揭秘阿里巴巴的客群画像 _客群画像

导读：围绕人、货、场、商4个维度构建客群矩阵，为各类业务场景的算法建模提供底层数据基础。

作者：阿里集团新零售技术事业群 CBU技术部
来源：华章科技

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【揭秘阿里巴巴的客群画像】
阿里巴巴一直在面向未来探索B类新电商模式，并从2019年开始重点构建“新供给、新链接、新营销”三新体系。买家是三新体系的核心，缺少买家维度的数字化经营体系是不完整的。平台场景目标群体及场景间买家差异性尚不明确，客群矩阵就是为场景中控解决这一业务痛点、提高场货分发效能而专门设置的算法研究主题。
同时，客群矩阵也是用户增长和算法特征的核心数据。鉴于客群矩阵如此重要且拥有诸多应用，其构建迫在眉睫。
阿里巴巴意在将客群矩阵打造成平台的一个风向标，以便业务有目标、有层次、有差异、高效地选品和进行场景运营及商家运营，为用户增长和算法模型优化提供动力，为数字化运营提供依据。我们主要围绕人、货、场、商4个维度构建，客群矩阵概况如图1所示。

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▲图1 客群矩阵概况
客群矩阵同场景矩阵叠加，在构建场景目标用户、衡量场景差异性的同时，也能提高场景效能，有效引导目标流量，进而为各类业务场景的算法建模提供底层数据基础。
01 采购力B类买家不像C类买家有明确的年龄、性别等基础坐标维度，B类用户多是企业或者批发商，如何刻画B类特色的客群矩阵，这对于B类电商非常重要，也是B类电商“小二”一直在思考的问题。
既然B类用户群体主要是企业和批发商，那么如何准确地描述客群矩阵呢？采购力就是突出的表征，采购力包含采购金额和采购频率，从采购力可以看出用户的经营规模和消耗能力。因此，我们将采购力作为基础坐标维度，分层提供精准差异化服务。
采购金额主要是一定周期内用户采购的金额。为了规避不同品类价格差异较大带来的分层干扰，首先分类目对采购金额划档，然后再按照金额档不分类目看，占比最多的金额档就是此用户的采购金额档层。
采购频率是一定周期内用户的采购频次。将用户按照采购时间排序，然后计算用户在一定时间周期内采购的频次。将所有用户按照高斯分布比例划分出高、中、低档，作为采购频率的分层档次。
02 生命周期包括新装机、新用户、低活、中活、中高活、高活、沉睡、流失等阶段，该生命周期主要是按照用户在电商平台的活跃度来划分的，其中也融入了部分业务知识。例如，新装机用户是指刚装机的用户，新用户是指成交在2单以内的用户，低活是指一个月访问天数在2天以内的用户等。
从交易周期分析用户生命周期，如图2所示，包括新装机激活用户、登录用户、首单用户、活跃买家（高采购力买家、潜力买家）、潜睡买家、深睡买家等阶段，各个生命周期阶段之间的转换关系在图中也有直观呈现。精准化用户运营根据买家生命周期阶段不同而调整目标，所采取的策略也会相应调整。

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▲图2 用户生命周期
了解了用户生命周期，就可以有针对性地做用户拉新、促活、留存，以提高用户黏性：

对于新装机和新用户，主要是提高他们的用户体验，培养用户的消费习惯，做留存转化；
对于中低活用户，主要是促活、留存；
对于中高活用户，主要是维持用户的习惯，加强黏性；
对于沉睡和流失用户，主要是通过红包权益等方式促活。

用户生命周期的维护对于电商持续用户增长发挥着至关重要的作用。
03 核心主营CBU作为B2B电商平台的典型代表，一直致力于服务全球亿万B类买家用户。
用户核实身份与主营类目（如进口母婴店店主、精品女装店店主、微商兼职、小超市店主等）作为B类用户画像最为核心的属性之一，不仅代表着用户的线下实体身份，还直接影响着用户在电商平台上的行为偏好、采购周期及对商家服务能力的诉求等，因此一直是B类电商平台致力于深耕与运营的核心用户画像属性之一。
大多数C类用户画像属性可以直接基于用户在网站上的历史行为进行建模，但B类用户画像则不同。因为要核实用户核身身份以及对主营类目有精准性的要求，一般B类电商平台主要以用户自填表单的形式进行用户核实身份的确定。