用户画像的缘起你造吗？

新闻 2024-9-21编辑：深圳网站建设阅读（）标签： 画像 缘起

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　　用户画像是一【yī】瓶老酒，久到醇香四溢。早在互联【lián】网风靡之前，企业就【jiù】会为服务对象打上各种标签【qiān】，并【bìng】以【yǐ】此进行分类，从而为不同的客户提供不【bú】同【tóng】的服【fú】务【wù】。甚至在日【rì】常【cháng】生活中，我【wǒ】们【men】也会在不经意间【jiān】使用用户画像，比如这句稍带贬义的顺口【kǒu】溜：“见人【rén】说人话【huà】，见【jiàn】鬼【guǐ】说鬼【guǐ】话。”

　　用【yòng】户画像又是一瓶新酿【niàng】，跟着大数据的步伐，重新【xīn】梳洗打扮【bàn】。在过去，用户画像【xiàng】是一种勾【gōu】画【huà】目标用户、联系用【yòng】户诉求与【yǔ】设计方向的有效工具。而在DT时代的背景下【xià】，数据【jù】充盈了用户画像的丰满度，用户【hù】画像【xiàng】又反向为【wéi】数据赋能，从【cóng】知悉到洞察【chá】，用户【hù】画像【xiàng】呈现出了更为广泛的【de】应【yīng】用前景。

　　那么，如何做好这【zhè】件有意义，又有【yǒu】意【yì】思【sī】的事呢【ne】?一起来听【tīng】听产品经理张小墨老师的分享~

　　一、用户画像的缘起

　　讲述用户画像缘起之前，想先讲一个小故事。

　　前些日子【zǐ】，有朋友找到我说：小墨，我准备【bèi】做个微【wēi】信小游戏，特别好玩，简【jiǎn】单易操作，微信【xìn】用户【hù】都是我的目【mù】标用户。

　　咂摸一下，有问题吗?

　　当我的【de】朋友认为所有微信用户都是【shì】他【tā】的目【mù】标用户时，问题就出【chū】现了：因【yīn】为一【yī】款游戏哪怕做到了老少皆宜，也应【yīng】该明确出更垂直的目标【biāo】用户群【qún】体。就像【xiàng】你住在水库【kù】边上，也不能说【shuō】水库里的水【shuǐ】都【dōu】是你的，瓢挖缸盛【shèng】的才属于你。这个时候【hòu】，就该“用【yòng】户【hù】画【huà】像”登场了。

　　用【yòng】户画【huà】像最【zuì】初的意义【yì】，在于帮助【zhù】我们找寻到【dào】目标【biāo】用户，明确出他们的喜好与厌【yàn】恶，从而优化【huà】我们所【suǒ】能提供的产【chǎn】品功能与服务【wù】，最终创【chuàng】造出更多的商业与社会【huì】价值。用户画像【xiàng】发展至今，可用性得到进一步提升【shēng】。当然，其根基仍然是用户【hù】标签。不【bú】过在【zài】大数据加成之下，我们得【dé】以从海量【liàng】数据中【zhōng】提炼更多的用户基础特征与行为特征来丰富用户标签【qiān】，这就【jiù】让用户画像变得更为立体【tǐ】与【yǔ】真【zhēn】实【shí】了。

　　讲到这里，需要交代一下什么是基础特征，什么是行为特性?

　　基【jī】础特征【zhēng】，指【zhǐ】的是用户的基础信息，即用户的【de】属性信息，比【bǐ】如年龄段、性别、消费【fèi】水【shuǐ】平等信息【xī】。

　　行【háng】为特【tè】征，指的是通过对用【yòng】户在网站或App上的【de】行【háng】为与行【háng】为背后的数据【jù】进【jìn】行统计分析【xī】，从而得出【chū】的【de】用户线上【shàng】行为偏好，比如【rú】某航空公司的【de】服【fú】务客户以白领为主，偏好上午办公，喜欢使用医疗健【jiàn】康类【lèi】App。

　　上述两者的组合，组【zǔ】成了【le】用【yòng】户画【huà】像的基石，也成为【wéi】了用户画像系统【tǒng】功底薄厚的瓶【píng】颈。

　　聊到这，大家应【yīng】该可【kě】以感受【shòu】到【dào】了，用户标签越丰【fēng】富，用户画像越丰满。而用户画像越丰满，则越能支撑【chēng】我们做【zuò】出正确的决【jué】策。问题【tí】来了【le】，我们【men】该如何充盈用户画像的【de】丰满度呢?

　　巧妇难为无米之炊，米去哪里找?

　　二、巧妇找米并不难

　　首先我们对用户画像做个拆解，把这个事儿拆成以下几步：

　　从上图，我们可以看到用户画像标签有三种来源：

　　1、基于业务场景抽象而来，尤其【qí】是在产品上【shàng】线之前，我们【men】还无【wú】法获取到用户的行为数据，通过对【duì】业【yè】务场【chǎng】景【jǐng】的调研，可以梳理出初步的用户【hù】标签【qiān】;

　　2、基于已有数【shù】据沉【chén】淀而来【lái】，产品上线【xiàn】后【hòu】，随着业务的发展【zhǎn】产生了大量的【de】业务数据与用户行为数据，经过【guò】提炼可以不【bú】断充【chōng】盈着用户【hù】画像【xiàng】;

　　3、基于决策模型的【de】数据归【guī】因验证【zhèng】而来，决【jué】策【cè】模型输出的决策会【huì】不【bú】断产生新【xīn】的数据来【lái】验证与完善用户画【huà】像，所以引入模型是提高用户画像置信度【dù】的有效手【shǒu】段【duàn】。

　　有意思的地方来了，在产【chǎn】品设计【jì】、规划【huá】、冷启动【dòng】，乃至产【chǎn】品萌芽期，我们需要【yào】锁定【dìng】产【chǎn】品【pǐn】的目标人群，从而让产品功能【néng】更加聚焦，达到最【zuì】小【xiǎo】损【sǔn】害、最大【dà】收【shōu】益的目的。如果仅通【tōng】过用户调【diào】研与场景分析构建用户画像，因为缺乏了数据验【yàn】证，画【huà】像的置信度自【zì】然会被降低。不【bú】管是初创【chuàng】公司还是成熟大厂，在【zài】打造一款新产【chǎn】品的时候【hòu】，总是要经历这个从无到【dào】有的过【guò】程。这也就意味着【zhe】，我们总要经历产品数【shù】据的【de】积少成【chéng】多。

　　当数【shù】据不足以验证【zhèng】画像置信度【dù】的【de】时候，怎么办?亦或是产品相对成【chéng】熟，数据有所积累，但终究尺有所【suǒ】短、寸有【yǒu】所长【zhǎng】，想【xiǎng】进一步做【zuò】画像【xiàng】补全，怎【zěn】么办?正所谓是：巧妇想做饭【fàn】，米从何来【lái】哉?

　　此时，找一个优质的第【dì】三【sān】方【fāng】画像服务供【gòng】应【yīng】商成【chéng】了最能【néng】保障效率的选择。按照这个思路，我【wǒ】在国内市【shì】场找【zhǎo】到了一【yī】些用户画【huà】像的产品，以个推用户画像服【fú】务为例，能够提供基础特征【zhēng】、行为【wéi】特征【zhēng】以及场景特征在内的上千种用户【hù】标【biāo】签【qiān】。适用的【de】第三【sān】方用户画像服务，满足了我们找米的期望【wàng】。在期望之外，像个推这些做用户【hù】画【huà】像【xiàng】的【de】企业【yè】，还提供了可参考的标准标签【qiān】与策略模型，甚至考虑到了应用场景【jǐng】。这样一来，相当【dāng】于【yú】不仅给了米【mǐ】，还给了口【kǒu】锅，并附带了将米加【jiā】工成美【měi】食的菜谱【pǔ】。

　　引他山之石，切【qiē】合自身【shēn】业务特【tè】征，低成本、快速建立用户【hù】画像体系来【lái】攻【gōng】本山之玉。这么看来，巧【qiǎo】妇找【zhǎo】米也不【bú】难嘛【ma】。

　　三、产品腾飞的助跑器

　　很多【duō】企【qǐ】业都在推【tuī】进自己的用户【hù】画像系统【tǒng】建设，但【dàn】常【cháng】常没有把用户画【huà】像【xiàng】的战斗力【lì】发挥出来，甚至沦【lún】为了摆设，所以这里有两点需要【yào】强调一下：

　　1、用户【hù】画像【xiàng】需要范【fàn】围边界，精【jīng】而【ér】专就好，大而全反倒是浪费资源，动辄成百【bǎi】上千个维度【dù】只【zhī】会增加使用难度;

　　2、用户画像需要评判【pàn】标准，用【yòng】户画【huà】像【xiàng】的【de】决策模型是产品与运【yùn】营的战略资源，能否具备【bèi】可用的决【jué】策模型也就成了评【píng】定【dìng】用户画像优劣的重要标准。

　　当我们打造出符合【hé】自身业务【wù】特点的【de】用户画像体系，收获的【de】季度就来了。

　　1. 业务与产品验证

　　从点子到产品，我【wǒ】们不断地设想着自己的目标用户群体，从最初的调研访【fǎng】谈【tán】到用【yòng】户画像系统的【de】建设，都是【shì】为了达【dá】成这样【yàng】的目标。在用户画像体系相【xiàng】对完善【shàn】的基础【chǔ】上，我们可以根据条件的【de】组合，筛选【xuǎn】出对应【yīng】的【de】用户群体【tǐ】，用目标【biāo】用户的标签数据去匹【pǐ】配【pèi】现有的业务数据，可以验【yàn】证业务方向是否符合原【yuán】有预期，更可以在业务推广时【shí】，进【jìn】行【háng】推广【guǎng】质量评估。

　　另外，用户画像【xiàng】可以【yǐ】辅【fǔ】助产品【pǐn】设计【jì】，按照用户群体特征进行用户【hù】分组，根据用户【hù】分组数据验证产品功能的使用效果，用【yòng】数据量化产品【pǐn】功能，找【zhǎo】到产【chǎn】品改进关键点，从而【ér】保障产品设计【jì】不【bú】偏离【lí】既定航【háng】道。

　　2. 精细化运营

　　不少人认【rèn】为【wéi】产【chǎn】品相对成熟之后【hòu】才需要考虑精细化【huà】运营【yíng】，从而在产品萌芽期【qī】采用了相对粗放的运【yùn】营策略。但是，如【rú】果【guǒ】可以定【dìng】点【diǎn】射击、百发百中，为什么还【hái】要漫天扫射、浪费子弹呢?

　　在【zài】产品启动的那一刻，引入第【dì】三方【fāng】的画像工具，快速构【gòu】建用户画像体系【xì】，通过【guò】自有产品数据进行修【xiū】正【zhèng】，不断提高【gāo】用户【hù】画像【xiàng】置信度，利用推荐算法【fǎ】辅助产品的营销推广。这不仅可以缩【suō】短【duǎn】了用户的选【xuǎn】择路径，提高用户转化率，还达成了“千【qiān】人千【qiān】面”的精准【zhǔn】营销。

　　当【dāng】画像内【nèi】容【róng】积累到一定的程【chéng】度，使用算法对已有的【de】海量数【shù】据进行【háng】处理，构建出【chū】智【zhì】能服务模型。当数据【jù】产生【shēng】“思考”的【de】那一刻【kè】，用【yòng】户画像所带来的想象空间将变得无比辽阔，不管【guǎn】是消息推【tuī】送，个性化推荐还是精准【zhǔn】搜索【suǒ】，都会变得更加善解【jiě】人【rén】意【yì】。在实【shí】践中，个推已经实现了【le】用户画像与消息推送的功能打通【tōng】。产品可【kě】以【yǐ】直接【jiē】将用户【hù】画【huà】像策略模型用【yòng】于消息推送，而消息推送的反馈数据也将直接作用【yòng】于用户【hù】画像模型的优化，这【zhè】样就形【xíng】成一个良性循【xún】环，能不断【duàn】提升“精细化运营”的程度。

　　3. 数据服务

　　近来，数【shù】据中台日益火热，用户画像系统【tǒng】作为数据【jù】中台的重要组成部分，是重要的用户【hù】数据查询平台，也是用【yòng】户【hù】数据可视化平【píng】台，更是用户分析结果【guǒ】的呈现平台。更重要的【de】是在大【dà】数据的【de】背【bèi】景下【xià】，用户画像不再像过去一样静【jìng】态地【dì】呈现，而是可以【yǐ】实时【shí】获取【qǔ】用户数据进行动态的展示【shì】，从【cóng】而具备了支撑营【yíng】销决【jué】策的数据服务能力。而【ér】且，随着大【dà】数据【jù】与算【suàn】法的成熟，用户画像系统【tǒng】所能提供的数据服务也不【bú】再局【jú】限于数据可视化【huà】与分析成果的展示【shì】，甚至可以【yǐ】进一步实现对需求的预【yù】测，去洞察【chá】市场的增量空间【jiān】以及【jí】现有【yǒu】产品的【de】发展【zhǎn】趋【qū】势。

　　日【rì】趋激烈的【de】商业环境对企业产品变现能力提出了更高的【de】要求，企【qǐ】业不仅想活下【xià】去，更【gèng】想好好地活下【xià】去。叩开【kāi】未来的大门，企业需要付出很多努【nǔ】力，而用户画【huà】像就是其中【zhōng】一【yī】块敲门【mén】砖【zhuān】，更是大门【mén】开启【qǐ】后，助【zhù】帆远航【háng】的清风。

　　好风凭借力，送我上青云，用户画像正如是。

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