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　　如今，新冠疫情除了奪走了無數(shù)生命之外，還對全球經(jīng)濟(jì)造成了巨大的影響，各行各業(yè)都被迫陷入了停滯狀態(tài)，由此帶來的業(yè)務(wù)縮減直接導(dǎo)致了一些公司瀕臨破產(chǎn)邊緣。

　　與此同時，我們所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境也從之前三四十年的不斷增長的增量經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化到存量經(jīng)濟(jì)。因此，許多企業(yè)為了求生存不得不放棄之前大肆擴(kuò)張的路徑，轉(zhuǎn)而開始向內(nèi)削減各項開支與成本，修煉內(nèi)功。

　　這其中就包括企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)精細(xì)化運營和精準(zhǔn)化營銷。而要做精細(xì)化運營，首先就需要建立企業(yè)的用戶畫像。

　　今天就來說說為什么企業(yè)要重視用戶畫像？以及什么是用戶畫像？企業(yè)該如何搭建一套有效的用戶畫像？

　　一、為什么企業(yè)要重視用戶畫像？

　　1.降低營銷獲客成本

　　有時候我們經(jīng)常不自覺的認(rèn)為用戶的期望跟自己是一致的，并且還總打著 “為用戶服務(wù)”的旗號。這樣的后果往往是：精心設(shè)計了營銷活動，用戶并不買賬，甚至覺得很糟糕……

　　而用戶畫像能夠為企業(yè)提供基礎(chǔ)畫像表，展示用戶的喜好、爽點、文化、消費觀、價值觀以及生活方式等，幫助營銷人員快速找到精準(zhǔn)用戶人群，從而實現(xiàn)企業(yè)與用戶之間點對點的營銷。

　　2.提高運營效率

　　用戶畫像可以理解為業(yè)務(wù)層面的數(shù)據(jù)倉庫，各類標(biāo)簽是多維分析的天然要素，數(shù)據(jù)查詢平臺會和這些數(shù)據(jù)打通，共同輔助業(yè)務(wù)決策。

　　比如，用戶畫像與用戶行為分析相結(jié)合可以幫助企業(yè)找到更高質(zhì)量的用戶人群，計算出諸如“喜歡某類東西的人有多少”、“處在25到30歲年齡段的女性用戶占多少”等等。最終企業(yè)可以專門為這批用戶提供服務(wù)，實現(xiàn)運營效率的提升。

　　3.改善產(chǎn)品，優(yōu)化用戶體驗

　　相比過去較為傳統(tǒng)的企業(yè)生產(chǎn)什么就賣什么，如今“用戶需要什么企業(yè)就生產(chǎn)什么”成為主流，于是許多企業(yè)把用戶真實的需求擺在了最重要的位置。

　　在用戶需求為導(dǎo)向的產(chǎn)品研發(fā)中，企業(yè)通過獲取到的大量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、處理、組合。初步搭建用戶畫像，做出用戶喜好、功能需求統(tǒng)計，從而設(shè)計制造更加符合核心需要的新產(chǎn)品，為用戶提供更加良好的體驗和服務(wù)。

　　二、什么是有效的用戶畫像？

　　用戶畫像的概念最早由交互設(shè)計之父Alan Cooper提出，是指真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列屬性數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶模型。

　　Personas are a concrete representation of target users.——Alan Cooper

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，現(xiàn)在用戶畫像又包含了新的內(nèi)涵——是根據(jù)用戶人口學(xué)特征、網(wǎng)絡(luò)瀏覽內(nèi)容、網(wǎng)絡(luò)社交活動和消費行為等信息而抽象出的一個標(biāo)簽化的用戶模型。

　　它的核心工作主要是利用存儲在服務(wù)器上的海量日志和數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，給用戶貼“標(biāo)簽”，而“標(biāo)簽”是能表示用戶某一維度特征的標(biāo)識，主要用于業(yè)務(wù)的運營和數(shù)據(jù)分析。

　　但用戶畫像包含的內(nèi)容并不完全固定，根據(jù)行業(yè)和產(chǎn)品的不同所關(guān)注的特征也有不同。對于大部分公司，可以從用戶特征、業(yè)務(wù)場景和用戶行為三個方面構(gòu)建一個標(biāo)簽化的用戶模型。

　　三、企業(yè)該如何搭建一套有效的用戶畫像？

　　1.明確用戶畫像的目的

　　確認(rèn)用戶畫像目的是非?；A(chǔ)也是關(guān)鍵第一步，要了解構(gòu)建用戶畫像期望達(dá)到什么樣的運營或營銷效果，從而在標(biāo)簽體系構(gòu)建時對數(shù)據(jù)深度、廣度及時效性方面做出規(guī)劃，確保底層設(shè)計科學(xué)合理。

　　2.數(shù)據(jù)的收集與處理

　　在采集數(shù)據(jù)時，需要考慮多種維度，比如行業(yè)數(shù)據(jù)、全用戶總體數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、用戶成長數(shù)據(jù)等等，并通過行業(yè)調(diào)研、用戶訪談、用戶信息填寫及問卷、平臺前臺后臺數(shù)據(jù)收集等方式獲得。

　　對于一般公司而言，更多是根據(jù)系統(tǒng)自身的需求和用戶的需要收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集主要包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶偏好數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)。以某跨境電商平臺為例，如圖所示，收集這些指標(biāo)性的數(shù)據(jù)，方便對用戶進(jìn)行有針對性、目的性的運營。

　　除此以外，就自身平臺采集到的數(shù)據(jù)，還可能存在非目標(biāo)用戶、無效數(shù)據(jù)及虛假數(shù)據(jù)，因此企業(yè)還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，之后我們可對收集的數(shù)據(jù)做分析，讓用戶信息形成標(biāo)簽化。比如搭建用戶賬戶體系，可自建立數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)平臺數(shù)據(jù)共享，或打通用戶數(shù)據(jù)。

　　3.數(shù)據(jù)標(biāo)簽化

　　在這一步企業(yè)將得到的數(shù)據(jù)映射到構(gòu)建的標(biāo)簽中，并將用戶的多種特征組合到一起。標(biāo)簽的選擇直接影響最終畫像的豐富度與準(zhǔn)確度，因而數(shù)據(jù)標(biāo)簽化時需要與產(chǎn)品自身的功能與特點相結(jié)合。

　　如電商類APP需要對價格敏感度相關(guān)標(biāo)簽細(xì)化，而資訊類則需要盡可能多視角地用標(biāo)簽去描述內(nèi)容的特征。

　　常見的標(biāo)簽分成兩大類別：相對靜止的用戶標(biāo)簽以及變化中的用戶標(biāo)簽。相對應(yīng)的，由靜態(tài)標(biāo)簽搭建形成的畫像就是2D用戶畫像；由靜態(tài)標(biāo)簽+動態(tài)標(biāo)簽構(gòu)建出來的即是3D用戶畫像。

　　還得一提的是，儲存用戶行為數(shù)據(jù)時最好同時儲存下發(fā)生該行為的場景，以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

　?。?）靜態(tài)的用戶信息標(biāo)簽以及2D用戶畫像

　　人口屬性標(biāo)簽是用戶最基礎(chǔ)的信息要素，通常自成標(biāo)簽，不需要企業(yè)過多建模，它構(gòu)成用戶畫像的基本框架。人口屬性包括人的自然屬性和社會屬性特征：姓名、性別、年齡、身高、體重、職業(yè)、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型……自然屬性具有先天性，一經(jīng)形成將一直保持著穩(wěn)定不變的狀態(tài)，比如性別、地域、血型；社會屬性則是后天形成的，處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，比如職業(yè)、婚姻。

　　心理現(xiàn)象包括心理和個性兩大類別，同樣具有先天性和后天性。對于企業(yè)來說，研究用戶的心理現(xiàn)象，特別是需求、動機、價值觀三大方面，可以窺探用戶注冊、使用、購買產(chǎn)品的深層動機；了解用戶對產(chǎn)品的功能、服務(wù)需求是什么；認(rèn)清目標(biāo)用戶帶有怎樣的價值觀標(biāo)簽，是一類什么樣的群體。因為人口屬性和心理現(xiàn)象都帶有先天的性質(zhì)，整體處于穩(wěn)定狀態(tài)，共同組成用戶畫像最表面以及最內(nèi)里的信息素，由此形成穩(wěn)定的2D用戶畫像。

　　（2）動態(tài)的用戶信息標(biāo)簽以及3D用戶畫像

　　比如這里我們主要討論的是用戶在網(wǎng)站內(nèi)外進(jìn)行的一系列操作行為。常見的行為包括：搜索、瀏覽、注冊、評論、點贊、收藏、打分、加入購物車、購買、使用優(yōu)惠券......在不同的時間，不同的場景，這些行為不斷發(fā)生著變化，它們都屬于動態(tài)的信息。

　　企業(yè)通過捕捉用戶的行為數(shù)據(jù)（瀏覽次數(shù)、是否進(jìn)行深度評論），可以對用戶進(jìn)行深淺度歸類，區(qū)分活躍/不活躍用戶。社交網(wǎng)絡(luò)行為，是指發(fā)生在虛擬的社交軟件平臺（微博、微信、論壇、社群、貼吧、twitter、Instagram）上面一系列用戶行為，包括基本的訪問行為（搜索、注冊、登陸等）、社交行為（邀請/添加/取關(guān)好友、加入群、新建群等）、信息發(fā)布行為（添加、發(fā)布、刪除、留言、分享、收藏等）。

　　給用戶打上不同的行為標(biāo)簽，可以獲取到大量的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)、網(wǎng)站行為數(shù)據(jù)、用戶內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步填充了用戶信息，與靜態(tài)的標(biāo)簽一起構(gòu)成完整的立體用戶畫像，就是所說的3D用戶畫像。

　　4.繪制用戶畫像

　?。?）定性與定量相結(jié)合的研究方法

　　一般來說，定性的方法，在用戶畫像中，表現(xiàn)為對產(chǎn)品、行為、用戶個體的性質(zhì)和特征作出概括，形成對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、用戶標(biāo)簽。定量的方法，則是在定性的基礎(chǔ)上，給每一個標(biāo)簽打上特定的權(quán)重，最后通過數(shù)學(xué)公式計算得出總的標(biāo)簽權(quán)重，從而形成完整的用戶模型。

　?。?）數(shù)據(jù)建模——給標(biāo)簽加上權(quán)重

　　給用戶的行為標(biāo)簽賦予權(quán)重。用戶的行為，我們可以用4W表示：WHO（誰）；WHEN（什么時候）；WHERE（在哪里）；WHAT（做了什么），具體分析如下：

　?、賅HO(誰)：定義用戶，明確我們的研究對象。主要是用于做用戶分類，劃分用戶群體。網(wǎng)絡(luò)上的用戶識別，包括但不僅限于用戶注冊的ID、昵稱、手機號、郵箱、身份證、微信微博號等等；

　?、赪HEN(時間)：這里的時間包含了時間跨度和時間長度兩個方面?！皶r間跨度”是以天為單位計算的時長，指某行為發(fā)生到現(xiàn)在間隔了多長時間；“時間長度”則為了標(biāo)識用戶在某一頁面的停留時間長短。越早發(fā)生的行為標(biāo)簽權(quán)重越小，越近期權(quán)重越大，這就是所謂的“時間衰減因子”；

　?、踂HERE(在哪里)：就是指用戶發(fā)生行為的接觸點，里面包含有內(nèi)容+網(wǎng)址。內(nèi)容是指用戶作用于的對象標(biāo)簽，比如小米手機；網(wǎng)址則指用戶行為發(fā)生的具體地點，比如小米官方網(wǎng)站。權(quán)重是加在網(wǎng)址標(biāo)簽上的，比如買小米手機，在小米官網(wǎng)買權(quán)重計為1，在京東買計為0.8，在淘寶買計為0.7；

　?、躓HAT(做了什么)：就是指的用戶發(fā)生了怎樣的行為，根據(jù)行為的深入程度添加權(quán)重。比如，用戶購買了權(quán)重計為1，用戶收藏了計為0.85，用戶僅僅是瀏覽了計為0.7。

　　當(dāng)上面的單個標(biāo)簽權(quán)重確定下來后，就可以利用標(biāo)簽權(quán)重公式計算總的用戶標(biāo)簽權(quán)重：標(biāo)簽權(quán)重=時間衰減因子×行為權(quán)重×網(wǎng)址權(quán)重。舉個栗子：A用戶今天在小米官網(wǎng)購買了小米手機；B用戶七天前在京東瀏覽了小米手機。由此得出單個用戶的標(biāo)簽權(quán)重，打上“是否忠誠”的標(biāo)簽。

　　通過這種方式對多個用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，就能夠更廣的覆蓋目標(biāo)用戶群，為他們都打上標(biāo)簽，然后按照標(biāo)簽分類：總權(quán)重達(dá)到0.9以上的被歸為忠實用戶，他們都購買了該產(chǎn)品......這樣一來，企業(yè)和商家就能夠根據(jù)相關(guān)信息進(jìn)行更加精準(zhǔn)的營銷推廣、個性化推薦。

　　四、小結(jié)

　　用戶畫像發(fā)展至今，可用性已經(jīng)得到了一步步的提升。完全可以滿足企業(yè)想要再后疫情時代順利度過危機的需求。而且現(xiàn)在的很多傳統(tǒng)行業(yè)并不缺數(shù)據(jù)，差的只是用戶畫像這一層窗戶紙——現(xiàn)有的經(jīng)銷商、供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)與用戶層面相隔太遠(yuǎn)，無法做到精確、快速、高效的獲取用戶需求，了解用戶意愿，甚至洞悉用戶愿望的目的。

　　作者：羅志恒