湖南招商餐饮大数据获客靠不靠谱

　　用户画像是根据用户社会属性、生活惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度:用户固定特征:性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座用户兴趣特征:兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好用户社会特征:生活惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分用户消费特征:收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次用户动态特征:当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户画像大致分成三步。

　　1.采集和清理数据:用已知预测未知首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。

　　价格优化模型，就是能够去大限度销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有大的影响。关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

　　关于行的影响:我们对这方面有很好的了解，主要是在交通中的作用。最显著的是GPS导航。大数据可以立即反映交通状况，选择最佳线路。

　　此外，还可以利用现有的GPS数据信息计算有限道路的速度，最终根据单位时间和车辆总流量的速度计算某一驾驶道路的空气污染指数。随着时间的推移，可以计算出每个地区的环境污染水平，并采取改进措施。