用户画像是一个挺新颖的词，开端它是大数据职业言必及之的时尚概念。现在咱们运营谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这篇文章首要讲产品和运营视点的用户画像。
期望看完后，处理你全部关于用户画像的疑问。
什么是用户画像
用户画像一点也不奥秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，自动或被动地搜集，终究加工成一系列的标签。比方猜用户是男是女，哪里人，薪酬多少，有没有谈恋爱，喜爱什么，预备剁手购物吗？
咱们常把用户标签和用户画像对等。凡是用户画像的文章，类似上文图片都会呈现，有用烂的趋势。标签化是最直观的解说，但它不等于用户画像。
用户画像的正式名称是User Profile，咱们往往把它和User Persona混杂，后者更恰当的名字是用户人物。是产品规划和用户调研的一种方法办法。当咱们评论产品、需求、场景、用户体会的时分，往往需求将焦点调集在某类人群上，用户人物便是一种笼统的办法，是方针用户的调集。
用户人物不指代详细的谁。「她是一位25岁的白领，211大学毕业，现在从事于互联网职业的规划作业，居住在北京。独身，平常喜爱摇滚乐」，这段言语，常用来描绘产品的典型用户。
本文谈的User Profile，更多是运营和数据休戚相关的途径级运用，实质是对任何一个用户都能用标签和数据描绘。
用户画像的运用
它在企业迈大迈强的进程中有无足轻重的效果。以下是首要的运用。
精准营销：这是运营最了解的玩法，从粗豪式到精细化，将用户集体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手法，驱以关心、拯救、鼓励等战略。
数据运用：用户画像是许多数据产品的根底，比方耳熟能详的引荐系统广告系统。操作过各大广告投进系统的同学想必都清楚，广告投进根据一系列人口核算相关的标签，性别、年纪、学历、爱好偏好、手机等等。
用户剖析：尽管和Persona不相同，用户画像也是了解用户的必要弥补。产品前期，PM们经过用户调研和访谈的方法了解用户。在产品用户量扩展后，调研的功效下降，这时分会辅以用户画像合作研讨。新增的用户有什么特征，中心用户的特点是否改动等等。
数据剖析：这个就不必多提了，用户画像能够了解为事务层面的数据仓库，各类标签是多维剖析的天然要素。数据查询途径会和这些数据打通。
对大部分产品，用户画像用不到引荐系统，个性化引荐也进步不了几个赢利，究竟它需求许多的用户和数据作支撑。所以这些产品，更适合以用户画像为根底去驱动事务。
提了那么多优点，可是据我了解，不少公司，花了一大笔钱招了不少人建造用户画像系统，成果用不起来。或许做了一份用户画像的陈述，性别用户地理位置用户消费金额，看上去挺巨大上的，看完也就看完了。
归根到底，难以用好。
许多用户画像初衷是好的，可是沦为了方法主义。
举身边的比方，朋友在公司树立用户画像区别了百来个维度。用户消费、特点、行为包罗万象。原本这不错啊，可是上线后运营看着这个干瞪眼。
问题包括但不限于，用户有那么多维度，怎样合理地选择标签？我想界说用户的层级，VIP用户应该累积消费金额超越多少？是在什么时刻窗口内？为什么选择这几个规范？后续应该怎样保护和监控？事务发生改动了这个标签要不要改？
树立好标签，怎样验证用户画像的有效性？我怎样知道这套系统成功了呢？效果欠安怎样办？它有没有更多的运用场景？
战略的履行也是一个纠结的问题。从岗位的履行看，运营背负着KPI。当月底KPI完不成时，你觉得他们更喜爱选择全量运营，仍是精细化呢?
我想不少公司都存在这样类似状况：运用过用户画像一段时刻后，发现也就那么一回事，也就逐渐不再运用。
这是用户画像在事务层面遇到老大难的问题。尽管企业自称树立用户画像，运用仍是挺粗糙的。
怎样深化了解用户画像
画虎不全反类汪，想要用好它，首先得深化了解用户画像。
现在运营按用户生命周期树立了几个标签，比方新用户、活泼用户、丢失用户，这些标签当然够细分。但它真的是一个好标签么？不是。
由于这些都是滞后性的。按丢失用户的一般界说，往往是用户很长一段时刻没有回应和举动，可是都几个月没有响应了，哪怕知道是丢失用户也杯水车薪。它有价值，但太滞后。
聪明的运营会树立一个新的标签，最近一次活泼距今天数，用户有六个月没有活泼，那么天数便是180天。这个比单纯的丢失用户标签好，能凭此区别不同的距今天数，树立30天，90天，180天的时刻节点。
距今天数也不是最好的。用户有差异，相同两个用户A和B，哪怕不活泼天数相同，我也不能以为它们的丢失或许性持平。该问题在低频场景更凸显，旅行APP，半年没有活泼也是正常的，此刻距今天数力有未逮。
回过头看丢失用户，咱们界说它，不是为了树立一个巨大上的系统。任何企业，必定一开端就期望丢失用户越少越好，其次才是怎样拯救。这种事务前提下，预防性的削减丢失用户比现已丢失的标签更重要。
所以最好的标签的标签是用户丢失概率，丢失概率>距今消费天数>丢失标签。
不要想当然的概括一个完全齐备的系统，却疏忽了画像的中心价值。用户画像首先得是商业意图下的用户标签调集。
猜用户是男是女，哪里人，薪酬多少，有没有谈恋爱，喜爱什么，预备剁手购物吗？讨论这些是没有含义的。是男是女怎样影响消费决议计划，薪酬多少影响消费才能，有没有谈恋爱会否带来新的营销场景，剁手购物怎样精准引荐，这些才是用户画像背面的逻辑。
不是我有了用户画像，便能驱动和进步事务。而是为了驱动和进步事务，才需求用户画像。这是很简略犯的过错。
用户画像的标签一般经过两种方法取得，根据已有数据或许必定规矩加工，丢失标签和距今天数皆是。其他一种是根据已有的数据核算概率模型，会用到机器学习和数据发掘。
概率是介于0~1之间的数值。拿性别举例，除非能直接获取用户的身份证信息，用户很少会填写性别，填写的性别也不必定精确，网游中性别为女的扣脚大汉一抓一大把呢。
这儿就要添加一层揣度用户实在性其他算法。中国人的性别和名字是强相关，建国建军，翠花翠兰，很简略判别。算法中常用贝叶斯，经过已有的名字性别库猜测新参加的用户性别。
特别状况下，不少名字是中性，男女不辩。像晓晶，可男可女。更特别的状况，看上去是男性的名字，也有或许是女人，我的初中教师就叫建军，然而是个和颜悦色的小姐姐。
特别状况意味着特别的概率，所以不能用非此即彼的二分法。所谓概率，它更习气告知你，经过模型揣度，建军有95％的或许是男性名字，表明为0.95；晓晶有55％的或许是男性，表明为0.55。
尽管为了便利，模型会树立阈值，将50％以上的概率默以为男性，以下默以为女人。但事务部分的同学要清楚，用户标签的实质往往是0～1之间的概率。
概率型的标签很难验证。某位用户被标上学生标签，要么真的哄他上传学籍证明，不然很难知道他是不是真的学生。这种黑箱状况下，针对学生用户进行营销活动，效果好与欠好，都受标签精确率的影响。广告、引荐、精准营销都会遇到这个问题。
概率必定有多有少。90%丢失概率的用户，和30%丢失概率的用户，尽管是模型树立出的猜测值，非实在，咱们仍是会以为前者更有脱离的或许性，凭此树立运营战略。
这带来一个新的问题，怎样选择概率的阈值？
咱们想要拯救丢失用户，选择80%以上概率的人群，仍是60%呢？答案现已说过了，要考虑事务，拯救丢失用户是手法不是意图，实践意图是经过拯救丢失用户进步赢利，那么阈值的选择便利的处理。核算不同阈值下，拯救用户的收入和本钱，选择最优解。
推而广之，引荐系统也好，广告系统也罢，它们有更杂乱的维度、标签、特征，实质也是找出用户最近想不想买车，用户最近想不想旅行。把最合适的信息在最恰当机遇推给用户，获取最大的利益。
我罗列的事例，是简化过的。像名字，在电商和消费职业，除了生理上的性别，还会树立消费模型上的性别标签，有些人尽管是男性，但购物行为是女人，这是要区别的。
看到这儿别怕，想要建好用户画像，说简略不简略，说难也不难。
怎样树立正确的用户画像
用户画像首先是根据事务模型的。事务部分连事务模型都没有想好，数据部分只能巧妇难为无米之炊。数据部分也别关门造车，这和做产品相同，连用户需求都没有了解透彻，匆匆忙忙上线一个APP，成果无人问津。
了解顾客的决议计划，考虑事务场景，考虑事务形状，考虑事务部分的需求…这些概念说得很虚，可是一个好的用户画像离不开它们。本文没有说数据、模型和算法，是我以为，它们比技能层面更重要。
咱们从一个故事开端树立用户画像吧。
老王是一家互联网创业公司的中心人员，产品主营绿色健康沙拉，老王和绿色比较搭嘛。这家公司推出了APP专卖林林总总的沙拉，现在需求树立用户画像辅导运营。
公司现阶段在事务层面，更重视营销和出售：怎样将沙拉卖得更好。下图是老王简略整理的运营流程。
老王将顾客按是否购买过沙拉，区别成潜在用户和新客。潜在用户是注册过APP但还没有下单，新客是只购买过一次沙拉的用户，除此以外还有老客，即消费了两次及以上的人群。
为了便于咱们了解，我用JSON格局表明一个简易的用户画像。
为什么独立出新客标签？由于老王的沙拉针对未消费用户会有新人红包引导消费，万事开头难。这也带来新客一次后不再消费的问题，所以需求潜在、新客、老客的区别。
作为一个有寻求的运营人员，区别老客也是不行，这儿持续用户分层。
传统的分层用RFM三个维度衡量，沙拉的客单价比较固定，F和M取一个就够用了。老王现在核算不同消费层次的用户留存度差异，比方某时刻段内消费达XX元的用户,在未来时刻段是否仍旧消费。
沙拉这类餐饮是高频消费，XX应该选择一个较窄的时刻窗口，核算365天内的消费含义不大。还有一点需求留意的是，沙拉不同时节的销量是有差异的，冬季沙拉必定卖的不如夏天，要归纳考虑消费散布。
这儿权且界说，30天内消费200元以上为VIP用户。老王的生意假如特别好，也能够持续区别超级VIP。这种标签往往合作事务，比方VIP有赠送饮料，优先配送的权益。非VIP人群，也需求鼓励往VIP开展。
画像的人口核算特点，老王靠用户填写订单上的收货人名字搞定。原籍年纪这几个，对沙拉生意没有特别大的协助，莫非为四川籍用户进步麻辣沙拉？
用户地址，能够经过收货地树立规矩判别，比方某个地址呈现X次，能够将其以为常用地地址。再根据送货地在写字楼仍是校园，核算用户是白领仍是学生。
老王针对不同特点的人群，采取了特别的运营战略。像学生集体，由于7,8月份是暑假，所以老王提早预估到校园区域的出售额下降。当9月开学季，又能对返校学生进行召回。
白领相关的集体，更重视消费体会，对价格灵敏是非必须的。假如途径女用户的消费占比高，老王就主打瘦身功用的沙拉，而且以包月套餐的方法进步销量。
以一家沙拉店来看，老王的用户画像现已不错了，但他仍是焦头烂额，由于用户丢失率开端上升。用户丢失有各式各样的原因：对手老李沙拉的竞赛、沙拉的口味、用户觉得性价比不高、老王不行帅等。
丢失是一个老大难的猜测问题。老王对丢失用户的界说是30天没有消费。想要精确猜测，这儿得测验用机器学习建模，技能方面先这儿略过。所谓建模，最好要找到用户开端不消费的时刻点之前的关键要素，可是是行为，能够是特点。
用户前史窗口内消费金额少，有或许丢失；用户前史窗口内消费频次低，有或许丢失；用户前史窗口内翻开APP次数少，有或许丢失；用户给过差评，有或许丢失；用户等餐时刻长，有或许丢失；用户的性别差异，有或许丢失；餐饮的季度要素，有或许丢失…
老王根据事务，选择了或许影响事务的特征，提交给数据组测验猜测丢失。需求留意的是，这些用户行为不能反响实在的状况。咱们无妨想一下，丢失用户的行为，是不是一个动态的改动进程？
我从前消费过许屡次，可是忽然吃腻了，所以削减消费次数，再之后不怎样消费，终究丢失。单位时刻段内的消费忠实度是梯度下降的，为了更好的描绘改动进程，将时刻窗口细分红多个等距段。前30~20天、前20~10天、前10天内，这种切分比前30天内能够更好地表达下降趋势，也更好的猜测丢失。
从老王的思路看，所谓丢失，能够经过用户行为的细节预判。机器学习的建模尽管依靠核算手法，也离不开事务洞悉。这儿再次证明，用户画像树立在事务模型上。
丢失概率处理了老王的心头之患，经过提早发现下降丢失用户。拯救丢失推广一段时刻后，老王发现尽管丢失用户削减了，可是本钱进步了，由于拯救用户也是要花钱的呀。赔本可不行，老王心头又生一计，他只拯救有价值的，那种拿了红包才消费的用户老王他不要了！老王要的是真爱粉。所以他合作消费层次区别对待，尽管丢失用户的数量没有操控好，可是赢利进步了。
上述的用户画像，没有一个标签脱离于事务之外。根据事务场景，咱们还能幻想许多用户画像的玩法。沙拉有不同的口味，蔬果鸡肉海鲜。用户的口味偏好，能够用矩阵分化、含糊聚类或许多分类的问题核算，也以0～1之间的数字表明喜爱程度，类似的，还有价格偏好，即价格灵敏度。
再深化想一下事务场景，假如某个作业地址，每天都有五六笔的订单，分属不同的客户不同的时刻段，外卖小哥得送个五六次，对人力本钱是多大的糟蹋呀。运营能够在后台剖析相关的数据，以团购或拼单的方法，促进订单兼并，或许出售额的赢利会下降，可是外卖的人力本钱也节省了。这也是用画像作为数据剖析的根据。
老王的运营故事说完了，现在对用户画像的树立有一套主意了吧。
用户画像的架构
不同事务的画像标签系统并不共同，这需求数据和运营意图性的提炼。
用户画像一般按事务特点区别多个类别模块。除了常见的人口核算，社会特点外。还有用户消费画像，用户行为画像，用户爱好画像等。详细的画像得看产品形状，像金融范畴，还会有危险画像，包括征信、违约、洗钱、还款才能、稳妥黑名单等。电商范畴会有产品的类目偏好、品类偏好、品牌偏好，不胜枚举。
上图是顺手画的的比方，画一个架构不难，可贵是了解每个标签背面的事务逻辑和落地方法，至于算法，又能独自扯许多文章了。
从数据流向和加工看，用户画像包括上下级递进联系。
以上文的丢失系数举例，它经过建模，其依靠于用户前期的前史行为。而用户前期的前史行为，即10天内的消费金额、消费次数、登录次数等，自身也是一个标签，它们是经过原始的明细数据取得。
上图罗列了标签加工和核算的进程，很好了解。最上层的战略标签，是针对事务的落地，运营人员经过多个标签的组合构成一个用户群组，便利履行。
公司越大，用户画像越杂乱。某家主打内容分发的公司进入了全新的视频范畴，现在有两款APP，那么用户画像的结构也需求改动。既有内容相关的标签，也有视频相关的标签，两者是并行且相关的。
比方A用户在内容标签下是重度运用，而在视频标签下是轻度。比方B用户很久没翻开内容APP有丢失危险，但在视频APP的运用时长上看很忠实。如此种种，看的是灵敏运用。当然，名字性别这类人口核算标签，是通用的。
用户画像作为途径级的运用，许多运营战略及东西，都是在其根底上构建的。
根据营销和消费相关的标签，新客、老客、用户的丢失和忠实、用户的消费水平和频率等，都是构成CRM（客户联系办理）的根底，或许咱们更习气叫它用户/会员办理运营途径。
它的效果在于，将数据化的标签，转换成产品运营战略。不同的标签对应不同的用户集体，也对应不同的营销手法。CRM的结构中会包括各类触达用户的常用途径比方短信、邮件、推送等。也包括CMS（内容办理系统），履行人员经过其快速装备活动页、活动通道、优惠券等，靠营销活动拉动数据。
老王的沙拉事务要是做大，那么运营途径就会以图中的结构建立。老王在CRM中组合标签，新客老客丢失客的数据凭借BI监控，然后经过CMS系统装备红包啊优惠券啊等等，再经过短或Push触达。
好的用户画像系统，既是数据生态系统，也是事务和运营的生态系统，它是一门杂乱的穿插范畴。由于篇幅有限，算法，数据产品没有更多的触及，今后有时机再讲吧。中心思想期望咱们能吃透。若有吐槽和疑问欢迎留言。
万千用法，存乎一心。
原文始发于微信大众号（秦路）
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