基于大数据的农产品电商用户画像系统的设计和应用

孙秋莲

摘 要：分析了用户画像与电子商务的联系，探究了用户画像系统的构建策略，从精准营销、用户的统计、数据挖掘、构建智能推荐系统、营销效果评估、完善产品和服务的运营模式、用户满意管理、产品和服务的私人订制等方面出发，为农产品电商用户画像系统的发展提出了建议。

关键词：大数据;农产品电商;用户画像系统;设计和应用

文章编号：1004-7026（2019）06-0096-01         中国图书分类号：TP391.3        文献标志码：A

在大数据时代，加强用户信息搜集、分析用户行为对商业活动意义重大。农产品电商的发展，需要借助大数据技术分析用户的行为和消费习惯，从而分析商品的发展趋势，不断提升产品质量和服务水平，满足用户不断增强的消费需要。而用户画像系统能够准确把握用户信息，对农产品电商业的发展意义重大。

1  用户画像与电子商务

用户画像技术就是借助大数据，搜集用户信息，对用户信息进行标签化处理。通过大数据，对用户的社会属性、生活习惯和消费习惯等重要信息进行抽象化处理，建立标签化模型。从电商的角度出发，基于用户在电商网站上所填写的信息和用户消费行为信息，用一些标签把用户描绘出来，描绘出的用户标签就是用户画像。电子商务是借助网络平台开展商品交易活动的一种商品交易方式。电子商务是传统商业活动的电子化和网络化。电子商务随着网络的普及及网民数量的增多而不断发展，目前各行业都设有电子商务平台，这一平台已经成为企业举办商品活动的新方式[1]，对企业的经济增长发挥了重要作用。电子商务的发展不仅能够促进企业创收，同时也改变了人们的日常生活方式和消费方式，电子商务已经成为我国经济发展的新动力。

2  用户画像系统的设计

设计用户画像需要做好数据采集、数据清洗、数据存储、数据挖掘分析、用户画像的形成等工作。采集数据是设计用户画像的基础工作，设计者可以借助爬虫软件以及卖家授权的数据进行数据信息的采集。数据采集之后，要建立模型，通过采用标签的方式，对用户画像进行建模处理，从不同的角度为用户设计不同的标签，以用户的基础属性、价值属性、兴趣爱好情况、社交属性等数据为依托，构建用户画像系统。

由于采集的用户数据较为丰富，所以数据描述的信息包括静态和动态两类，静态信息主要是用户的一些基本信息，而动态信息主要是用户的一些行为信息，比如浏览记录、搜集记录、购买商品记录等。

数据清洗是对所采集的用户数据信息进行分析处理，通过这个环节，清除无效的数据信息，留下有价值的信息。设计者要将有价值的信息进行存储，借助数据挖掘技术，进一步分析有价值的信息，经过以上的处理后，才能设计用户的基本画像。

3  农产品电商用户画像系統的应用

农产品电商用户画像系统的应用有以下几个方面。①精准营销。通过分析潜在用户，以信息化技术手段为基础，针对特定的用户群开展精准营销工作。②用户统计。农产品电商通过用户画像能够对用户进行统计，以相关数据为依据，制定更为科学的发展目标[2]。③数据挖掘。农产品电商通过用户画像能够深度挖掘数据，把握用户特征，从而构建智能推荐系统。④营销效果评估。只有完善产品和服务的运营模式，才能提升产品及服务的质量。借助用户画像，准确分析用户，有效定位服务群体，显著提升服务水平。⑤用户满意管理。通过用户画像，农产品电商能够实现对用户满意度的有效管理，根据用户满意度，制定改进措施。⑥产品和服务的私人订制。基于用户画像，农产品电商可以有效把握某类消费群体的消费情况，从而实现产品及服务的私人定制。用户画像技术能够应用于用户购买的全过程，帮助电商更好地为用户提供服务，有助于提升电商的竞争力。

4  结束语

在大数据时代，要发展农产品电商，用户画像技术必不可少。该技术可以准确把握用户的需求，为用户提供个性化的产品和服务。新时期，要加强用户画像系统的设计，可以通过技术创新，改进用户画像技术，加强用户画像系统的应用，促进经济的快速发展。

参考文献：

[1]张金泽.面向移动电商个性化推荐系统模型的研究[J].电子制作，2016（22）：46.

[2]吴明礼，杨双亮.用户画像在内容推送中的研究与应用[J].电脑知识与技术，2016，12（32）：255-259.