忽略了数据的完整性、一致性和时效性等问题,降低了客户画像的精度和准确性。特征提取不准确：传统的客户画像方法通常采用简单的统计分析方法,难以充分挖掘数据中隐藏的信息和关联性，经常忽略客户行为背后的深层次特征和动态变化 2 综上所述，传统的客户画像方法无法满足企业对客户精细化营销和服务的需求，因此需要采用新的技术手段和方法来进行改进和升级。4相关理论和技术4.1中台技术架构及其优势中台技术架构是指通过整合、优化和梳理企业的核心业务与数据,形成一套基础服务能力，以支持企业在数字化转型和创新业务方面的快速响应。相较于传统的单体架构,中台技术架构具有以下优势。(1)减少了重复研发和资源浪费。中台整合了业务和数据，可以在多个业务线中为相同的业务和数据提供服务，从而避免了重复开发和资源浪费。(2)提高了业务协同和效率。中台技术架构整合了业务和数据，提高了业务协同和效率。不同业务线可以共享数据和资源，加快了业务响应速度，并减少了信息孤岛。(3)支持多场景应用。中台技术架构的整合和梳理使其能够支持多场景应用，包括PC端、移动端、微信端等，提高了用户体验。(4)加强了数据安全和风险管理。中台技术架构通过整合业务和数据，加强了数据安全和风险管理。它规范了数据的使用和管理,降低了数据泄露的风险。综上所述，中台技术架构的优势包括资源共享、业务协同、多场景应用和数据安全等，这使其有效地计算机应用文摘支持了企业在数字化转型和创新业务方面的快速响应能力。在客户画像中,中台技术架构可以整合不同业务线的客户数据，构建一套客户画像数据体系，提中意向高客户画像的准确性和精度。性格类型客户阶段高意向项目角色画像体系客户类型客户需求客户来源兴趣点行业回访评论2023年第2 1期4.2多维指标分析方法多维指标分析方法是一种基于统计学和数据挖掘技术的方法，通过多方位、多维度地分析数据，以发掘其中的潜在关联和规律,从而得出客户的多个方面特征。相对于单一指标的分析方法，多维指标分析方法可以更全面地描述客户特征，从而提高客户画像的准确性 3多维指标分析方法通常包括以下步骤。定义指标：为满足客户画像的需求，首先要定义相关的指标。这些指标需要准确、代表性强,且可量化。收集数据：收集与定义指标相关的数据,然后对这些数据进行清洗、整合和标准化处理。分析数据：采用统计学和数据挖掘技术对数据进行分析,以探寻各个指标之间的关联和规律,发现数据中蕴含的有价值信息。建立模型：通过整合和总结分析结果，构建客户画像模型，以定量方式呈现客户的多维特征。应用模型：将建立的客户画像模型应用于企业实际业务中，以更好地为客户提供服务。4.3人工智能与机器学习技术在客户画像中的应用在客户画像中，人工智能和机器学习技术的应用对提高画像的准确性和精度具有重要作用，主要体现在以下几个方面。数据挖掘技术：可以有效地从大规模数据中挖掘出客户的隐含模式和规律，从而提取客户的特征。这个过程包括应用聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等方法，以揭示客户的消费偏好、购买习惯、生活方式等特征，为客户画像提供有力支持。机器学习技术：能够使用历史数据进行训练,构建客户画像模型,用于预测客户未来的消费行为和需求。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过这些算法的应用,可以对客户进行分类、预测和推荐,为企业的营销和服务提供决策支持。自然语言处理技术：能够分析客户的文本信息，提取情感、态度等特征。这些特征可用于客户分类和情感分析，为客户画像提供更全面的信息。5基于中台技术架构的多维指标特征提取方法5.1客户特征的定义和分类在客户画像中,客户的特征非常重要。如表1所2023 年第 2 1 期列,本文将客户特征分为三类，即基本特征、行为特征和偏好特征。基本特征包括客户的个人信息、工作信息、教育背景等基本信息；行为特征包括客户的消费行为、购买行为、访问行为等行为信息；偏好特征包括客户的兴趣爱好、喜好倾向、态度等偏好信息。表1客户特征的分类客户特征分类基本特征个人信息、工作信息、教育背景、居住地区等行为特征消费行为、购买行为、访问行为、浏览记录等偏好特征兴趣爱好、喜好倾向、性格态度等5.2建建立企业中台数据仓库建立企业中台数据仓库通常需要以下步骤。(1)明确数据需求：企业需要明确定义所需的数据以及这些数据的来源。(2)数据清洗：是指对原始数据进行处理和加工，以使其变得可用，同时清除错误、不完整、重复或无关的数据。(3)数据集成：将来自不同来源的数据整合到一个数据仓库中,以创建一个一致的数据视图。这是实现数据共享和集成的关键步骤。(4)数据建模:建立数据模型,定义数据的结构和关系，以支持数据的分析和决策。(5)数据存储:将数据存储到数据仓库中,确保数据的安全性、可靠性和可扩展性。(6)数据分析：通过对数据仓库中的数据进行分析,发现其中的规律、趋势和模式，以提供决策支持。在建立企业中台数据仓库时，还需要考虑以下几个方面。(1)数据质量：数据质量对于分析结果的准确性至关重要，因此必须确保数据质量，避免脏数据和重复数据的影响。(2)数据安全性：在建立数据仓库时,必须考虑数据的安全性，以防止数据泄露和信息安全问题。(3)数据可扩展性：数据仓库需要不断扩展,以适应企业业务的不断变化和扩展需求。(4)数据集成性：数据仓库需要整合来自不同部门和不同系统的数据，以确保数据的集成性和共享性。5.3应用数据挖掘技术提取客户特征在建立中台数据仓库后,数据挖掘技术可以用来提取客户特征。数据挖掘技术是一种自动从大规模数据中提取模式、关联、趋势和异常的方法，通过算法、模型和工具对数据进行分析和处理，以发现数据中的隐藏规律和有价值的信息。在客户画像中，数据计算机应用文摘挖掘技术可以用于挖掘客户的消费习惯、喜好、行为模式等特征，从而为企业提供更加准确的客户服务和营销策略 4。具体而言，应用数据挖掘技术提取客户特征包括以下步骤。数据清洗：对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等预处理，以保证数据质量和可靠性。数据预处理：对数据进行规范化、归一化、离散化等操作,以便于后续的数据挖掘分析。特征选择：从众多的数据指标中筛选出与客户特征相关的重要指标,减少数据维度,提高分析效率。模型选择：根据问题类型和分析目标选择合适的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联分析等。模型训练：通过数据训练和调优模型，以提高模型的预测能力和泛化能力。模型应用：将训练好的模型应用于实际数据中，以预测客户的行为、需求和偏好等特征，以便精准构建客户画像。6结束语本文提出了一种基于企业中台多维指标特征的客户画像精准构建方法，通过建立中台数据仓库、应用多维指标分析方法和数据挖掘技术，提取客户特征,从而构建客户画像。与传统的客户画像方法相比,该方法能够解决信息孤岛、数据质量差、特征提取不准确等问题，提高客户画像的准确性和精度。随着人工智能和大数据技术的不断发展,客户画像精准构建方法也将不断更新和完善。未来,可以进一步深人挖掘客户数据，提高客户画像的精度和实时性，以更好地满足企业的营销和服务需求。此外，随着智能化技术的应用,客户画像将更加个性化和精准,进一步提高客户满意度和忠诚度，促进企业的发展。参考文献：1 苏华权,钱正浩，冯志鹏，等.考虑电力营销能力的多维客户画像精准构建方法J.微型电脑应用，2 0 2 2,38（7）：185-1872白锐,顾杨青,赵灿,等.基于电力大数据中台的客户画像精准构建方法 J.产业科技创新,2 0 2 2,4(6）：6 7-6 9.3袁苗苗,侯瑞春,陶冶，等.基于多数据源融合的用户画像构建方法 J.计算机与数字工程，2 0 2 2,50（4）：7 57-7 6 14张春,刘超,刘旭东,等.商圈消费者画像构建与潜在消费者挖掘方法 J.电脑与电信,2 0 2 1（6：7 9-8 6.作者简介：许(19 9 4）,本科,初级工程师，研究方向：电力工程与电力信息化。45