用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们运营谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这里我们主要讲产品和运营角度的用户画像。
什么是用户画像
用户画像一点也不神秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，最后加工成一系列的标签。比如猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗?
我们常把用户标签和用户画像对等。但凡用户画像的文章，类似上文图片都会出现，有用烂的趋势。标签化是最直观的解释，但它不等于用户画像。
用户画像的正式名称是User Profile，大家往往把它和User Persona混淆，后者更恰当的名字是用户角色。是产品设计和用户调研的一种方式方法。当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户角色便是一种抽象的方法，是目标用户的集合。
用户角色不指代具体的谁。「她是一位25岁的白领，211大学毕业，现在从事于互联网行业的设计工作，居住在北京。单身，平时喜爱摇滚乐」，这段话语，常用来描述产品的典型用户。
这里谈的User Profile，更多是运营和数据息息相关的平台级应用，本质是对任何一个用户都能用标签和数据描述。
用户画像的应用
用户画像在企业迈大迈强的过程中有举足轻重的作用。以下是主要的应用。
精准营销
这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。
数据应用
用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统。操作过各大广告投放系统的同学想必都清楚，广告投放基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等。
用户分析
虽然和Persona不一样，用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期，PM们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候会辅以用户画像配合研究。新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。
数据分析
这个就不用多提了，用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通。
对大部分产品，用户画像用不到推荐系统，个性化推荐也提高不了几个利润，毕竟它需要大量的用户和数据作支撑。所以这些产品，更适合以用户画像为基础去驱动业务。
提了那么多好处，但是据我了解，不少公司，花了一大笔钱招了不少人建设用户画像系统，结果用不起来。或者做了一份用户画像的报告，性别用户地理位置用户消费金额，看上去挺高大上的，看完也就看完了。归根结底，难以用好。很多用户画像初衷是好的，但是沦为了形式主义。举身边的例子，朋友在公司建立用户画像划分了百来个维度。用户消费、属性、行为无所不包。本来这不错啊，但是上线后运营看着这个干瞪眼。
问题包含但不限于，用户有那么多维度，怎么合理地选择标签?我想定义用户的层级，VIP用户应该累积消费金额超过多少?是在什么时间窗口内?为什么选择这几个标准?后续应该怎么维护和监控?业务发生变化了这个标签要不要改?
设立好标签，怎么验证用户画像的有效性?我怎么知道这套系统成功了呢?效果不佳怎么办?它有没有更多的应用场景?
策略的执行也是一个纠结的问题。从岗位的执行看，运营背负着KPI。当月底KPI完不成时，你觉得他们更喜欢选择全量运营，还是精细化呢?
我想不少公司都存在这样类似情况：使用过用户画像一段时间后，发现也就那么一回事，也就渐渐不再使用。这是用户画像在业务层面遇到老大难的问题。虽然企业自称建立用户画像，应用还是挺粗糙的。
好的用户画像系统，既是数据生态体系，也是业务和运营的生态体系，它是一门复杂的交叉领域。企业想要建立自己的用户画像模型是非常困难的，这种情况下使用技术型公司提供的定制化服务不失为一计良策，比如飔拓的大数据平台，其中包括了大数据基础平台和舆情分析平台，不仅能够应用于用户画像，还具有舆情监测功能，能够更加有效的提高企业的ROI。
那么，企业应该如何构建一个优秀的用户画像系统呢？
用户画像首先是基于业务模型的。业务部门连业务模型都没有想好，数据部门只能巧妇难为无米之炊。数据部门也别关门造车，这和做产品一样，连用户需求都没有理解透彻，匆匆忙忙上线一个APP，结果无人问津。
理解消费者的决策，考虑业务场景，考虑业务形态，考虑业务部门的需求…这些概念说得很虚，但是一个好的用户画像离不开它们。
�
网友评论