用户模型
1. 简介
用户模型是数据分析系统中围绕用户的分析方法论的集合。在“分析云”平台上,我们从“用户标识”和“用户属性”两个维度来进行用户分析。前者用于“精准标记用户是谁?”,后者用于 “自由拓展用户有什么特征”。
因此,通过结合用户模型和事件模型,即可完整分析“具备某些特征的用户都完成了哪些用户行为”这个典型的数据分析问题。
2. 用户标识体系
用户标识体系是统计分析系统最重要的基石。好的用户标识体系,不仅需要确保在单一平台上的用户标识的准确性、唯一性与稳定性,同时也应该能适配用户跨平台、跨设备等复杂的用户业务分析场景。
百度统计分析云支持接入网站、APP和小程序等多端平台,全端平台均提供了“设备ID”用户模型与“用户ID”用户模型。
2.1 设备ID模型
设备ID是分析云针对各端平台的技术环境特征,自动生成的用户标识。
在网站中,分析云基于浏览器cookie生成设备ID;
在APP和小程序中,分析云基于设备IMEI、MAC 地址、IDFA等终端的设备信息,采用综合策略生成用户唯一设备ID。
设备ID通过“标记设备”的方式来“标记用户”。因此,它更适用于当您不关注用户的跨平台行为,且在单一平台上的用户业务分析不需要区分用户是否登录的情况。
2.2 用户ID模型
用户ID(即UID)非系统生成,而是由业务方通过调用分析云提供的“setuserid”接口传入的用户标识码。通常会建议业务方将用户的登录账户名称等业务方自有账户体系的用户唯一标识码作为用户ID上传。
基于用户ID的生成方式可以看出,相比于设备ID是对设备进行标识,用户ID更倾向于基于业务的账户体系对用户进行标识与管理。因此,用户ID模型更适用于当您关注同一个账户在不同设备甚至不同平台的数据分析场景,且对于用户的行为分析只关注他处于登录状态时的用户行为。
2.3 设备ID模型与用户ID模型的选择
分析云平台同时针对全端提供了“设备ID”模型与“用户ID” 模型,我们并不要求您一定要在这两种统计方式中选择其中一个,而是在分析云所有的数据分析结果中,均能按照业务的实际需求,考虑按照“设备ID”策略亦或是“用户ID”策略生成数据结果。 用户ID模型的详细使用,请见用户ID策略。
3. 用户属性体系
用户属性是用来描述用户特征的多种维度。通常我们可以把用户属性分为三大类型:人口属性类型用户属性(如:性别、年龄、地域等)、注册相关用户属性(如:账户名、邮箱、手机号等)、以及更多业务相关的用户属性(如:是否会员、会员等级、积分、兴趣偏好等)。
在分析云的“数据管理-用户属性”中,您可以通过我们提供的接口,上传用户属性,相关代码可以在设置用户属性的界面中获取。
设置好的用户属性,既可以作为事件属性的“用户属性”分组中的结果,用以分析:某类特征用户在当前所选事件上的数据表现。也可以将用户属性作为用户分群的条件,实现圈选出某个会员等级的用户群体这类目标。此外,用户属性也可以在用户洞察中展示,为您分析某个用户的行为序列时,提供参考。