大數據視角下歐萊雅(中國)的用戶畫像分析

秦仲篪，莊穆妮，管 慧，李 勇

(長沙學院經濟與管理學院，湖南 長沙 410022)

我國化妝品行業的銷售量在過去十年內以平均每年7.2%的速度增長.2017年市場銷售額達到3581億元，增幅達到了12%.同時，人均化妝品的消費支出更是從2011年的27.81美元逐漸增長到2017年的74.6美元.法國歐萊雅、日本資生堂、美國寶潔和英國聯合利華等知名化妝品企業競相追逐中國高利潤的化妝品市場.歐萊雅(中國)集團既需把握中國市場的巨大機遇，又要應對各世界級的品牌挑戰，怎樣合理利用互聯網的營銷手段、深度挖掘產品的用戶需求，成為提升品牌價值、增強市場競爭力的有效手段.

大數據環境下的用戶畫像分析是近年來深度挖掘用戶需求的重要方法.國內外學者不斷關注用戶畫像方面的研究，其中用戶畫像精準營銷是當前研究的熱點.Zoratti S等[1]提出了如何利用數據挖掘事物間的關聯性并應用到精準營銷的過程中； Kennedy D S[2]從移動互聯網的角度提出精準營銷的具體實施方法；Zhen Y等[3]提出了精準營銷的決策框架，通過識別不同類別客戶之間的潛在特征，提出適當的精準營銷策略.用戶畫像技術還逐步涉及個性化搜索[4]、城市計算[5]、預測用戶年齡[6]、興趣愛好[7]、性別[8,9]、地理位置[10-12]等.

本文將對歐萊雅(中國)集團不同品牌的化妝品，根據目標市場不同的需求特征，進行用戶畫像分析.為制定精準的營銷方式，迎合不同消費者的需求提供依據.

1 歐萊雅(中國)用戶畫像構建的數據處理

用戶畫像是根據用戶社會屬性、消費行為和生活習慣等信息抽象出的標簽化的用戶模型.所謂標簽，是最能代表或者表達一段信息核心和標識.構建用戶畫像主要包括準備和成型兩個階段.

1.1 歐萊雅(中國)用戶畫像構建的數據準備階段

構建用戶畫像首先要獲取用戶的行為數據，例如互聯網中各大網站的用戶訪問日志，記錄了用戶在網站上一系列的瀏覽、跳轉、搜索、點擊等行為軌跡；還可以利用網絡爬蟲技術，爬取用戶在全網的信息軌跡，再根據關聯規則，聯系到用戶的行為偏好，完善用戶畫像模型，提高預測用戶潛在需求的概率.除此之外，還需要用戶的個人信息，例如姓名、性別、年齡、職業、收入、ID地址、用戶所在地、個人描述、頭像等基本信息.再對以上用戶畫像數據進行訓練，利用數據挖掘算法模型抽取用戶標簽，構建用戶畫像標簽體系.

據公開資料顯示，新浪微博用戶有5億多注冊用戶，在用戶注冊的過程中，新浪微博對用戶的基礎信息進行了收集，例如昵稱、性別、年齡、職業、關注類別、興趣標簽等等，但這些弱關系數據還不足以構建一類人或一群人的用戶畫像，因此，本文的數據來源除了新浪注冊用戶的基本信息，還包括新浪微博熱門話題數據，通過數據爬蟲技術和微博指數進行數據收集、統計和分析.

據此，本文以新浪微博為數據采集對象，主要通過八爪魚工具對微博有關歐萊雅旗下主要化妝品的博文進行數據爬取，由于歐萊雅旗下品牌眾多且產品線復雜，不利于后期數據分析工作，因此本文分別提取歐萊雅旗下高端、中端和大眾品牌的相關數據，選取“赫蓮娜”和“蘭蔻”作為高端產品線樣本，選取“碧歐泉”和“理膚泉”作為中端產品線樣本，選取“巴黎歐萊雅”和“美寶蓮”作為大眾產品線樣本.

以“赫蓮娜”、“蘭蔻”、“碧歐泉”、“理膚泉”、“巴黎歐萊雅”、“美寶蓮”作為搜索關鍵詞，采集2017年3月1日0時至2017年3月31日24時這一時間段的微博數據，并將數據采集結果保存至Excel表格中.本文共采集了14個字段，主要涉及微博用戶發布的信息及內容等，數據采集結果如下圖1所示.

圖1 微博數據存儲界面

1.2 歐萊雅(中國)用戶畫像構建的數據成型階段

承接上一階段，最終采集到微博數據共43751條.首先刪除無效微博數據，例如空數據或殘缺數據；其次，刪除無效的廣告數據，即刪除借由“赫蓮娜”、“蘭蔻”、“碧歐泉”、“理膚泉”、“巴黎歐萊雅”、“美寶蓮”品牌熱度而發布的廣告微博.對以上這些不相關的數據進行篩選和清洗，最終得到有效微博數據42468條.

通過數據預處理，集成數據倉庫，對數據進行描述性統計分析和分類數據統計，再進行可視化，本文的用戶畫像可視化主從要以下幾個操作流程來實現，具體流程如下圖2所示.

圖2 數據可視化模型實現流程

首先根據預處理的數據，分析用戶語義畫像，分析移動端用戶的網絡業務類型，再根據流量業務跳轉規律和用戶上網偏好分析，用特定的數據結構將用戶畫像數據存儲在數據庫中，然后選擇相應的數據可視化工具，將可視化數據轉化成JSON格式并存儲.

2 大數據視角下歐萊雅(中國)用戶畫像構建

2.1 歐萊雅(中國)高端化妝品用戶畫像構建可視化

將采集到的與“赫蓮娜”、“蘭蔻”、“碧歐泉”、“理膚泉”、“巴黎歐萊雅”、“美寶蓮”相關的42468條微博數據、40397位微博用戶進行分類統計，其中與“赫蓮娜”和“蘭蔻”有關的微博數據有14382條，相關用戶13679位.

2.1.1 關注歐萊雅(中國)高端化妝品的用戶年齡可視化

關注“赫蓮娜”和“蘭蔻”品牌的13679位用戶中，95后占比達到了26.2%，TGI指數達到了1.2；90后次之，占比為24.9%，TGI指數為0.96；85后占比為15.6%，TGI指數為1.08；80后和00后占比分別為9.3%和15.5%，TGI指數分別為1.03和0.9.

圖3 高端化妝品用戶年齡分布

2.1.2 關注歐萊雅(中國)高端化妝品的用戶訴求可視化

通過功能詞的挖掘與分析，可以發現目標用戶中，除了“美白”、“保濕”、“補水”、“護膚”等基礎性的關鍵詞之外，還出現了“除皺”、“抗初老”、“抗氧化”、“祛黃”等關鍵詞.對這類用戶訴求的關鍵詞進行統計后，利用Tagxedo可視化工具進行處理，得到高頻功能詞(頻次50以上)可視化如圖4所示.

圖4 高端化妝品用戶需求可視化圖

2.1.3 關注歐萊雅(中國)高端化妝品的用戶興趣可視化

根據該類型用戶的興趣標簽，對美容類感興趣的用戶占大多數，達到了76.5%；其次是醫療和服飾，分別占比48.6%和54.2%；時尚占比為40.8%；美食、教育和科技不相上下，平均占比為35%.

圖5 高端化妝品用戶興趣標簽可視化圖

2.1.4 關注歐萊雅(中國)高端化妝品的用戶購買渠道可視化

根據該類用戶所提及的購買渠道關鍵詞，該類用戶在商場專柜和絲芙蘭店鋪購買的比例為46%；緊接著是天貓淘寶等電商平臺，購買比例為43.8%；海外代購和免稅店的購買比例也較高，達到了34.2%；通過屈臣氏、嬌蘭佳人和萬寧等連鎖店的購買比例為9%；占比最低的是超市開架和網紅店鋪，分別為4.1%和2.9%.

圖6 高端化妝品用戶主要購買渠道可視化圖

2.1.5 關注歐萊雅(中國)高端化妝品的用戶關注的影視節目可視化

在爬取數據的過程中，本文發現，大部分的用戶喜歡提及正在熱播的影視節目，雖然話題有一定的時效性，但是可以通過數據分析發現不同類別的用戶喜歡的影視類型.據統計，該類用戶提及前十的影視節目如下：《我是歌手》提及465次；《快樂大本營》提及274次；《歡樂喜劇人》提及132次；《一條狗的使命》提及112次；《跨界歌王》80次；《雞毛飛上天》提及73次；《天天向上》提及71次；《人民的名義》提及51次；《奇葩說》提及46次；《朗讀者》提及8次.

圖7 高端化妝品用戶主要關注度最高的影視節目可視化圖

2.2 歐萊雅(中國)中端化妝品用戶畫像構建可視化

與“碧歐泉”和“理膚泉”有關的微博數據有9562條，有關微博用戶9046位.

2.2.1 關注歐萊雅(中國)中端化妝品的用戶年齡可視化

9046位目標用戶中，90后占比達到了27.9%，TGI指數達到了1.28；95后次之，占比為24.4%，TGI指數為0.84；80后和85后的比例分別為10.6%和16.5%，TGI指數分別為0.75和1.09；00后占比位13.6%，TGI指數為0.97.

圖8 中端化妝品用戶年齡分布

2.2.2 關注歐萊雅(中國)中端化妝品的用戶訴求可視化

通過功能詞的挖掘與分析，可以發現目標用戶中，對化妝品的需求除了基礎性功能之外，“祛痘”、“粉刺”、“敏感”、“藥妝”等這類關鍵詞的比例在升高，利用Tagxedo可視化工具進行處理，得到高頻功能詞(頻次50以上)可視化如下圖9所示.

圖9 中端化妝品用戶需求可視化圖

2.2.3 關注歐萊雅(中國)中端化妝品的用戶興趣可視化

根據該類型用戶的興趣標簽，對美容類感興趣的用戶依然占大多數，達到了56.5%；其次是影視和時尚，分別占比為45.7%和41.3%；美食占比為40.5%.

圖10 中端化妝品用戶興趣標簽可視化圖

2.2.4 關注歐萊雅(中國)中端化妝品的用戶購買渠道可視化

根據該類用戶所提及的購買渠道關鍵詞，可以發現，該類用戶最喜歡在天貓淘寶等電商平臺購買歐萊雅產品，提及的比例是43.7%；海外代購和免稅店的提及率也比上一類人群高，增幅為6.4%，總體達到了40.6%；專柜購買率較上一類人群有所降低，比例為36.2%；通過屈臣氏、嬌蘭佳人和萬寧等連鎖店的購買比例為25%；超市開架和網紅店鋪依然不受歡迎，分別為3.9%和6.4%.

圖11 中端化妝品用戶主要購買渠道可視化圖

2.2.5 關注歐萊雅(中國)中端化妝品的用戶關注的影視節目可視化

圖12 中端化妝品用戶主要關注度最高的影視節目可視化圖

經統計該類用戶提及前十的影視節目如下：《我是歌手》提及362次；“東七門”及《奇葩說》提及212次；《天天向上》提及97次；《向往的生活》提及78次；《快樂大本營》提及63次；《愛樂之城》提及45次；《王牌對王牌》提及38次；《人民的名義》提及31次；《最強大腦》提及21次；《盜墓筆記》提及14次.

2.3 歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品用戶畫像構建可視化

與“巴黎歐萊雅”和“美寶蓮”有關的微博數據有18524條，有關微博用戶17672位.

2.3.1 關注歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品的用戶年齡可視化

17672位目標用戶中，95后占比達到了34.2%，TGI指數達到了1.6；90后次之，占比為25.8%，TGI指數為0.94；00后的比例為19.3%，TGI指數為1.49；85后和80后的關注用戶明顯減少.

圖13 大眾品牌化妝品用戶年齡分布

2.3.2 關注歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品的用戶訴求可視化

通過功能詞的挖掘與分析，可以發現目標用戶中，對化妝品的訴求主要是“包裝”、“控油”、“持久”和“平價”等.對這類用戶訴求的關鍵詞進行統計后，利用Tagxedo可視化工具進行處理，得到高頻功能詞(頻次50以上)可視化如圖14所示.

圖14 大眾品牌化妝品用戶需求可視化圖

2.3.3 關注歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品的用戶興趣可視化

根據該類型用戶的興趣標簽，和前兩類一樣對美容類最感興趣，達到了64.3%；其次是網紅和二次元，分別占比為56.5%和49.2%；服裝和文學緊隨其后.和前兩類用戶興趣可視化圖相比，美容和服飾依然是主要興趣，同時該類用戶更加關注網紅和二次元；其次該類用戶出現了對文學和攝影方面的興趣.

圖15 大眾品牌化妝品用戶興趣標簽可視化圖

2.3.4 關注歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品的用戶購買渠道可視化

根據該類用戶所提及的購買渠道關鍵詞，可以發現，該類用戶最喜歡在天貓淘寶等電商平臺購買歐萊雅產品，提及的比例是53.7%；其次是屈臣氏、嬌蘭佳人和萬寧等連鎖店，提及率較前兩類人群大為提升，比例為42.8%；專柜購買比例為34.2%；海外代購和免稅店的提及率有所下降，比例為28.6%；超市開架的比例為26.9%；網紅店鋪也有所提升，比例為13.7%.

圖16 大眾品牌化妝品用戶主要購買渠道可視化圖

2.3.5 關注歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品的用戶關注的影視節目可視化

圖17 大眾品牌化妝品用戶主要關注度最高的影視節目可視化圖

經統計該類用戶提及前十的影視節目如下：《快樂大本營》提及427次；《向往的生活》共提及368次；《天天向上》提及261次；《我是歌手》提及123次；《銀魂》提及117次；《奇葩說》提及89次；《雞毛飛上天》提及78次；《人民的名義》提及47次；《盜墓筆記》提及42次；《朗讀者》提及36次.

3 歐萊雅(中國)用戶畫像特征分析

3.1 歐萊雅(中國)高端化妝品用戶畫像特征分析

歐萊雅(中國)的高端、中端、大眾品牌化妝品的用戶有較為明顯的年齡分布特點.在高端化妝品用戶中，主要為80后和85后人群，這類用戶已有一定的物質基礎，且隨著年齡的增長對化妝品的品質和功能提出了更高的要求，因此80后和85后是高端化妝品的忠實顧客；在用戶訴求方面，不同層次的化妝品用戶對功能的要求也有所區別.高端化妝品用戶除了看重產品的基礎功能外，更看重產品的“除皺”、“抗初老”、“抗氧化”、“去黃”等特點，且愿意付出更多的資金來追求“抗衰老”和“逆齡”的效果，這與用戶的年齡層次和消費能力基本匹配；關注歐萊雅(中國)三個層次的化妝品用戶中，無一例外地對美容方面最感興趣，在高端用戶中，除了美容外，最感興趣的話題是醫療和服飾，其中，醫療方面的興趣更加體現了用戶層次的特點，可以推斷出該類用戶更加關注醫療健康和醫療美容，尤其是美容院和整形院是該類用戶常去的場所之一；其次，高端化妝品消費者在購買渠道方面的選擇上也有較為明顯的區別，高端化妝品用戶最喜歡到商場專柜和絲芙蘭店鋪購買，網購和免稅店的比例也較高，但對于屈臣氏、嬌蘭佳人等連鎖超市而言，該類人群購買的比例大大降低，且一般不會去超市開架和網紅店鋪購買；在影視節目的選擇上，高端化妝品用戶最喜歡看綜藝類節目，其中湖南衛視歌唱類綜藝節目最受歡迎，例如“我是歌手”，其次，都市類電視劇和文化情感類綜藝也深受此類用戶的追捧.

3.2 歐萊雅(中國)中端化妝品用戶畫像特征分析

在中端化妝品的用戶中，85后和90后是主要人群，這類消費者剛步入社會不久，對化妝品有一定的要求，因此中端產品是他們的不二選擇；該類用戶更關注產品的“祛痘”、“祛粉刺”、“抗敏”、“藥妝”等特點，這與理膚泉品牌主打的藥妝功能相匹配；在用戶興趣方面，中端用戶除了美容外，對影視和時尚最感興趣，根據該類用戶的年齡層次特點，該類用戶大都受過高等教育且受過一些歐美文化的熏染，喜歡電影、咖啡、時裝周等有品味、情趣和格調的小資生活，除此之外，該類用戶對醫療方面的興趣也較大，是美容院和整形院的主要消費人群之一；在購買渠道方面，中端化妝品用戶的主要購買渠道是網購和代購及免稅店，專柜購買比例有所下降，屈臣氏、嬌蘭佳人等連鎖超市的購買人群雖然比高端化妝品消費人群有所增加但總體比例不高，依然不會選擇去超市開架和網紅店鋪購買；在影視節目的選擇上，中端化妝品用戶最喜歡綜藝類節目，在最受歡迎的前十個影視節目中綜藝類節目占了七項；其次，該類用戶對音樂劇愛情電影和懸疑驚悚類電影比較感興趣，符合該類用戶喜歡去電影院的特征.

3.3 歐萊雅(中國)大眾品牌化妝品用戶畫像特征分析

在大眾品牌化妝品用戶中，主要為95后和00后人群，這類用戶大部分為學生群體，消費不起中高端的化妝品，加上沒有太大的皮膚問題，因此是大眾品牌化妝品的主要消費人群，同時，在用戶畫像構建中發現一個很有意思的現象，最關注高端化妝品的用戶不是80后和85后這類忠實用戶，而是95后和00后這類大眾品牌的化妝品用戶，可以發現，雖然95后和00后尚未有較高的消費能力，但隨著消費觀念的升級和網絡營銷號的鼓吹，95后和00后極有可能在步入社會后成為高端化妝品的忠實粉絲；在訴求方面，大眾品牌化妝品用戶更加關注產品的“包裝”、“控油”、“持久”和“平價”等特點，基本符合95后和00后人群的消費特征；在用戶興趣方面，除了美容外，對網紅和二次元最感興趣，隨著網紅經濟的發展，推動了“小咖秀”、“快手”、“抖音”等搞怪作秀的視頻軟件的興起，這類學生群體最容易受新事物的影響，且是這類視頻軟件的主要用戶，正由于95后和00后是互聯網時代成長起來的一代，對“虛擬世界”衍生出的動畫、動漫、游戲、小說、虛擬偶像、網游等二次元文化十分熱愛，且其他年齡層次的用戶無法輕易融入這一類小眾文化當中，因此十分符合該類用戶的特點.在購買渠道上，該類用戶的主要購買渠道是網購和屈臣氏等連鎖超市，超市開架的比例也較高；專柜購買的比例有所下降，該類用戶比較愿意去網紅店鋪購買化妝品，在影視節目的選擇上，依然最喜愛綜藝類節目，最受歡迎的前四個影視節目都來自湖南衛視；其次，該類用戶對網絡連載動漫比較感興趣.

4 結論

本文以大數據背景下歐萊雅的用戶畫像為研究對象，通過八爪魚工具對新浪微博進行數據采集，對有關歐萊雅旗下不同檔次的化妝品用戶進行數據挖掘與分析，再通過構建用戶畫像對不同的消費者進行消費行為可視化，在此基礎上進行用戶畫像分析.對用戶的潛在需求更多維度地進行精準畫像，不斷提升營銷、客戶維系和售前、售后服務的精準性，不斷為歐萊雅業務發展和公司品牌形象的改善添磚加瓦，不斷為大數據時代化妝品企業的發展降本增收.