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據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016年上半年中國網(wǎng)購用戶規(guī)模達(dá)4.8億人，中產(chǎn)階級(jí)電子商務(wù)消費(fèi)群體的崛起使得企業(yè)由以“產(chǎn)品”為中心向以“用戶”為中心轉(zhuǎn)換，如何更好的了解用戶需求，以推動(dòng)用戶購買決策的形成成為企業(yè)急需解決的問題。用戶畫像技術(shù)本質(zhì)是指企業(yè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，洞察用戶信息，全面準(zhǔn)確的刻畫用戶的維度與屬性，使企業(yè)能深入研究用戶特征與行為以更加精準(zhǔn)的掌握用戶需求，從而更好的服務(wù)于用戶。電子商務(wù)用戶購買決策分析電商用戶的購買決策過程仍遵循傳統(tǒng)消費(fèi)者行為理論，即確認(rèn)需求、信息搜尋、評(píng)估選擇、購買決策和購后評(píng)價(jià)五個(gè)階段。在此基礎(chǔ)上引入管理學(xué)的全過程管理理念，電商用戶購買決策過程可分為“購前、購中、購后”三個(gè)環(huán)節(jié)，主要包括需求獲取、個(gè)性化推薦、個(gè)性化服務(wù)、用戶滿意度管理、信用評(píng)價(jià)五個(gè)階段，如圖1所示。在這三個(gè)環(huán)節(jié)五個(gè)階段中，用戶畫像技術(shù)都能幫助企業(yè)洞察用戶需求，以便企業(yè)為用戶提供更好的服務(wù)。

現(xiàn)有用戶畫像技術(shù)應(yīng)用研究

（一）需求獲取洪婷婷（2015）通過構(gòu)建用戶畫像標(biāo)簽庫進(jìn)行人群分類以精準(zhǔn)獲取用戶需求。孫曄等（2016）利用用戶畫像技術(shù)精準(zhǔn)獲取用戶需求以推進(jìn)商業(yè)銀行的轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)發(fā)展。馬安華（2013）通過構(gòu)建電信用戶畫像以獲得用戶需求，實(shí)現(xiàn)能自修正的精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)。劉海（2016）基于4C理論構(gòu)建“用戶畫像”數(shù)據(jù)庫獲取消費(fèi)者需求，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷。（二）個(gè)性化推薦張小可等（2016）利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建可擴(kuò)展的用戶畫像，以實(shí)現(xiàn)用戶興趣變化的動(dòng)態(tài)推薦。劉鵬等（2016）通過劃分屬性、興趣維度構(gòu)建可擴(kuò)展的用戶畫像，以提高個(gè)性化推薦的精度。王智囊（2016）通過構(gòu)建醫(yī)學(xué)畫像庫，并依此實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)個(gè)性化推薦系統(tǒng)。徐凱（2016）提出基于用戶畫像技術(shù)的協(xié)同過濾算法，以提高個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確度。（三）個(gè)性化服務(wù)侯金鳳等（2016）構(gòu)建用戶畫像模型旨在為用戶提供個(gè)性化服務(wù)。黃文彬等（2016）從移動(dòng)用戶頻繁活動(dòng)、規(guī)律行為以及移動(dòng)速度三個(gè)維度構(gòu)建移動(dòng)用戶畫像，為個(gè)性化服務(wù)提供更全面的數(shù)據(jù)支持。張恒等（2016）通過構(gòu)建車主用戶畫像旨在為用戶提供精準(zhǔn)的個(gè)性化服務(wù)。（四）滿意度管理李映坤等（2016）通過構(gòu)建用戶畫像以管理用戶滿意度，并定制相應(yīng)挽留策略。戴桓宇（2016）利用用戶投訴文本描繪用戶畫像，并依此進(jìn)行用戶滿意度管理。張麗娟等（2017）挖掘用戶潛在需求并構(gòu)建電信用戶畫像，以進(jìn)行用戶維系與滿意度的管理。（五）信用評(píng)價(jià)林漢川（2016）采用隨機(jī)森林結(jié)合Logistic回歸的模型來構(gòu)建用戶畫像旨在精準(zhǔn)地評(píng)估用戶信用風(fēng)險(xiǎn)。丁偉等（2016）利用通信運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)構(gòu)建手機(jī)用戶畫像，并應(yīng)用于個(gè)人征信領(lǐng)域。孫曄等（2016）通過用戶畫像技術(shù)挖掘商業(yè)銀行征信數(shù)據(jù)，測(cè)評(píng)用戶信用等級(jí)控制風(fēng)險(xiǎn)。綜上所述，用戶畫像技術(shù)能夠應(yīng)用于電子商務(wù)用戶購買決策的全過程，以幫助企業(yè)更好的服務(wù)于用戶，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

電子商務(wù)用戶畫像構(gòu)建研究

目前電子商務(wù)行業(yè)中用戶畫像技術(shù)主要應(yīng)用于用戶畫像維度劃分、用戶畫像屬性確定以及用戶畫像屬性抽取三個(gè)方面的研究。（一）用戶畫像維度劃分構(gòu)建用戶畫像需要?jiǎng)澐钟脩舢嬒窬S度，即從哪些關(guān)鍵角度對(duì)用戶進(jìn)行洞察與分析。通過對(duì)國內(nèi)20篇有代表性的文獻(xiàn)進(jìn)行疏理，將用戶畫像維度劃分方法做歸納總結(jié)（見表1）。現(xiàn)有研究成果中用戶畫像維度的劃表2用戶畫像維度劃分總結(jié)表3用戶畫像屬性確定總結(jié)表4用戶畫像屬性抽取方法總結(jié)分不盡相同。本文對(duì)相似的用戶畫像維度進(jìn)行歸納，總結(jié)了19篇研究文獻(xiàn)中提及度較高前六個(gè)維度（見表2）。（二）用戶畫像屬性確定本文從基本屬性、興趣屬性、社交屬性、行為習(xí)慣、心理特征和用戶價(jià)值六個(gè)維度對(duì)現(xiàn)有研究文獻(xiàn)中的用戶畫像屬性確定方法進(jìn)行總結(jié)（見表3）。（三）用戶畫像屬性抽取目前，用戶畫像屬性抽取的數(shù)據(jù)挖掘方法主要包括聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則及機(jī)器學(xué)習(xí)等。基于聚類的用戶畫像屬性抽取方法是一種無監(jiān)督模式識(shí)別并劃分用戶屬性的方法，根據(jù)電子商務(wù)用戶的特征相似程度將同類用戶聚合，抽取能夠刻畫各聚類的屬性值?；谖谋就诰虻挠脩舢嬒駥傩猿槿》椒ㄊ且环N從大量文本中抽取潛在知識(shí)的方法，主要分析挖掘用戶相關(guān)的文本，從中抽取用戶興趣、購買習(xí)慣、上網(wǎng)行為等屬性?；陉P(guān)聯(lián)規(guī)則的用戶畫像屬性抽取方法是尋找同一個(gè)事件中出現(xiàn)不同項(xiàng)的相關(guān)性的方法，主要通過對(duì)用戶的屬性挖掘分析得到某種類別用戶的典型屬性及屬性的關(guān)聯(lián)情況以抽取用戶興趣、購買習(xí)慣以及上網(wǎng)行為。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用戶畫像屬性抽取方法是一種通過數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)等模擬實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為以獲取新知識(shí)的方法，主要用于預(yù)測(cè)用戶興趣、行為等?，F(xiàn)有研究文獻(xiàn)中的用戶畫像屬性抽取方法總結(jié)如表4所示。

綜上所述，將用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)用戶購買決策過程，能夠更好的洞察用戶在不同階段的需求。結(jié)合消費(fèi)者購買決策過程與全過程管理理念，分為“購前、購中、購后”三個(gè)環(huán)節(jié)的電子商務(wù)用戶購買決策過程，主要包括需求獲取、個(gè)性化推薦、個(gè)性化服務(wù)、用戶滿意度管理、信用評(píng)價(jià)五個(gè)階段。通過文獻(xiàn)梳理，總結(jié)電子商務(wù)用戶購買決策過程中用戶畫像技術(shù)的應(yīng)用，從用戶畫像的維度劃分、屬性確定以及屬性抽取方法三個(gè)方面對(duì)基于購買決策過程的電子商務(wù)用戶畫像應(yīng)用進(jìn)行了研究。

作者:劉蓓琳 張琪 單位:北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院