前言

在《標簽構建過程中，如何快速盤點業務及數據需求？》梳理完標簽畫像體系的業務需求后，索隆開始了對畫像體系的整體設計，其中首要遇到的就是用戶ID體系的打通相關的問題。

公司各業務線ID繁多，數據割裂，如何才能盡可能關聯更多的數據，以準確的描繪出一個用戶的畫像呢？

接下來我們來看看索隆通過對界內科技巨頭：阿里、網易、美團、58的調研分析，來一步步建立自己公司的ID-Mapping體系的過程。

1、阿里OneID

阿里巴巴作為一家包含多條業務線的公司，如電商、金融、廣告、文化、教育、娛樂、設備和社交等領域，數據區域包含國內、國外；數據場景包含線上的人貨場錢、線下的人貨場錢位置等數據，以及物流、用餐、咨詢、影視、出行、閱讀、音樂和健康等相關數據。

ID類型包含phone、PC cookie、IMEI與IDFA、淘寶賬戶、支付寶賬戶、郵箱等。

而對于每個BU來說，他們知道的只是這個客戶的片面屬性，在開展營銷活動時，只是針對一個手機號或一個郵箱做營銷，但背后不能識別出來一個自然人、一個公司。

為打破數據孤島，創造更大的數據價值，阿里使用OneData作為核心方法論。

OneData體系包含：

1.OneModel：數據資產構建與管理

2.OneID：實體打通和畫像

3.OneService：邏輯化服務

OneID基于超強ID識別技術鏈接數據，高效生產標簽；業務驅動技術價值化，消除數據孤島，提升數據質量，提升數據價值。

而ID的打通，必須有ID-ID之間的兩兩映射打通關系，通過ID映射關系表，才能將多種ID之間的關聯打通，完全孤立的兩種ID是無法打通的。

打通整個ID體系，看似簡單，實則計算復雜，計算量非常大。假如某種對象有數億個個體，每個個體又有數十種不同的ID標識，任意兩種ID之間都有可能打通關系，想要完成這類對象的所有個體ID打通需要數億次計算，一般的機器甚至大數據集群都無法完成。

大數據領域中的ID-Mapping技術就是用機器學習算法類來取代野蠻計算，解決對象數據打通的問題?；谳斎氲腎D關系對，利用機器學習算法做穩定性和收斂性計算，輸出關系穩定的ID關系對，并生成一個UID作為唯一識別該對象的標識碼。

2、網易ID-Mapping

網易產品線有網易云音樂、網易郵箱、網易新聞、網易嚴選等，不同應用上有不同的ID，如yanxuanid、oaid、musicid、phone、email、idfa、imei等。

要想標識唯一ID，網易采用的思路及方案為：

結合各種賬戶、各種設備型號之間的關系對，以及設備使用規律等用戶數據，采用規則規律、數據挖掘算法(連通圖劃分+社區發現)的方法，判別賬戶是否屬于同一個人。

ID-Mapping過程中，常遇到的問題及對應方案如下：

問題一：用戶有多個設備信息。

解決方案：定義相關的閾值進行關聯。社區發現當前應用于營銷場景，暫未用于風控或用戶運營場景，因為這種方式會把一些異常的賬號關聯在一起，且會存在僅登錄使用過一次的設備信息。

問題二：設備過期，一般是2年半左右時間。

解決方案：設定衰減系數，對單用戶多設備加大衰減力度。

備注：通常一人多設備對應的場景有，借用朋友設備、設備臟數據、刷號等。

3、58 ID-Mapping

58業務場景豐富，其產品線包含58同城、趕集、安居客、中華英才網、轉轉、58到家等。

在這種多用戶、多業務線、多子公司的情況下，用戶數據種類繁雜，構建畫像的數據來自于日志、簡歷庫、帖子庫、用戶信息庫、商家庫、認證信息庫等數據源，其中僅日志就涉及到58、趕集、安居客等各個子產品的PC/M/APP日志。

如何將眾多數據源串聯起來是構建用戶畫像面臨的第一個問題，如下是58構建的ID-Mapping模型圖。

從圖中可以看出，不同業務線所擁有的ID標識不一：

58同城：wuser、wbdid、wimei

58趕集：guser、gbdid、gapud、gimei

安居客：kimei

其中可以通過telep、bidua、appua、imei、idfa關聯起來，由此建立不同ID之間的關聯映射關系，就是ID-Mapping的過程。

4、美團ID-Mapping

美團與大眾點評進行了合并，那同一個用戶在兩個APP上有不同的身份標識，美團要怎樣進行唯一標識呢？

我們來看看美團和大眾點評的賬號體系。美團采用手機號、微信、微博、美團賬號的登錄方式；大眾點評采用的手機號、微信、QQ、微博的登錄方式；其交集為手機號、微信、微博。最終，對于注冊用戶賬戶體系，美團采用了手機號作為用戶的唯一標識。

5、總結

從上述案例可看出，ID-Mapping有三種常見方法：

1.基于賬號體系

企業中最常用的是基于賬號體系來做ID的打通，用戶注冊時，給到用戶一個uid，以uid來強關聯所有注冊用戶的信息。

2.基于設備

那對于未注冊用戶可以通過終端設備ID精準識別，包含Android/iOS兩類主流終端的識別。通過SDK將各種ID采集上報，后臺利用的ID關系庫和校準算法，實時生成/找回終端唯一ID并下發。

3.基于賬號&設備

結合各種賬戶、各種設備型號之間的關系對，以及設備使用規律等用戶數據，采用規則規律、數據挖掘算法的方法，輸出關系穩定的ID關系對，并生成一個UID作為唯一識別該對象的標識碼。

6、實踐

1.梳理業務及數據現狀

由于公司包含租住、生活服務等多條業務線，不同業務的用戶標識不一；數據來源各不相同，數據散落在各業務表中，ID標識包含phone、郵箱、神策ID、cuid、IMEI、idfa等。

2.明確建設目標

ID-Mapping體系的建立，旨在打破數據孤島，將更多用戶的數據關聯起來，形成全域用戶畫像，幫助營銷人員進行精細化營銷。

3.制定項目計劃

第一階段：基于用戶賬號體系，用phone關聯注冊用戶的ID，維護一個ID映射庫，統計注冊用戶線上線下行為數據。

第二階段：基于設備，用device ID關聯未注冊用戶的ID，統計未注冊用戶的行為數據。

第三階段：基于賬號&設備，采用數據挖掘算法做ID映射。

4.按計劃進行

接下來要做的就是按計劃開展項目。這個過程中，注意要點在于，基于公司的數據現狀出發，一步步實施；梳理清楚底層數據表中的ID標識；理清楚各ID之間的關系圖，便于做映射。

說在最后：

整個ID體系建設完成后，接下來會開始標簽設計的篇章~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用户id生成规则_阿里/网易/美团/58用户画像中的ID体系建设的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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