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编程问答

神策数据王琛:用户画像实践之神策标签生产引擎架构

發(fā)布時間:2025/3/19 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 神策数据王琛:用户画像实践之神策标签生产引擎架构 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

導讀:用戶畫像是建立在數(shù)據(jù)基礎之上的用戶模型,是產(chǎn)品改進、精準營銷等業(yè)務場景中不可或缺的重要基礎。而構建用戶畫像的過程就是要給用戶打上各種維度的標簽,并基于標簽進行定性或定量分析。這其中,建設靈活、全面、高效的標簽體系是工作的重中之重。本文就從標簽體系建設的需求出發(fā),闡述神策數(shù)據(jù)在設計標簽生產(chǎn)引擎過程中所做的思考和實踐。主要內容包括:

  • 用戶標簽及其應用場景

  • 標簽生產(chǎn)平臺的需求

  • 批流一體的標簽生產(chǎn)架構

用戶標簽及其應用場景

1.?什么是用戶標簽

簡單說,就是對用戶的某個維度特征的描述。對一群用戶而言,我們?yōu)榱四茏寴I(yè)務做的更好,就想知道他們的很多特征。比如說,我現(xiàn)在有個 10 萬塊錢的活動預算,那這個錢應該集中花在哪里呢?針對這個問題,我們希望對給定的用戶群體,能知道他們的商業(yè)價值,對他們的商業(yè)價值有一個很好的描述。知道里面哪些人才是我們重點要服務的對象。

2.?用戶標簽的應用價值

用戶標簽的應用主要是四種場景:

用戶特征洞察:

輔助用戶分析和用戶洞察,用戶標簽可以幫助業(yè)務人員快速的對用戶有一個認知,然后發(fā)現(xiàn)里面顯著的特征,獲得一些商業(yè)靈感。

增強數(shù)據(jù)分析:

標簽還可以豐富數(shù)據(jù)的維度。對我們的業(yè)務數(shù)據(jù),有更深層次的對比分析,而分析洞察得到的靈感以后,可以輔助業(yè)務落地。

精細化運營:

一方面,可以將用戶群體,切割成更細粒度的群組,使得運營從粗放化到精細化,用多種不同的手段,不同的渠道去觸達,比如說短信、推送、郵件等等,對于用戶進行驅動或召回,從而達到事半功倍的效果。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品應用:

另一方面,除了驅動人工的業(yè)務以外,用戶標簽還可以成為其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎,比如個性化推薦系統(tǒng),廣告系統(tǒng),CRM 等這些系統(tǒng)。自動化的業(yè)務系統(tǒng)能更有效的利用這些用戶標簽,從而發(fā)揮更巨大的威力。

3. 為什么常見的標簽體系用不起來?

用戶標簽其實已經(jīng)不是新概念,十幾年前,就已經(jīng)有各種各樣的標簽系統(tǒng),但是在我們這幾年的實踐過程中,其實發(fā)現(xiàn),很多的標簽系統(tǒng)在實際落地的過程中,都會多多少少的遇到一些問題。這里面主要是兩大類問題。

難全面覆蓋:

在創(chuàng)建標簽的過程中,數(shù)據(jù)的提供方希望盡可能滿足各種各樣業(yè)務的需求,就會有一些發(fā)散性的構思,但是實際上在操作中很難覆蓋特別的全面,業(yè)務是一直變化的,不能預知一年以后這個業(yè)務發(fā)展成什么樣子,所以很難覆蓋全。

難落地應用:

另外一大類問題,業(yè)務方在使用的時候,面對的是成百上千的甚至上萬的標簽,他們也比較懵,不知道怎么使用,也不知道標簽的統(tǒng)計口徑是什么,用戶分層的切割規(guī)則等等這些,從而導致了不會用或者不好用,用不起來。

標簽生產(chǎn)平臺的需求

1.?應用驅動的標簽構建

我們的解決方案其實是基于標簽的應用流程,去反向去反推這個標簽體系的構思和建設。

這個反推,其實是一個比較需要業(yè)務經(jīng)驗的事情,根據(jù)我們的經(jīng)驗,大部分情況下,產(chǎn)品部門和運營部門,都會有一些不同的標簽使用方式。比如運營部門,一般是用于做活動,他們關心的問題是,怎么樣做一個活動才能夠提高客戶的轉化。而產(chǎn)品則是負責對某一個問題提供解決方案,他們需要觀察的是客戶的特征,去決定如何設計才能解決大多數(shù)的問題。

2.?根據(jù)標簽的使用目的,體系化梳理標簽

總體來說,無論是產(chǎn)品還是運營,我們都把它叫做業(yè)務部門,他們應用標簽的流程實際上一般來講就分三步。

目標人群是誰?

其實是一個戰(zhàn)略性的問題,定位的目標人群,這里其實往往應該先看,比如說商業(yè)價值類的標簽,然后去幫助我們的業(yè)務人員發(fā)現(xiàn)商業(yè)價值最大的那個人群。

他們喜歡什么?

如果目標人群是有比較明確的行為數(shù)據(jù)的,比如說他們是活躍用戶,這時候應該去看他的用戶偏好類型的這個標簽,比如他喜歡做什么,然后他的興趣愛好是什么等等這些。

如果目標人群行為數(shù)據(jù)比較少,比如說他是新用戶,或者是一些靜默用戶,那這個時候就應該從他們所屬的生命周期標簽出發(fā),去計劃構建促進轉化或者是召回的策略。

如何執(zhí)行策略?

就是我們應該做什么,做一個什么樣的策略,這個策略怎么落地?然后當策略方向有了以后,還需要一些具體的參考信息,比如推送什么時間發(fā)這種問題,需要有一些具體的營銷時機類的標簽,比如說用戶一般的活躍時間段,然后來幫助整個計劃的這個落地。

3.?標簽類型

回到整個我們的標簽平臺本身,我們認為首先作為一個標簽平臺,它需要具有非常靈活的標簽創(chuàng)建的能力,從而才能適應不斷變化的業(yè)務需求。

具體來說,我們是把需要創(chuàng)建的這個標簽分成了三個大類。

數(shù)值聚合型標簽:

這類的標簽就是主要是在用戶維度的數(shù)值計算,主要是彌補在數(shù)據(jù)采集當中未能及時補全的一些信息。如:每個?戶最近半年消費次數(shù)、最后?次消費時間、近?周消費的商品類別

還有一種數(shù)值聚合是實時標簽,類似這種標簽一般都是用于運營活動的受眾的篩選。如:某活動開始時間到當前時間,?戶的下單?額

分群標簽:

顧名思義就是給一群人,給他們打上一個標簽。

  • 如:將累計充值?額超過 10000 元的?戶標記為 「?價值?戶」

  • 如:X運營活動開始后,通過運營?注冊下單的?戶,則標記為 「X活動轉化?戶」

狀態(tài)轉化標簽:

這個是我們在我們定義里面是邏輯相對來說比較復雜的一類標簽,這類標簽通常來說都是實時標簽,對于實時性的要求都會比較高,要求是秒級分鐘級的。如:通過?為來標記新?戶是否為??黨。

另外一類呢就是還有一些比較復雜的運營活動,或者是從控制成本的角度來做一些運營活動。如:在規(guī)定時間內,完成運營活動中的?少 3 項任務,并完成領券下單轉化的,則標記為「價格敏感型?戶」。

4.?標簽平臺的技術需求

靈活可拓展的標簽創(chuàng)建規(guī)則:我們需要有非常靈活可擴展的標簽的規(guī)則的定義。

在有限的資源條件下支持億級用戶基數(shù)的標簽生產(chǎn):在相對比較有限的條件下,能夠支持相對比較大的用戶基數(shù)的標簽生產(chǎn),需要對計算或者存儲方面有比較高的優(yōu)化,對于系統(tǒng)架構來說,平臺的伸縮性和這種適應性都會要求相對高一些。

離線標簽按天更新,實時標簽秒級延遲:對于業(yè)務,我們一般的標簽可能是按天更新的,例行標簽。另外有一種就是實時活動,計算的響應要求比較高,實時標簽的計算要在秒級之內完成,可能秒級之內還要后面做推送,然后觸達到用戶。?

批流一體的標簽生產(chǎn)架構

1.?基礎數(shù)據(jù)流

下面主要講講技術問題,首先,在我們的理解當中,標簽平臺是一個中間層的服務,為前臺服務提供一個數(shù)據(jù)支持,然后另外一方面,標簽平臺它所用到的數(shù)據(jù)其實是依賴于底層的基礎數(shù)據(jù)平臺的原始數(shù)據(jù)。

這張圖就展現(xiàn)了神策基礎數(shù)據(jù)流平臺的架構。數(shù)據(jù)流是從左到右的,最左邊是所有的采集的方式,各種 SDK 采集了數(shù)據(jù)之后,經(jīng)過數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)、導入系統(tǒng)和存儲系統(tǒng),然后查詢系統(tǒng),最后展現(xiàn)。?

2.?簡化的數(shù)據(jù)模型

在這個流里,數(shù)據(jù)模型其實是非常簡單的,基本會分成兩大類:用戶行為數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)。

用戶行為表:

其實是個寬表,它里面是幾個常用的維度,主要描述了什么人在什么時間,做了一件什么事。所以主要字段就是:時間、用戶 ID、事件、渠道、搜索關鍵詞、商品價格等。

用戶屬性表:

用戶屬性表,主要描述用戶的屬性情況,相對變化不大。主要字段有:用戶 ID、性別、注冊渠道、會員等級等。

3.?基于有限流的標簽計算

所以在我們的系統(tǒng)里面,首先會做一套批量離線的標簽處理引擎,依賴的是我們底層比較穩(wěn)定的數(shù)據(jù)結構。這個標簽引擎一邊讀事件數(shù)據(jù),一邊讀用戶的屬性數(shù)據(jù),再配合上特定的標簽規(guī)則,做一個批量計算,最后生成用戶標簽。

有限流:

  • Event-User 數(shù)據(jù)可以理解為永不停?的數(shù)據(jù)流。只要業(yè)務在用,就有不斷的數(shù)據(jù)進來

  • 批量離線計算開始時,參與計算的數(shù)據(jù)已完全?庫。不會有還沒有入庫的數(shù)據(jù)

在有限流的情況下,數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的,計算具有冪等性,不會頻繁變化。與之相對的就是基于無限流的實時計算標簽,在計算啟動的時刻,數(shù)據(jù)還在源源不斷的進來,計算不具有冪等性。所以批量標簽引擎實際上跟一些離線數(shù)據(jù)倉庫和離線引擎一樣,最核心的兩部分,一個是調度器,一個是計算引擎。

實現(xiàn)?式:

  • 使? Impala + HDFS(parquet) 為底層計算引擎

  • 標簽規(guī)則引擎負責將標簽定義翻譯為?效 SQL

  • 使? impala 分析函數(shù)實現(xiàn)特定的規(guī)則

  • 通?調度器負責例?任務的調度

4.?非實時標簽數(shù)據(jù)存儲格式

數(shù)據(jù)存儲方面,我們采取的方式是每個標簽都存一張物理的表,以時間作為分區(qū),因為離線計算一般都是按天調度的,所以就按天存儲,每日的結果存為一個 partition,然后這個 partition 下面存的都是 parquet 類型的文件,并且用 gzip 來壓縮。我們這個單表里面每一行是一個用戶的 ID,然后后面有一列跟的是它的這個標簽的值,在這種結構下用 gzip 一壓,其實壓縮比還是比較高的,比較可觀。

5.?標簽寬表加速查詢

每個標簽存一張物理表,其實也是有比較大的問題。這個表雖然在數(shù)據(jù)更新的時候很好處理,能夠保持更新時的數(shù)據(jù)的一致性,但是對于查詢端其實并不是很友好,尤其是在做多條件過濾的時候,需要將底層的多張表進行 join 操作,計算代價很大。為了提高性能,我們在后臺會有一個例行任務,定時將這些已經(jīng)固化下來的標簽編號,把它合并成一張寬表,主要依據(jù)標簽的離線計算,基本上每天都更新一次,更新完了以后這個數(shù)據(jù)基本上就固定保持穩(wěn)定了。

標簽單表:

  • 數(shù)據(jù)更新代價低,可保證數(shù)據(jù)?致性

  • 問題:查詢需要多張表 join,性能堪憂?

標簽寬表的實現(xiàn)?式:

  • 標簽寬表是?個所有單表 join 的 view

  • 每當單表數(shù)據(jù)更新時,更新該 view

  • 定時將 view 固化為物理表

  • 遺留問題:parquet 在列數(shù)過多的情況下,性能會有所下降

6.?用 bitmap 優(yōu)化人群篩選

另外就是使用 bitmap 來做人群篩選優(yōu)化,部分標簽值所對應的?群使?頻次更?,如「?價值?戶」、「活躍?戶」等。使?標簽篩選?戶,可以理解成針對?群包的集合操作。

bitmap 過濾的實現(xiàn)?式:

  • 將標簽值對應的?群包構建 RoaringBitmap

  • ?群篩選時,先通過 bitmap 的交并差運算得到過濾?的 bitmap

  • impala 使? bitmap 做最終的過濾器,得到?群包(包含太多元素的 bitmap 體積太?,反?影響效率)

7.?基于無限流的標簽計算

大部分業(yè)務場景實際上是離線的部分就能滿足了,實時的部分主要是要滿足一些運營活動的一些需求。我們這個實時標簽引擎其實也并不復雜,輸入的數(shù)據(jù)就是我們實時流的事件數(shù)據(jù),根據(jù)標簽規(guī)則,還有用戶屬性,用戶標簽對他做在線的一個計算,從而輸出的是一個標簽狀態(tài)的變更,最后得到這個標簽結果。

8.?實時標簽引擎

實現(xiàn)?式:

  • 實時標簽計算使? Flink

  • Flink job 監(jiān)聽 Kafka 的 event topic,計算由事件觸發(fā)

  • 計算過程就是實現(xiàn)?個狀態(tài)機

  • 計算的中間狀態(tài)存儲在 Flink State 和 KV 存儲中

  • 實時計算能使?的離線標簽,需要先訂閱到 KV 存儲中

  • 標簽結果輸出到 Kafka 的 tag topic

9.?批流一體的架構

整體的架構就像這張圖一樣,在我們的標簽管理控制臺這一層,其實是對標簽規(guī)則做了一個劃分,在這里會識別當前要算的這個標簽,到底是一個離線標簽還是一個實時標簽比較好?如果它是實時標簽,它要對哪些離線標簽進行訂閱,也是在這里處理的。離線標簽就做離線的計算,然后在最下面有一個數(shù)據(jù)同步服務,會把離線標簽計算的結果同步到kv里面,這里面其實也不會依賴特別多,我們不會給他做一些特別復雜的計算,然后依賴特別多的數(shù)據(jù),因為 kv 里面也會有性能問題。然后 Flink State 實際上是 kv 存儲的半個緩存,實際上計算由 Flink Job 來進行。

最后總結一下,我們所理解的標簽平臺,實際上是以應用為目標來構建的標準體系。我們認為在這個平臺里面標簽規(guī)則一定是要靈活的,要讓真正做業(yè)務的技術小白,也能夠靈活的自主配置,然后能夠自己搭建這個標準體系,能夠自己改規(guī)則。在技術層面,標簽平臺它是依賴于底層特別穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)流的,然后標簽平臺本身它的技術架構實際上是批流一體,因為批量相對來說計算性能更高,代價更小,然后流式是實時性更高,兩邊一起組合而成的標簽生產(chǎn)體系。

今天的分享就到這里,謝謝大家。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据王琛:用户画像实践之神策标签生产引擎架构的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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