刘雨晴 苟娟琼 崔倩倩

摘 要：用户画像是对用户现实信息的抽象与概括，以优惠券为场景的用户画像的构建为场景化的精准营销奠定了基础。本文通过AARRR模型对优惠券营销场景进行识别与分析，并结合NES模型对用户活跃状态维度进行细分，最后采用聚类和相似度计算的算法构建用户画像并可视化结果。结果发现基于NES模型的优惠券场景，用户画像的构建能够全面描述用户的静态和动态信息，从而推动精准营销以及智能营销的发展。

关键词：用户画像;标签体系;精准营销;场景识别

中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）03（a）--03

用户画像是对用户现实信息的抽象与概括，用户画像的构建是基于用户属性和用户行为提取用户兴趣，了解用户的过程。而构建的过程是用一些计算机技术来挖掘数据以及数据之间的关系，然后用可视化的技术呈现出来。

用户画像的构建在构建方法上多是从用户的人口统计学属性和动态数据的属性出发，先利用建模的方法，然后用聚类分析、关联规则等算法[1]挖掘用户的信息以及潜在的关联关系;在应用场景上多半是图书馆[2]，还有一部分学者研究了旅游场景[3]、虚拟社区场景、电网场景等;在时间跨度方面，多数研究所关注的时间点也只是某固定的时间，忽略了用户整个的购买周期这个影响因素。

所以，本文引入AARRR用户生命周期模型对营销场景进行细分，选取优惠券的具体营销场景作为研究对象，然后依据NES模型对优惠券场景中用户的活跃状态维度进行划分，结合其他属性维度，再用计算机技术构建出用户画像，最终可视化结果。……