Qunar用户画像构建策略：业务驱动与数据仓库实践

"Qunar用户画像构建策略旨在紧密跟随业务需求，通过收集并分析用户行为数据，为产品设计和营销活动提供精准支持。该策略强调画像的实用性和与业务的紧密关联，避免数据冗余和无效投入。" 在构建Qunar用户画像的过程中，遵循以下关键点： 1. 用户画像构建原则：首先，明确业务目标，如获取新用户、提升体验或挽回流失用户。用户画像需揭示用户的行为特征和属性，以便针对性地设计产品或策划活动。避免盲目追求数据的全面性，而应确保数据与业务目标的契合。 2. 用户画像数据仓库：数据来源包括业务数据库和用户行为日志，覆盖机票、酒店、火车票等多个业务领域的数据，提供全面的用户视图。数据仓库基于Qunar的基础数据仓库构建，按维度组织，包含丰富的画像信息，如标签数据和历史数据。 3. 用户唯一标识设计：用户唯一标识是串联用户整个使用过程的关键，允许追踪和描绘用户行为特征，提供连续的行为分析。 4. ETL过程：依赖于数据平台的调度系统，实现定时和Job依赖触发的任务执行。ETL任务主要包括数据清洗、存储至数据仓库表，并定期更新增量数据，确保数据的新鲜度。 5. 用户主题分析与数据挖掘：利用用户主题Cube，结合订单数量、金额、搜索和Booking次数等度量，以及出发时间、航司、舱位等维度，进行深度分析。此外，用户的基本信息如年龄和性别也是重要的分析指标。 6. 用户画像标签构建策略：这一部分未展开详细描述，但通常涉及将用户属性、行为和偏好转化为可操作的标签，如兴趣标签、消费能力标签等，这些标签用于个性化推荐和精准营销。 Qunar的用户画像策略注重实效性，强调数据驱动的决策，确保用户画像对业务决策的直接指导作用。通过这种方式，企业能够更有效地理解和响应用户需求，从而优化产品和服务，提高用户满意度和业务绩效。