今天给大家分享下运营视角下的用户画像。
提到用户画像，可能有人的第一反应是各种标签，比如性别、年龄、爱好等等，有人的反应是这个很火，我的产品也要有。
用户画像（User Profile）没有之前，形容用户是男性多一些，25-35岁居多，喜欢电子产品等模糊的印象。有了它，就对任何一个用户都能用标签和数据来描述。用户画像，是商业目的下的用户标签集合。（秦路）
搭建用户画像体系的第一步，是要了解对于自己的产品来说，用户画像能应用在是什么地方，这样出的成品才不会是空架子。
一、精准营销
百度、头条等的广告平台，让广告主自主选择用户标签来投放；你注册3天了还没下单，系统给你推一条你感兴趣的商品特价或者有优惠券的消息；作为氪金大佬的你已经30天没有登录APP了，系统给你账户发3张可以抽卡的符咒等等，常见的使用场景是和用户运营体系配合使用。
二、个性化服务
淘宝的猜你喜欢、抖音的精准推荐，比你自己还了解自己，当然不是所有产品都有这个功能场景。
三、业务决策
7月注册且创造GMV高的用户大部分是从某个渠道过来的，要重点推广；近期流失用户中喜欢购买某电子产品的占比超过70%，要分析调整；目前用户主要在江浙沪，其他城市需要进一步覆盖等，指导产品发展和运营策略的方向。
四、风险控制
某些用户订单状态异常，退货率奇高，识别为恶意刷单用户；某些用户各种套优惠，可能目的就是薅羊毛等等。
根据用户画像能使用的场景，对应场景下所需要区分的用户特征，就可以基本确定需要的用户标签了，产品之间差异会很大，不同产品阶段的差异也会很大，常见的用户标签从2个维度来分：
一、标签类型
1、统计型
如性别，年龄，下单次数等。
2、规则型
如退货率，最近一次购买时间间隔等。
3、算法型
如流失概率，购买品类偏好等。
二、标签主题
1、用户属性
年龄，性别，受教育水平，联系方式，职业，城市，薪资水平，手机品牌，设备类型等等。
2、用户行为
来源渠道，注册时间，近3/7/30天活跃度，访问频率，高频活跃时间，停留时长，点击偏好等。
3、用户消费
是否消费，近期/累计消费金额，RMF类型，消费风格（浏览购买型，搜索购买型，促销购买型），价格敏感度，流失概率，高频下单时间，营销偏好等。
4、风险控制
退货率，赔付率，投诉率，恶意刷单，薅羊毛用户等等。
有了标签之后，如何将用户画像产品化，日常如何与业务连接起来：
一、可以按标签分类
了解所有一级二级的主题标签，以及对应的数量分布，方便了解整体情况。
二、按用户查询
可以通过用户id等查询某个用户，了解TA的所有标签，有助于针对性沟通。
三、按单个/组合标签查询
可以查看单个/组合标签下的所有用户，以及他们的所有其他标签，了解群体特征。
四、筛选单个/组合标签人群营销
支持筛选单个/组合标签人群直接推送短信/push/邮件等个性化内容，精准营销。
关于用户画像的内容就分享到这里了，欢迎大家留言交流。
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