线下大数据正成为构建精准“用户画像”的最大帮手

近年来，在智能化趋势的推动下，社会经济的众多领域都发生了翻天覆地的变化，其中尤其以金融、零售等最为明显。以零售业为例，随着移动互联网的出现和快速发展，传统的商超、店铺渐渐从线下走到线上变身为“电商”，之后在大数据、人工智能等技术的加持，蜕变过一次的零售业1.0又经过了2.0到3.0的快速迭变。

其实，类似以上的过程同时在很多领域不断上演，而作为企业成功蜕变的重要手段和基本因素，“大数据”在其中日益受到人们的关注。

据相关统计，截止到2016年年底，中国大数据产业规模突破14000亿元。其中，基础支撑层规模为1335亿元，数据服务层规模为202.9亿元，融合应用层规模达到13000亿元，占比达到将近90%。数据之外，仅仅是国内近一两个月内，阿里巴巴、华为、苹果等等都相继宣布建筑新的数据中心。

线下大数据正成为构建精准“用户画像”的最大助力

大数据助力企业升级与转型，关键在于“用户画像”的构造

用户画像（persona）的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出：“Personas are a concrete representation of target users.”他认为“用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。

近年来，“大数据”越发受到企业的重视。如传统制造业，通过推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，从而能够分析感知用户需求，以进一步提升产品附加价值，打造智能化管理系统；又比如证券行业，借助大数据的协助，其能够提前预知市场状况、接下来的走势等多个指标，这也是当下金融科技（Fintech）的一种表现形式。

事实上，不管是以上提到的大数据与制造业、金融业的结合形式，还是在其他产业的应用，从本质上讲都是一种广义的“用户画像”的刻画。

线下大数据正成为构建精准“用户画像”的最大助力

背靠大数据，用户画像的采集方式愈发精准

“用户画像”的构造一般分为三个步骤：数据采集、行为建模和画像构造。

数据采集的对象包括网络行为数据、个人内容偏好等多种数据。以往，企业等通过问卷调查、随机抽查来采集数据，之后由于互联网的普及，这一行为被搬到了线上，也就是所谓的“线上大数据”。而在眼下，随着移动互联网的快速发展和人工智能算法的精进，这一行为又再次出现了转移线下的趋势，也就是当下备受关注的“线下大数据”。

线下—线上—线下，变化如此波折，发生了什么？

这主要是因为一直以来，人们更多的行为数据是发生在线下的。根据国家公布的相关数据显示，目前线上消费行为在总体消费中所占的比例仍不足20%，而线下大数据每年平均能够占到88%左右的份额。

在线上行为以绝对劣势少于线下行为的前提下，线上大数据所构造的用户画像可能并没有那么的精准。这时，就必须要借助更加海量的线下大数据的支撑。

另外，在“用户画像”的构造上，100%永远是一个达不到的目标，因为用户的行为习惯等各项数据是时刻变化着的。比如用户最近需要购买的东西，这一数据是不断变化的，为了实现一个更为精准的推荐，算法也需要依据实际情况来不断地替换或者是补充新的标签，企业版“用户画像”的构造原理亦是如此。

（编辑：核心网）

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