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榮耀標識細思極恐的“立體”用戶畫像，如何為“新零售”賦能？
通過信息化與大數(shù)據(jù)技術(shù)為零售行業(yè)插上科技的翅膀，改變傳統(tǒng)的低效耗能的工作模式，這就是“新零售”概念自身的含義所在。
“顧客就是上帝”，是一句大家所有人都耳熟能詳?shù)脑捳Z。這句話在二十年前，可能還是一句空話。因為商家少，買家多。賣方市場的局面必然會將用戶體驗的因素放在次要的位置。
但如今隨著市場競爭的不斷加大以及各種資源的不斷涌入，無論是在傳統(tǒng)零售快消、連鎖店，還是在目前移動互聯(lián)網(wǎng)時代的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，都在時刻踐行這句話。
傳統(tǒng)零售快消連鎖超市，為了吸引用戶光顧消費，無所不用其極。通勤車，優(yōu)惠券，買一贈一….各種的促銷活動時刻沖擊著人們的眼球。即時在移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品市場下，隨著用戶的消費觀念消費行為的不斷轉(zhuǎn)型升級，各個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也在不斷的向用戶體驗側(cè)傾斜。
“今日頭條”打破了傳統(tǒng)的被動式閱讀，由填鴨式的“編輯為王”的信息流時代，轉(zhuǎn)變?yōu)閭€性化的“用戶為王”的feed流時代。“網(wǎng)易云音樂”打破了傳統(tǒng)音樂播放工具的桎梏，由單一的提供“播放音樂的工具”，變?yōu)椤搬尫庞脩羟楦小钡妮d體。通過在地鐵站鋪設(shè)用戶音樂評論的運營活動，以及產(chǎn)品設(shè)計上的極盡情感化，給用戶以情感到個人價值的釋放。
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品之所以能夠在提升用戶體驗的工作上做到精確，快速，高效，最重要的原因在于搭建了豐富而龐大的用戶畫像體系。將用戶的個人信息結(jié)構(gòu)化，操作行為便簽化，并通過機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)完成由點到面的用戶群像。而對搭建用戶畫像體系最重要的兩個因素：數(shù)據(jù)和算法中，數(shù)據(jù)又是最重要的一環(huán)。而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，最不缺的就是數(shù)據(jù)。
而傳統(tǒng)的零售、連鎖、快消行業(yè)的商家，最缺的就是數(shù)據(jù)。其實零售行業(yè)的產(chǎn)出的數(shù)據(jù)也不少，但大都是經(jīng)銷商、供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)，或者售后服務(wù)商提供的一部分歷史數(shù)據(jù)，以及與相關(guān)咨詢公司合作下的行業(yè)分析報告數(shù)據(jù)。
這樣的數(shù)據(jù)沒有價值嗎？錯，當然很有價值。但問題是這些數(shù)據(jù)與用戶層面相隔太遠，無法做到精確，快速，高效的獲取用戶需求，了解用戶意愿，甚至洞悉用戶愿望的目的。
在“新零售”的最新市場風向與格局下，對于傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)型升級，搭建針對于零售快消場景下的“立體”用戶畫像，顯得尤為必要。
用戶畫像的前世
隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品功能的不斷迭代，以及數(shù)據(jù)獲取渠道及維度的不斷豐富，獲取成本的逐漸減低，用戶畫像的定義及內(nèi)容也在不斷的發(fā)生著變化。
定性階段的第一類用戶畫像
傳統(tǒng)用戶畫像，或者說第一種意義上的用戶畫像，主要說的是產(chǎn)品設(shè)計、運營人員從用戶群體中抽象出來的典型用戶。
往往通過用戶調(diào)研，經(jīng)過調(diào)查問卷，用戶訪談等形式了解用戶的共性與差異，并不根據(jù)結(jié)果匯總并聚類成不同類型的幾種用戶畫像類型。
這一類用戶畫像更偏向于定性分析，本質(zhì)上是用來闡述用戶需求產(chǎn)生原因的方法。他的作用主要是幫助產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品研發(fā)階段，能夠從用戶的角度思考問題，理解用戶需求并想象用戶的使用場景。
但通常情況下，隨著產(chǎn)品功能的不斷迭代以及真實用戶數(shù)據(jù)的不斷涌入，僅僅通過這種定性的評估很難貼近實際的并細致的構(gòu)建用戶模型。虛構(gòu)的人物畫像往往不是真的目標群體，而是一個臆想的理想化個體。
此時，依靠數(shù)據(jù)來確定用戶畫像的階段來臨。
定量階段的第二類用戶畫像
第二類用戶畫像相比第一種用戶畫像更加有說服力。因為其基于產(chǎn)品積累的用戶行為數(shù)據(jù)來進行用戶畫像的搭建，結(jié)果更加真實準確。
在此類用戶畫像中，多維度的用戶行為數(shù)據(jù)以及用戶的基本信息數(shù)據(jù)起到了至關(guān)重要的作用。
多維度的用戶行為數(shù)據(jù)主要通過產(chǎn)品后臺數(shù)據(jù)記錄或數(shù)據(jù)埋點以及第三方登錄api等方式，維度包括：用戶搜索，瀏覽，停留，跳轉(zhuǎn)，點贊，評論，轉(zhuǎn)發(fā)等等。
用戶的基本信息數(shù)據(jù)主要通過用戶注冊信息數(shù)據(jù)，包括用戶年齡，性別，職業(yè)，郵箱，手機號等等。
而以上的數(shù)據(jù)支撐，主要用于完成的工作是用戶標簽組的搭建。
首先建立用戶行為體系，并根據(jù)行為聚類分析人群類目體系，最終分類總結(jié)出獨立用戶的用戶畫像。
第二階段用戶畫像的重點在于動態(tài)的，具有時效性的用戶行為數(shù)據(jù)。隨著用戶年齡增長，環(huán)境影響，以及知識水平、內(nèi)心活動的不斷變化，用戶畫像想要保持及時性、真實性，必須時刻保持行為數(shù)據(jù)的不斷更新以滿足需求。
標簽化的定量用戶畫像成為目前社交、電商、信息流等互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中的重要模塊以及業(yè)務(wù)體系，為產(chǎn)品實現(xiàn)用戶增長、提升變現(xiàn)力、增強用戶留存與黏性等方面起到了巨大的作用，為產(chǎn)品極大的賦能。
用戶畫像的今生——立體畫像
如果我們把定性的用戶畫像，投射到我們要了解用戶這件事情上，可以理解成它是一個點。把基于用戶行為數(shù)據(jù)的定量的用戶畫像，理解為一條線.那什么樣的用戶畫像，可以理解成一個面呢？
基于用戶地理位置信息的用戶畫像形成一個面，再加上時間維度，形成體。
筆者對用戶畫像進行三個維度的闡述。分為地理維度，時間維度，用戶維度。
- 用戶屬性畫像：單一用戶在用戶維度下的畫像，處于用戶維度上的一個點。
- 用戶行為畫像：單一用戶在時間維度下的行為信息畫像，加上了時間維度，由點擴展為線。
- 用戶地理畫像：單一用戶在地理維度下基于用戶行為的信息畫像，由線擴展為面。
- 用戶地理畫像＋時間維度：單一用戶在一定時間周期內(nèi)的地理畫像，包含了用戶屬性與行為、時間、地理位置三維度，由面擴展為體。
立體用戶畫像是目前為止對用戶群體最多維度、最全角度、最高準確度的用戶畫像體系。他為傳統(tǒng)的用戶畫像提供了更加真實的場景信息驗證，同時豐富了數(shù)據(jù)來源，提升了論證結(jié)果的真實性。
而今天我們要重要介紹的，就是包含了用戶、時間、地點三維度的，立體用戶畫像。
經(jīng)過前面的介紹，相信大家已經(jīng)對用戶畫像的數(shù)據(jù)來源有了一定的了解。用戶的行為數(shù)據(jù)通過各種第三方數(shù)據(jù)平臺或者產(chǎn)品內(nèi)部后臺埋點記錄，已經(jīng)可以做到非常全面細致的采集。同時，基于一段時間內(nèi)的統(tǒng)計分析，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)手段還可以對用戶的未來行為做預(yù)判，或根據(jù)行為特征其他未知用戶。
所以，搭建立體用戶畫像要用到的用戶維度數(shù)據(jù)，以及時間維度，已經(jīng)準備充足。目前最需要調(diào)用的，是用戶的地理位置信息數(shù)據(jù)。
可能有人會問，我的位置信息是隱私，難道我在使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時會泄露秘密嗎？
這點可以放心，對用戶地理位置信息數(shù)據(jù)的獲取，是在法律允許范圍之內(nèi)的。通常是通過用戶導(dǎo)航行為、定位服務(wù)數(shù)據(jù)、WiFi接入數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)等渠道來源接入的。
目前基于地理大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品有很多，但是將地理畫像與用戶屬性及行為屬性相聯(lián)動的“立體”畫像產(chǎn)品卻鳳毛麟角。因為無論是地理大數(shù)據(jù)，還是用戶屬性及行為數(shù)據(jù)，都對量級及獲取渠道有著非常高的要求，并且數(shù)據(jù)的真實性也需要綜合考量。
所以，目前真正有競爭實力的BAT三家，手握最高市場占比的用戶數(shù)據(jù)，基于各自LBS產(chǎn)品線的明星產(chǎn)品：百度地圖、騰訊地圖、高德地圖，建立的立體用戶畫像才更有說服力。
比較來說，百度擁有海量的用戶搜索行為數(shù)據(jù)，騰訊擁有海量的用戶社交行為數(shù)據(jù)，阿里擁有海量的用戶消費行為數(shù)據(jù)。所以其在各個領(lǐng)域，均有各自數(shù)據(jù)的特長。
百度地圖開放平臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品——百度慧眼
騰訊地圖位置大數(shù)據(jù)平臺
高德地圖開放平臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品——高德位智
各家通過各自的地圖開放平臺提供api接口，通過搭建不同的數(shù)據(jù)分析模塊來提供用戶地理位置信息畫像，并通過與用戶屬性與行為信息的多維數(shù)據(jù)做聯(lián)動整合，成為最終可以全方面多維度的提供“立體”用戶畫像的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
立體用戶畫像為“新零售”賦能
那么“立體”用戶畫像，到底比傳統(tǒng)用戶畫像強在了哪里?它又是如何做到為“新零售”賦能的呢？我們現(xiàn)在舉這樣一個例子：
某商家希望在北京某地附近選擇一處地域，建立一家無人售貨超市。但對于具體選擇哪里，如何提高客流，超市貨品應(yīng)該如何配置等問題，始終不知道如何下手。
那么第一步，立體用戶畫像要為商家客戶解決的問題就是：
如何選址
首先，我們應(yīng)該選擇客流密集，每日顧客來往頻繁的地域。以“百度慧眼”產(chǎn)品舉例，我們先通過客流熱力圖來分析：
（根據(jù)軟件隱私性考慮，隱去具體分析流程，只給出粗略結(jié)果）
六道口附近區(qū)域居住人口分布熱力圖
六道口附近區(qū)域工作人口分布熱力圖
根據(jù)熱力圖分布，我們發(fā)現(xiàn)居住人口在此居住占比較多，且相對較為分散。工作人口在此工作占比相對較小，但較為集中。
我們在選擇無人超市建設(shè)區(qū)域時， 應(yīng)該同時選擇居住人口與工作人口都相對靠近的地點。同時，應(yīng)選擇顧客通行的主要街道，不能為了過于靠近人口集中地點而過分隱蔽。
此處只是對選址功能做一個簡要的介紹，真實的快消零售選址方案是一項非常重要而龐雜的工作，遠不是單純分析人口熱力圖這么簡單。但基于立體用戶畫像得出的基于工作人口與居住人口不同的熱力圖分布結(jié)果，會為選址方案提供強有力的結(jié)論支撐與思路。
商戶根據(jù)熱力圖的分析結(jié)果，同時結(jié)合行業(yè)內(nèi)的其他經(jīng)驗，并調(diào)查了周邊的居民與工作人員出行情況，確定了超市的建設(shè)地址。那么下一個問題是，如何調(diào)查用戶對哪類商品更感興趣？用戶的消費習(xí)慣，消費水平，是什么樣的？
如何確定用戶興趣
傳統(tǒng)的用戶畫像，已經(jīng)可以通過協(xié)同過濾算法去了解用戶喜歡什么商品，喜歡什么類型的文章，喜歡什么領(lǐng)域的視頻。
但問題在于，如果脫離產(chǎn)品系統(tǒng)內(nèi)供測試用戶興趣的物料，這樣的算法是否還會奏效呢？基于協(xié)同過濾算法得出的用戶興趣點，是否與用戶在日常生活中的興趣愛好一致呢？
而基于地理信息的“立體”用戶畫像，除了同樣參考用戶的搜索、瀏覽等行為數(shù)據(jù)的同時，還會根據(jù)用戶日常的行動路線及出行習(xí)慣以及經(jīng)常出現(xiàn)的場所，來進行用戶興趣愛好的深層次協(xié)同過濾。
比如用戶A通過定位數(shù)據(jù)了解到經(jīng)常出現(xiàn)在母嬰用品區(qū)，且一周有多次出現(xiàn)在幼兒園附近，說明用戶是一名3-5歲兒童的媽媽，主要愛好在于母嬰親子。
用戶B通過日常瀏覽搜索行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)對數(shù)碼類新聞非常感興趣，且在商場產(chǎn)生定位數(shù)據(jù)時，多半是在小米、華為等體驗店。通過地理位置信息反向判定了該用戶的興趣點。
同樣的例子還有許多。地理位置信息除了可以反向分析判斷通過產(chǎn)品端得出的用戶興趣標簽是否準確，還可以得出某些線上行為數(shù)據(jù)信息不夠充足的用戶的興趣愛好標簽。
立體用戶畫像將了解用戶興趣愛好這件事從線上轉(zhuǎn)到了線下，并通過結(jié)論轉(zhuǎn)回線上，形成OMO閉環(huán)。
回到無人超市的例子，通過對一定區(qū)域內(nèi)用戶總體的興趣愛好分布情況，對超市貨品做出相應(yīng)調(diào)整。如果“餐飲美食”興趣點占比較高，那么在貨架上就要相應(yīng)側(cè)重于配置優(yōu)質(zhì)零食等貨品。如果“母嬰親子”興趣點較高，那么在貨架布置上也應(yīng)該開辟出獨立的母嬰用品貨架。
進一步的，通過一段時間后用戶在超市內(nèi)的行走路徑，基于用戶的興趣模型，對貨架分布及順序進行相應(yīng)的調(diào)整，保證滿足大眾興趣點的貨架處于最短路徑之內(nèi)。
如何制定推廣策略
對于零售快消連鎖商戶，制定推廣策略也是一項非常重要的工作。目前除了采取與其他媒體或者電商進行渠道合作推廣等方式，傳統(tǒng)的線下推廣往往更加奏效。比如通勤車，傳單，廣告牌。放置與用戶經(jīng)常會路過的車站或道路，往往能取得很好的效果。
但問題在于，如何做到地推廣告的精準投放？哪個區(qū)域的用戶購買欲望更強烈？哪個區(qū)域的用戶對我們的店鋪還所知甚少？哪個區(qū)域的用戶還具有很大的市場空間？
以上的問題，統(tǒng)統(tǒng)可以通過立體用戶畫像來解決?！鞍俣然垩邸敝械挠脩魜碓淳幼〉胤治觯蜑樯碳姨峁┝撕芎玫姆桨?。
上圖是某商戶客源來源居住地小區(qū)的分析情況，藍色區(qū)域為客源屬于的小區(qū)。右側(cè)為客源來源居住地的排行。通過上圖我們可以看到：
排名第一的小區(qū)用戶來源量很大，對此小區(qū)的推廣工作可以暫時放緩，業(yè)務(wù)方向轉(zhuǎn)向提供優(yōu)質(zhì)及個性化服務(wù)的方向；
排名第四與第五的小區(qū)之間用戶來源數(shù)差距較大，現(xiàn)階段應(yīng)在排名第五的小區(qū)加大營銷推廣力度，比如在該小區(qū)投放更多的宣傳材料，在小區(qū)電梯內(nèi)增設(shè)廣告牌，有必要時可以加派通勤班車等。
以上的例子可以很清晰的看出，立體用戶畫像能夠解決的問題是多維度的，并且高度數(shù)據(jù)化，可驗證性也很強。通過對數(shù)據(jù)結(jié)果的分析，往往能夠得出很多之前意想不到的決策問題。
小結(jié)
立體用戶畫像能夠為傳統(tǒng)零售連鎖店家或企業(yè)帶來顛覆傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)輔助決策方案，而不是通過各級上下游服務(wù)商通過各種定性的分析結(jié)果來做決策判斷。實際上，也是對現(xiàn)有零售連鎖行業(yè)價值鏈的一次沖擊與打破。但不得不承認的是，基于用戶地理數(shù)據(jù)信息的立體用戶畫像確實為店家或企業(yè)節(jié)約了大量的人力與財力成本，并且使得選址地選擇、用戶興趣點判斷、推廣方案制定等工作變得異?？茖W(xué)而高效，何樂而不為呢？
通過信息化與大數(shù)據(jù)技術(shù)為零售行業(yè)插上科技的翅膀，改變傳統(tǒng)的低效耗能的工作模式，這就是“新零售”概念自身的含義所在。
#專欄作家#
CHinos，公眾號：chinoslab，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。熱愛自媒體的信息流產(chǎn)品經(jīng)理。歡迎交流
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題圖來自 Unsplash ，基于 CC0 協(xié)議
文章真的很好阿。
到現(xiàn)在有個思考是，“合理運用用戶數(shù)據(jù)的邊界在哪里？”
感謝作者滿滿的干貨，我認為，在當下，新零售時代到來之際，通過信息化與大數(shù)據(jù)技術(shù)為零售行業(yè)插上科技的翅膀，改變傳統(tǒng)的低效耗能的工作模式的同時，也應(yīng)該在技術(shù)使用的同時具有相應(yīng)的精準的用戶洞察，這也是朗圖創(chuàng)意體集團一直在做的，致力于洞察大數(shù)據(jù)背后的趨勢，從而更好的順應(yīng)時代趨勢。
論軟文，你贏了