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榮耀標識用戶畫像，豈止是一塊敲門磚
用戶畫像的作用在今天有了更廣泛的應用，有效幫助識別用戶，做出正確決策。假如無像可畫，第三方服務商就會是一個很好的選擇。個推基于用戶場景，建立了可參考的標準標簽與策略模型，能夠讓企業豐富用戶畫像。
用戶畫像是一瓶老酒，久到醇香四溢。
早在互聯網風靡之前，企業就會為服務對象打上各種標簽，并以此進行分類，從而為不同的客戶提供不同的服務。甚至在日常生活中，我們也會在不經意間使用用戶畫像，比如這句稍帶貶義的順口溜：“見人說人話，見鬼說鬼話?！?/p>
用戶畫像又是一瓶新釀，跟著大數據的步伐，重新梳洗打扮。
在過去，用戶畫像是一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具。而在DT時代的背景下，數據充盈了用戶畫像的豐滿度，用戶畫像又反向為數據賦能，從知悉到洞察，用戶畫像呈現出了更為廣泛的應用前景。
所以說，這是一件有意義，又有意思的事兒，且聽我為諸君慢慢道來。
一、用戶畫像的緣起
講述用戶畫像緣起之前，想先講一個小故事。
前些日子，有朋友找到我說：小墨，我準備做個微信小游戲，特別好玩，簡單易操作，微信用戶都是我的目標用戶。
咂摸一下，有問題嗎？
當我的朋友認為所有微信用戶都是他的目標用戶時，問題就出現了：因為一款游戲哪怕做到了老少皆宜，也應該明確出更垂直的目標用戶群體。
就像你住在水庫邊上，也不能說水庫里的水都是你的，瓢挖缸盛的才屬于你。
這個時候，就該“用戶畫像”登場了。
用戶畫像最初的意義，在于幫助我們找尋到目標用戶，明確出他們的喜好與厭惡，從而優化我們所能提供的產品功能與服務，最終創造出更多的商業與社會價值。
用戶畫像發展至今，可用性得到進一步提升。當然，其根基仍然是用戶標簽。
不過在大數據加成之下，我們得以從海量數據中提煉更多的用戶基礎特征與行為特征來豐富用戶標簽，這就讓用戶畫像變得更為立體與真實了。
講到這里，需要交代一下什么是基礎特征，什么是行為特性？
基礎特征，指的是用戶的基礎信息，即用戶的屬性信息，比如年齡段、性別、消費水平等信息。
行為特征，指的是通過對用戶在網站或App上的行為與行為背后的數據進行統計分析，從而得出的用戶線上行為偏好，比如某航空公司的服務客戶以白領為主，偏好上午辦公，喜歡使用醫療健康類App。
上述兩者的組合，組成了用戶畫像的基石，也成為了用戶畫像系統功底薄厚的瓶頸。
聊到這，大家應該可以感受到了，用戶標簽越豐富，用戶畫像越豐滿。而用戶畫像越豐滿，則越能支撐我們做出正確的決策。
問題來了，我們該如何充盈用戶畫像的豐滿度呢？
巧婦難為無米之炊，米去哪里找？
二、巧婦找米并不難
首先我們對用戶畫像做個拆解，把這個事兒拆成以下幾步：
從上圖，我們可以看到用戶畫像標簽有三種來源：
- 基于業務場景抽象而來，尤其是在產品上線之前，我們還無法獲取到用戶的行為數據，通過對業務場景的調研，可以梳理出初步的用戶標簽；
- 基于已有數據沉淀而來，產品上線后，隨著業務的發展產生了大量的業務數據與用戶行為數據，經過提煉可以不斷充盈著用戶畫像；
- 基于決策模型的數據歸因驗證而來，決策模型輸出的決策會不斷產生新的數據來驗證與完善用戶畫像，所以引入模型是提高用戶畫像置信度的有效手段。
有意思的地方來了，在產品設計、規劃、冷啟動，乃至產品萌芽期，我們需要鎖定產品的目標人群，從而讓產品功能更加聚焦，達到最小損害、最大收益的目的。如果僅通過用戶調研與場景分析構建用戶畫像，因為缺乏了數據驗證，畫像的置信度自然會被降低。
不管是初創公司還是成熟大廠，在打造一款新產品的時候，總是要經歷這個從無到有的過程。這也就意味著，我們總要經歷產品數據的積少成多。
當數據不足以驗證畫像置信度的時候，怎么辦？
亦或是產品相對成熟，數據有所積累，但終究尺有所短、寸有所長，想進一步做畫像補全，怎么辦？
正所謂是：巧婦想做飯，米從何來哉？
此時，找一個優質的第三方畫像服務供應商成了最能保障效率的選擇。按照這個思路，我在國內市場找到了一些用戶畫像的產品，以個推用戶畫像服務為例，能夠提供基礎特征、行為特征以及場景特征在內的上千種用戶標簽。
適用的第三方用戶畫像服務，滿足了我們找米的期望。在期望之外，像個推這些做用戶畫像的企業，還提供了可參考的標準標簽與策略模型，甚至考慮到了應用場景。這樣一來，相當于不僅給了米，還給了口鍋，并附帶了將米加工成美食的菜譜。
引他山之石，切合自身業務特征，低成本、快速建立用戶畫像體系來攻本山之玉。這么看來，巧婦找米也不難嘛。
三、產品騰飛的助跑器
很多企業都在推進自己的用戶畫像系統建設，但常常沒有把用戶畫像的戰斗力發揮出來，甚至淪為了擺設，所以這里有兩點需要強調一下：
- 用戶畫像需要范圍邊界，精而專就好，大而全反倒是浪費資源，動輒成百上千個維度只會增加使用難度；
- 用戶畫像需要評判標準，用戶畫像的決策模型是產品與運營的戰略資源，能否具備可用的決策模型也就成了評定用戶畫像優劣的重要標準。
當我們打造出符合自身業務特點的用戶畫像體系，收獲的季度就來了。
1. 業務與產品驗證
從點子到產品，我們不斷地設想著自己的目標用戶群體，從最初的調研訪談到用戶畫像系統的建設，都是為了達成這樣的目標。
在用戶畫像體系相對完善的基礎上，我們可以根據條件的組合，篩選出對應的用戶群體，用目標用戶的標簽數據去匹配現有的業務數據，可以驗證業務方向是否符合原有預期，更可以在業務推廣時，進行推廣質量評估。
另外，用戶畫像可以輔助產品設計，按照用戶群體特征進行用戶分組，根據用戶分組數據驗證產品功能的使用效果，用數據量化產品功能，找到產品改進關鍵點，從而保障產品設計不偏離既定航道。
2. 精細化運營
不少人認為產品相對成熟之后才需要考慮精細化運營，從而在產品萌芽期采用了相對粗放的運營策略。但是，如果可以定點射擊、百發百中，為什么還要漫天掃射、浪費子彈呢？
在產品啟動的那一刻，引入第三方的畫像工具，快速構建用戶畫像體系，通過自有產品數據進行修正，不斷提高用戶畫像置信度，利用推薦算法輔助產品的營銷推廣。這不僅可以縮短了用戶的選擇路徑，提高用戶轉化率，還達成了“千人千面”的精準營銷。
當畫像內容積累到一定的程度，使用算法對已有的海量數據進行處理，構建出智能服務模型。當數據產生“思考”的那一刻，用戶畫像所帶來的想象空間將變得無比遼闊，不管是消息推送，個性化推薦還是精準搜索，都會變得更加善解人意。
在實踐中，個推已經實現了用戶畫像與消息推送的功能打通。產品可以直接將用戶畫像策略模型用于消息推送，而消息推送的反饋數據也將直接作用于用戶畫像模型的優化，這樣就形成一個良性循環，能不斷提升“精細化運營”的程度。
3. 數據服務
近來，數據中臺日益火熱，用戶畫像系統作為數據中臺的重要組成部分，是重要的用戶數據查詢平臺，也是用戶數據可視化平臺，更是用戶分析結果的呈現平臺。
更重要的是在大數據的背景下，用戶畫像不再像過去一樣靜態地呈現，而是可以實時獲取用戶數據進行動態的展示，從而具備了支撐營銷決策的數據服務能力。
而且，隨著大數據與算法的成熟，用戶畫像系統所能提供的數據服務也不再局限于數據可視化與分析成果的展示，甚至可以進一步實現對需求的預測，去洞察市場的增量空間以及現有產品的發展趨勢。
日趨激烈的商業環境對企業產品變現能力提出了更高的要求，企業不僅想活下去，更想好好地活下去。
叩開未來的大門，企業需要付出很多努力，而用戶畫像就是其中一塊敲門磚，更是大門開啟后，助帆遠航的清風。
好風憑借力，送我上青云，用戶畫像正如是。
本文為人人都是產品經理專欄作家 @張小墨 原創發布，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
“ 找一個優質的第三方畫像服務供應商” 可否舉個例子
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