一、揭开用户画像的神秘面纱
用户画像，简单来说，就是企业通过收集与分析消费者的社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，将用户信息标签化，从而建立起一个用户模型。
例如，根据写作素材中的内容，用户画像最早是由美国人阿兰・库珀在 1999 年提出。在大数据时代到来之前，企业虽然积累了大量用户数据，但技术无法满足实现精准用户需求的服务模式。而随着大数据时代的来临，用户画像开始逐渐在各方面领域应用，从根据用户本人的需求开发，转变为以搜集用户数据进行分析而进行开发。
用户画像可以分为不同类型的标签，如统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘标签。统计类标签是最基础、最常见的，包括性别、年龄和地区等。规则类标签是根据用户历史行为结合特定规则确立，比如将一月内 “消费次数> 2” 统计成 “高次数消费人群” 标签。机器学习挖掘标签主要用于需求预测，开发难度大、周期长，如根据已有用户画像数据预测用户喜好进行视频推荐。
总的来说，用户画像就是一套全面关于用户信息的标签，为公司提供决策，帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
二、用户画像的类型与构建流程
（一）标签类型
- 统计类标签：这类标签是最为基础也最为常见的类型。例如，近 7 天活跃时长、近 7 天活跃天数等都可以从用户访问、用户活跃等数据中统计得出，构成了用户画像的基础。它能直观地反映用户的基本行为特征，如一个用户的近 7 天活跃时长为每天 2 小时，说明该用户在这一周内较为活跃。
- 规则类标签：基于用户行为以及明确规则产生。比如消费活跃用户这一标签口径可以定义为 “近 30 天内交易次数≥2”。此类标签通常由运营人员和数据人员共同确定，因为运营人员更熟悉业务需求，而数据人员更了解数据的结构和特征。例如，在电商平台中，可以根据用户的购买行为和频率，确定用户是否为消费活跃用户，以便进行针对性的营销活动。
- 机器学习挖掘类标签：该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。比如根据用户消费行为判断其对某商品的偏好程度。这种标签开发周期较长，耗费开发成本较大，在实际应用中多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。例如，通过分析用户的历史购买记录和浏览行为，预测用户可能对哪些类型的商品感兴趣，从而为用户提供个性化的推荐服务。
（二）构建流程
- 数据收集：构建用户画像首先需要收集四类数据。网络行为数据包括活跃人数、页面浏览量、访问时长等，这些数据可以反映用户在网络上的活跃度；服务内行为数据如浏览路径、页面停留时间等，有助于了解用户在特定服务中的行为习惯；用户内容偏好数据包括浏览 / 收藏内容、评论内容等，能体现用户的兴趣爱好；用户交易数据如贡献率、客单价等，对于分析用户的消费行为至关重要。
- 行为建模：对上阶段收集到的数据进行处理，进行行为建模。注重大概率事件，通过数学算法模型尽可能地排除用户的偶然行为。比如一个 y = lx + b 的算法，x 代表已知信息，y 是用户偏好，通过不断精确 k 和 b 来精确 y。在这个阶段，需要通过定性与定量相结合的研究方法来建立很多模型，为每个用户打上标签以及对应标签的权重。
- 用户画像基本成型：将用户的属性、行为特征等进行标签化，形成一个虚拟用户，代表真实用户的特征。这个过程不是一次性完成的，需要不断修正和完善，随着用户数据的不断更新和分析，用户画像也会更加准确和全面。
- 数据可视化分析：利用用户画像可以对特定群体进行分析，比如分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信、邮件等方式进行营销；进行用户统计，如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数等；进行数据挖掘，构建智能推荐系统等。通过数据可视化分析，可以更加直观地了解用户特征，进行针对性的运营和决策。
三、用户画像的作用
（一）精准营销
用户画像能够帮助企业分析产品潜在用户，实现精准营销，极大地提高营销效果。在大数据时代，企业可以通过收集用户的各种行为数据，如浏览记录、购买历史、社交互动等，为用户贴上各种标签，从而精准地了解用户的需求和偏好。例如，写作素材中提到的某知名玩具品牌，在完成基础数据治理和用户画像构建后，针对各个生命周期的用户，在合适的时间，通过最佳的触达渠道（如短信、垂直媒体、微信等），定制化地投递客户可能感兴趣的物料，提高了营销活动的响应率与投入产出比。通过用户画像，企业可以将营销资源精准地投放到目标用户群体中，避免了资源的浪费，提高了营销效率。
（二）用户统计
用户画像在用户统计方面也有着重要的作用。企业可以通过用户画像统计各种数据，如中国大学购买书籍人数、各城市特定指数等。例如，写作素材中提到的中国高校购买图书排名前十、全国主要城市保姆指数值等。这些统计数据可以帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，为企业的产品研发、市场推广等提供有力的支持。
（三）数据挖掘
用户画像可以用于构建智能推荐系统，进行数据挖掘。通过关联规则等算法，企业可以挖掘用户的潜在需求和偏好，为用户提供更加个性化的服务。例如，写作素材中提到的利用关联规则计算喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析喜欢红酒的人的年龄段分布情况等。通过数据挖掘，企业可以更好地了解用户的需求和行为，为用户提供更加精准的服务和推荐。
（四）效果评估
用户画像可以用于完善产品运营，提升服务质量，相当于市场和用户调研。企业可以通过用户画像分析用户的行为和反馈，了解用户对产品和服务的满意度，从而及时调整产品和服务策略，提升用户体验。例如，写作素材中提到的上线评估，就是使用用户画像后，对业务指标的提升。比如基于用户画像，制定精准营销策略，和普通营销策略做对照，比较两者的 ROI。通过效果评估，企业可以不断优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
（五）私人定制
用户画像为特定用户提供个性化服务，是未来消费主流趋势。在当今个性化消费的时代，用户越来越追求个性化的产品和服务。企业可以通过用户画像了解用户的个性化需求，为用户提供定制化的产品和服务。例如，写作素材中提到的某公司想推出一款面向 5 – 10 岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象 = “喜羊羊”、价格区间 = “中等” 的偏好比重最大，那么就给新产品提供了非常客观有效的决策依据。通过私人定制，企业可以满足用户的个性化需求，提高用户满意度和忠诚度。
（六）业务经营分析及竞争分析
用户画像可以影响企业发展战略，为企业决策提供依据。企业可以通过用户画像分析市场需求和竞争态势，了解用户的需求和偏好，从而制定更加科学合理的发展战略。例如，写作素材中提到的运营商大数据，通过用户画像分析商品的潜在用户，利用短信邮件等方式对特殊人群进行营销；进行用户统计分析，如中国高校购买图书排名前十，全国主要城市保姆指数值；开展效果评估，完善内容运营，提高服务水平等。通过业务经营分析及竞争分析，企业可以更好地把握市场机遇，应对市场挑战，实现可持续发展。
