用户画像

1.什么是用户画像

用户画像一点也不神秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，最后加工成一系列的标签。比如猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？

2.用户画像的应用

精准营销：这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。

数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统。操作过各大广告投放系统的同学想必都清楚，广告投放基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等。

用户分析：虽然和Persona不一样，用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期，PM们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候会辅以用户画像配合研究。新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。

数据分析：这个就不用多提了，用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通。

很多用户画像初衷是好的，但是沦为了形式主义。问题在于标签划分过多，策略执行有难度。

不要想当然的归纳一个齐全完备的体系，却忽略了画像的核心价值。用户画像首先得是商业目的下的用户标签集合。

猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？探讨这些是没有意义的。是男是女如何影响消费决策，工资多少影响消费能力，有没有谈恋爱会否带来新的营销场景，剁手购物怎么精准推荐，这些才是用户画像背后的逻辑。

不是我有了用户画像，便能驱动和提高业务。而是为了驱动和提高业务，才需要用户画像。

用户画像的标签一般通过两种形式获得，基于已有数据或者一定规则加工，流失标签和距今天数皆是。另外一种是基于已有的数据计算概率模型，会用到机器学习和数据挖掘。

3.用户画像的架构

用户画像一般按业务属性划分多个类别模块。除了常见的人口统计，社会属性外。还有用户消费画像，用户行为画像，用户兴趣画像等。具体的画像得看产品形态，像金融领域，还会有风险画像，包括征信、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等。电商领域会有商品的类目偏好、品类偏好、品牌偏好，不一而足。

用户画像

上图是随手画的的例子，画一个架构不难，难得是了解每个标签背后的业务逻辑和落地方式

用户画像

上图列举了标签加工和计算的过程，很好理解。最上层的策略标签，是针对业务的落地，运营人员通过多个标签的组合形成一个用户群组，方便执行。

用户画像作为平台级的应用，很多运营策略及工具，都是在其基础上构建的。

用户画像

基于营销和消费相关的标签，新客、老客、用户的流失和忠诚、用户的消费水平和频率等，都是构成CRM（客户关系管理）的基础，可能大家更习惯叫它用户/会员管理运营平台。

它的作用在于，将数据化的标签，转换成产品运营策略。不同的标签对应不同的用户群体，也对应不同的营销手段。CRM的结构中会包含各类触达用户的常用渠道比如短信、邮件、推送等。也包含CMS（内容管理系统），执行人员通过其快速配置活动页、活动通道、优惠券等，靠营销活动拉动数据。

老王的沙拉业务要是做大，那么运营平台就会以图中的结构搭建。老王在CRM中组合标签，新客老客流失客的数据借助BI监控，然后通过CMS系统配置红包啊优惠券啊等等，再通过短或Push触达。