2017-第三方互联网与移动互联网用户行为数据的价值挖掘_43页-3mb

第三方互联网与移动互联网用户行为数据的价值挖掘总结

核心内容

本文围绕【友盟+】作为全球领先的第三方全域数据服务商，探讨其在互联网与移动互联网用户行为数据采集、分析及应用方面的价值与实践。通过用户行为数据，企业可以实现对用户的精细化运营，提升营销效果与金融风控能力。

主要观点

• 数据采集方式：【友盟+】通过嵌入App中的SDK和网页JS SDK，分别采集移动互联网和互联网用户行为数据，涵盖启动、点击、浏览、设备信息、网络环境、地理位置等多个维度。
• 数据应用系统架构：包括数据采集层、数据处理层、数据服务层和业务应用层，支持多种数据分析与应用，如人群分群、内容推荐、广告效果分析、金融风控等。
• 标签体系构建：通过规则、机器学习模型（如LR、LDA）等方式构建用户行为标签体系，涵盖兴趣标签、人口属性、设备信息等，为精细化运营提供基础。
• 跨屏打通“人”：利用多类型ID聚合，实现用户在不同设备间的识别与行为数据整合，增强用户画像的完整性与准确性。
• 行业应用：在金融与营销领域，用户行为数据被广泛用于风控模型构建、广告精准投放、用户画像分析等，显著提升广告点击率与用户转化率。

关键信息

数据来源与内容

• 移动互联网（APP）数据：通过SDK采集启动、退出、点击等事件数据及设备信息。
• 互联网（PC-Web）数据：通过JS SDK采集页面信息、设备信息、用户行为等。
• 数据维度：包括用户兴趣标签、时间序列、设备ID映射、网络环境、地理IP、APP使用情况等。

数据分析与应用

• 内容分类方法：PC端采用规则、LR模型和LDA模型进行内容分类，APP端则基于APP类别和描述分类。
• 行为数据应用：包括人群分群、内容推荐、广告效果分析、金融风控、人群画像等。
• 数据处理流程：包括数据运营、清洗、提取、特征抽取、统计建模、规则引擎、机器学习、深度学习等。

金融领域应用

• 风控模型：利用用户行为数据构建风控模型，识别高风险用户。
• 数据对比：未匹配设备的逾期风险率高达28%，表明数据匹配对风控的重要性。
• 特征分析：操作系统、手机品牌、价格、设备质量等特征与违约率相关联。

营销领域应用

• TGI分析：通过TGI（目标群体指数）发现目标人群与对比人群之间的显著差异，用于精准营销。
• 标签人群：基于用户兴趣、人口属性等构建标签人群，提升广告投放效果。
• Look-alike技术：通过自动优化生成与目标用户相似的受众，降低获客成本。
• 营销案例：
  • 某游戏广告点击率提升22%
  • 某金融广告点击率提升30%
  • 某理财广告点击率提升107%
  • 某棋牌游戏广告点击率提升144%
  • 某汽车品牌客户广告点击率提升60%

数据价值

• 精细化运营：用户行为数据是实现客户精细化运营的关键。
• 提升转化率：通过精准投放，显著提升广告点击率与用户转化率。
• 降低获客成本：Look-alike技术有效降低获客成本，提升营销效率。

结论

在用户行为数据的驱动下，企业能够更深入地理解用户需求，实现精准营销与有效风控。【友盟+】作为第三方全域数据服务商，通过多维度数据采集与智能分析，为企业提供全面的数据支持，助力业务增长与用户价值挖掘。

联系方式

• 公司：【友盟+】，全球领先的第三方全域数据服务商
• 官网：umeng.com
• 联系邮箱：danfeng.lds@alibaba-inc.com