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當(dāng)產(chǎn)品擁有了一個較完整的用戶畫像后，我們可以清晰的對使用該產(chǎn)品的用戶進(jìn)行認(rèn)知，使得產(chǎn)品在接下來的運(yùn)營中不再完全依賴經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，而是通過用戶畫像去做精準(zhǔn)推薦，并且進(jìn)而追蹤用戶反饋的信息，完成閉環(huán)優(yōu)化。

信息廉價時，對信息的關(guān)注就變得昂貴。

一、用戶畫像的概述

1. 什么是用戶畫像

它是對用戶進(jìn)行信息標(biāo)簽化處理，企業(yè)收集用戶的基本屬性、社會屬性、生活習(xí)慣、消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)，通過算法挖掘和分析用戶數(shù)據(jù)，抽象出一個用戶的全貌屬性，作為實(shí)現(xiàn)商業(yè)場景和應(yīng)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

2. 用戶畫像的作用

它能夠?yàn)槠髽I(yè)提供基礎(chǔ)畫像表，幫助營銷人員快速找到精準(zhǔn)用戶人群，并深度挖掘用戶需求。

3. 用戶畫像的應(yīng)用領(lǐng)域

• 精準(zhǔn)營銷：根據(jù)人群定向進(jìn)行營銷活動，能使?fàn)I銷更優(yōu)效率，在相同的成本下得到更好的總體轉(zhuǎn)化效率。例如，向在校學(xué)生推送價格優(yōu)惠的酒店?duì)I銷活動，而沒有必要向白領(lǐng)IT從業(yè)者推送距離最近的酒店?duì)I銷活動。
• 推薦系統(tǒng)：用戶畫像、用戶行為分析師高轉(zhuǎn)化率個性推薦的極重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如，向有收藏酒店行為的情侶推送距離最近的情侶風(fēng)格酒店。
• 搜索排序：在細(xì)化場景，把人群定向與意圖分析相結(jié)合，精細(xì)提高轉(zhuǎn)化率的過程中，可以根據(jù)人群標(biāo)簽進(jìn)行有針對想的排序。例如，給大學(xué)生情侶推薦情調(diào)酒店。
• 篩選排序：在細(xì)化場景，精細(xì)提高轉(zhuǎn)化率的過程中，可以根據(jù)人群標(biāo)簽進(jìn)行有針對性的排序。例如，當(dāng)出差在外的商旅用戶篩選酒店時，把離機(jī)場或者車站比較近的鐘點(diǎn)房排在前面。
• 用戶分析：把用戶畫像和用戶行為分析相結(jié)合，能夠發(fā)現(xiàn)更高質(zhì)量的用戶人群。例如，在冬天的時候，有很多北方人會到海南住家庭旅館。
• 商家分析：分析商家近期客戶的用戶行為與用戶畫像，能夠更好地幫助商家發(fā)現(xiàn)商機(jī)。

二、怎樣構(gòu)建用戶畫像特征？

用戶畫像一般可以按照行為特征、基本屬性、消費(fèi)特征、交易屬性、潛力特征、興趣偏好和預(yù)測需求等方面組織。當(dāng)然，因?yàn)闃I(yè)務(wù)的差異，可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)的特點(diǎn)添加不同的特征構(gòu)建用戶畫像。

• 行為特征：主要用來記錄用戶的行為操作信息。例如，App的日啟動次數(shù)、周啟動次數(shù)、月啟動次數(shù)、評論活躍度、最近瀏覽頁面及瀏覽時間等。
• 基本屬性：描述用戶的一些基本特征，用來反映用戶的通用信息。例如，用戶ID、昵稱、性別、年齡、手機(jī)號、城市、注冊時間、活躍度、流失傾向等。
• 消費(fèi)特征：主要用來記錄用戶的下單購買行為。此處可以用RMF模型記錄用戶的最近購買時間、消費(fèi)價格、消費(fèi)頻率等。
• 交易屬性：主要用來記錄一些交易的偏好。例如，訂單總數(shù)、交易額、支付時間間隔等。興趣偏好：主要是針對性的找一些興趣點(diǎn)，用來區(qū)分用戶。興趣偏好往往結(jié)合日常營銷推廣活動設(shè)置。例如，品牌偏好、房型偏好、品類偏好、星級偏好、菜品口味偏好等。
• 潛力特征和預(yù)測需求：主要用來分析用戶的價格敏感度和目標(biāo)價位等。

三、以“淘寶”短信暴露的標(biāo)簽進(jìn)行其用戶畫像倒推

上圖是一張被淘寶進(jìn)行短信push的用戶傳播的，此次push應(yīng)該是出現(xiàn)了操作失誤，導(dǎo)致短信內(nèi)容將淘寶對該用戶的標(biāo)簽push了出來，此標(biāo)簽即是該用戶的淘寶用戶畫像。讓我們一起來分析分析：

• 北京：屬于該用戶的【基本屬性】，通過App的定位及收貨地址來確定。
• 大店拉新：屬于【交易屬性】，對于此標(biāo)簽應(yīng)該有不同的定義，從字面意義來看應(yīng)該是屬于某次淘寶的優(yōu)惠活動，暫時定為“交易屬性”，可以根據(jù)圖中的其他幾條短信內(nèi)容了解到，淘寶push給用戶的都是一些物美價廉的商品，意味著該用戶目前在淘寶上消費(fèi)并不高且消費(fèi)品類多為日常生活用品。
• 潛客：屬于【潛力特征】，推測通過該用戶在淘寶上的瀏覽商品內(nèi)容來進(jìn)行潛力預(yù)測（購物車、收藏夾也是相關(guān)的維度）。
• 低消費(fèi)：屬于【消費(fèi)特征】，根據(jù)在淘寶平臺上的訂單來進(jìn)行劃分的。
• 男性：屬于該用戶的【基本屬性】，根據(jù)賬戶注冊時的信息獲得。
• 寫字樓：屬于【基本屬性】，推測是根據(jù)收貨地址來確定的。

當(dāng)淘寶對用戶建立了一個維度覆蓋面相對較廣的用戶畫像后，便可以針對特定用戶人群指定營銷活動找到運(yùn)營老用戶和獲取新用戶的機(jī)會。

四、總結(jié)

通過上述內(nèi)容，我們了解到當(dāng)產(chǎn)品擁有了一個較完整的用戶畫像后，可以清晰的對使用該產(chǎn)品的用戶進(jìn)行認(rèn)知，使得產(chǎn)品在接下來的運(yùn)營中不在完全依賴經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，而是通過用戶畫像去做精準(zhǔn)推薦，并且進(jìn)而追蹤用戶反饋的信息，完成閉環(huán)優(yōu)化。

參考資料

《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊》，部分來源網(wǎng)上，侵刪

本文由 @裴育 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議