数据整合层（客户身份统一 + 行为清洗）
Posted: Mon May 19, 2025 4:21 am
身份图谱构建是关键步骤之一，其目标是将同一客户在不同场景下的多个身份（ID）进行映射合并。常见方式包括：
基于用户提供信息的主键匹配（如手机号、邮箱）；
基于设备行为的模糊匹配（如设备ID+行为相似度）；
客户绑定机制（例如注册/登录行为触发ID关联）；
整合后，要对原始行为数据进行事件化建模（如“完成注册”“ 牙买加 WhatsApp 电话号码列表 浏览商品”“联系客服”），并统一为标准事件格式（event_name + properties）。
3. 标签与画像层（结构化客户理解）
构建统一的标签体系，是数据库能否“可运营”的核心。标签分为三类：
基础标签：性别、年龄、地区、设备偏好等；
行为标签：活跃度、浏览偏好、转化意愿、咨询频次；
预测标签：流失风险、复购概率、潜在客单价（通过模型生成）；
进一步可构建客户画像模型，如AIPL模型（认知-兴趣-购买-忠诚）或RFM模型（最近消费、频次、金额）用于分层运营。
基于用户提供信息的主键匹配（如手机号、邮箱）；
基于设备行为的模糊匹配（如设备ID+行为相似度）；
客户绑定机制（例如注册/登录行为触发ID关联）；
整合后，要对原始行为数据进行事件化建模（如“完成注册”“ 牙买加 WhatsApp 电话号码列表 浏览商品”“联系客服”），并统一为标准事件格式（event_name + properties）。
3. 标签与画像层（结构化客户理解）
构建统一的标签体系，是数据库能否“可运营”的核心。标签分为三类：
基础标签：性别、年龄、地区、设备偏好等；
行为标签：活跃度、浏览偏好、转化意愿、咨询频次；
预测标签：流失风险、复购概率、潜在客单价（通过模型生成）；
进一步可构建客户画像模型，如AIPL模型（认知-兴趣-购买-忠诚）或RFM模型（最近消费、频次、金额）用于分层运营。