易观：如何利用数据构建用户画像？
移动互联网时代，我们越发离不开手机、APP和Wi-Fi。而企业正是通过用户使用手机、APP、 Wi-Fi等的移动数据来了解用户，从而为用户提供更便捷的服务。但问题在于，虽然很多企业积累了大量的用户数据，却没有构建用户画像的能力，这让企业的精准营销变得困难重重。 那么，企业如何通过数据分析构建用户画像，实现精准营销呢？在第四届中国Wi-Fi产业峰会上，易观资深分析师杨帆发表了主题为《从网络连接到数据挖掘—物联网时代Wi-Fi》的演讲。分享了企业如何通过数据分析构建用户画像，提高精准营销能力的方法。 ★以下为演讲干货：◈ 移动互联网用户规模增速放缓通过易观监测，如今移动互联网用户的规模其实...全部
移动互联网时代，我们越发离不开手机、APP和Wi-Fi。而企业正是通过用户使用手机、APP、 Wi-Fi等的移动数据来了解用户，从而为用户提供更便捷的服务。但问题在于，虽然很多企业积累了大量的用户数据，却没有构建用户画像的能力，这让企业的精准营销变得困难重重。
那么，企业如何通过数据分析构建用户画像，实现精准营销呢？在第四届中国Wi-Fi产业峰会上，易观资深分析师杨帆发表了主题为《从网络连接到数据挖掘—物联网时代Wi-Fi》的演讲。分享了企业如何通过数据分析构建用户画像，提高精准营销能力的方法。
★以下为演讲干货：◈ 移动互联网用户规模增速放缓通过易观监测，如今移动互联网用户的规模其实已经基本达到了天花板，趋于增速很低的状态。而对于物联网的设备来讲，未来的几年，还会处于一个比较高的增长的速度。
基于这两个数据，我个人认为，互联网已经从一个增量市场变成了一个存量市场，因为用户规模基本已经锁定了。但是在用户规模上面，用户所产生的黏性、设备数据、活跃度等数据还将以一个很快的速度继续增长下去。
对于整个的互联网来说，已经成为由抓取用户，到耕耘用户的阶段。 ◈ Wi-Fi是移动互联网及物联网核心入口而Wi-Fi作为整个互联网的一个最底层，跟蜂窝网络一起作为底层的数据交互的传输的方式，承载着所有的数据的传输和连接。
在此条件下，才有我们的操作系统、APP等等各种各样的应用，这里我们可以看出Wi-Fi是整个互联网还有物联网的核心的入口。刚刚主持人也提到了一个数据，超过90%的用户都用Wi-Fi连接网络，Wi-Fi承载的数据量是蜂窝数据的很多倍。
在我们的定义当中，Wi-Fi分为商业Wi-Fi、家用Wi-Fi。商业Wi-Fi我又把他区分为前向运营和后向运营两种，前向运营是通过向C端的用户进行收费的商业模式，而后向运营主要是通过经营他的数据、服务，得到营收。
通过商业Wi-Fi后向市场，基于易观AMC模型得到了这样一个趋势图，从07年迈外迪布局免费咖啡厅开始，整个商业Wi-Fi后向运营的市场就诞生了。而在这个过程中，08年的时候迈外迪卖出了第一个商业广告，验证了他之前一直去推崇的后向运营的商业模式，带来了他的第一笔营收。
但是整个市场其实当时还是处于PC的时代，大家的网络以及网速，受到各种设备网速的限制，整个Wi-Fi发展比较缓慢，进入了低谷期。2012年开始，安卓机还有苹果手机的大面积普及，迈外迪、树熊这些企业相继获得了腾讯、阿里这些互联网巨头大额的投资，整个市场进入了快速发展的阶段。
整个商业Wi-Fi后向运营其实提供了三种服务，类似于马斯洛需求的倒三角：一是最底层的基础服务，为B端和C端同时提供了网络连接的功能；二是提供应用服务，比如说现在有些餐厅，他可以在连上Wi-Fi的时候直接通过页面去点餐。
三是提供个性化服务，未来的大发展趋势的是数据的服务，基于用户的行为，还有属性等等各种偏好，提供个性化的服务，也为B端提供一些精准的用户画像等。 ◈ 数据分析助力企业精准营销大数据服务，其实在近两年才被大家更多的提及。
用户画像是数据服务的一个很细分的领域。我以用户画像举例，早在PC时代，在广告营销大的环境里大家就都在谈及这个了。现在大数据被大家越来越多的提及，因为他有了更大的实现可能性，以及更高的精准度。我们讲到说，从数据服务角度上看，其实我们不应该为了做数据分析而做数据分析，我们应该是说，以终为始。
首先我们要明确我们希望通过数据分析能够得到什么结论，通过这个结论反推我们需要去找哪些数据源。基于这些数据，再通过算法模型，机器学习等这些手段最终实现我们的目的。这是我们易观基于某个商场的用户数据画的图，我给大家解释一下这个图具体的含义。
这几个点就代表了各个品牌在商场里面的店铺，每个品牌之间的联线说明，有多少的用户既逛过星巴克，又逛过必胜客。从这个图上可以看出有一些像星巴克是偏大众化的品牌，而有一些像蒙自源就是偏个性化的店铺。
上面这张图，实际上是我们对Wi-Fi数据的呈现做的尝试，和基于原始数据做的简单的分析。易观结合Wi-Fi的数据，还有移动互联网的一些数据，对整个用户行为、偏好、地区、地点等等这些去做用户的分类。
比如潮流体验型主要的人群是男性，年龄段在20—24岁，目前所在的地方是在地级市，大概什么样的学历、什么样的收入，什么样爱好，喜欢追星、喜欢拍照，经常到KTV唱歌等等，这些都是基于数据分析，把这一类人群做一个归纳和总结。
这就是对于他比较具像画的画像，左边的这个他喜欢去大歌星，吃九毛九。右边的喜欢看动作片，然后去吃麦当劳等等。对于这类用户然后又做了更细致的区分，因为他已经具像到很细致的偏好和很爱逛的一些地点。
基于这些不同分类的用户，我们又可以去做很多后续的工作，你可以依据他各种APP的使用习惯也好、行为也好，去对你的运营、营销作出一些指导性的建议。这些数据其实也是现在我们基本成型的一些呈现形式。
包括这个用户他手机里面安装了多少个APP，目前在使用的有多少个，他在一天24小时之内，每个时间段他喜欢用什么样的APP，这样的情况。这就是我们认为基于整个Wi-Fi数据也好，移动互联网数据也好，可以做到比较细致的用户画像，以及基于用户画像可以做到更有助于你去改进你的运营和营销。
当然我举的这个应用场景只是整个数据应用中很细分的领域。我们易观也希望在后续拓展更多的应用场景和应用的方式方法，欢迎大家与易观有更多的数据合作，也欢迎大家来找到我们一起去探索Wi-Fi这一块的数据怎么样去应用，谢谢大家。
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