易车画像标签体系构建与应用实践

易车作为互联网汽车垂直类媒体，为了提升用户服务体验和商业效能，构建了一套全面且精细的画像标签体系。该体系的建立旨在打破数据孤岛，激活数据价值，并通过统一标准支持各种运营、营销和分析需求。以下是关于该体系的主要内容概述： 1. **目标设定**： - 易车的画像标签目标包括构建统一的体系，以驱动品牌增长，利用平台生态的优势，满足多样化的运营场景。 - 核心目的是激活数据价值，提升用户活跃度，同时丰富用户画像，为用户提供个性化服务。 2. **标签体系构建**： - 以商业画布模型为基础，围绕购车用户（客户），核心业务如车型库、媒体资讯和经销商，设计了包含上千种标签，近一万个数量的体系。 - 标签种类涉及人（如用户属性、兴趣偏好、行为习惯）、车（车辆属性、购车意向、热度）、内容（识别、分类）等多个维度，形成全链路闭环，如看车、选车、买车、用车、换车等环节。 3. **技术实现**： - 建立在大数据平台和实时计算平台上，依赖于硬件设施、数据处理、计算能力以及AI技术，如GPS挖掘、文本处理、外部爬虫、图像处理、自然语言处理、实体识别、关键词识别、意图识别和情感识别等。 4. **应用场景**： - 易车的画像标签广泛应用于内容运营、用户运营、电商等ToC场景，以及企微SAAS、广告、AI营销等ToB市场，甚至为厂商提供营销方案和指数支持。 5. **落地应用**： - 通过Marketing API实现人群圈选、扩展、智能推荐，以及广告投放。同时，用于客户画像管理，推送服务（Push）和厂商营销策略。此外，还涉及到活动运营、内容运营、数据分析和数据产品的开发。 6. **平台架构**： - 平台架构分为基础设施层，包括大数据和实时计算平台，以及应用层的数据挖掘、统计策略等，确保数据的有效收集、处理和应用。 7. **KPI指标**： - 根据关键业务，如潜客获取、留资、促成到店，设定了KPI，关注用户活跃度（留存率、线索转化）、粘性和购车意向等指标。 8. **效果监控与数据资产**： - 通过IDMapping系统进行用户行为追踪，确保数据资产的积累和效果监控，以优化运营策略和广告投放效果。 这套画像标签体系不仅提升了易车的运营效率，也为其用户提供了更个性化的服务体验，是现代数字化媒体成功运用数据驱动的重要实践案例。