用戶畫像是一個大家耳熟能詳?shù)脑~匯，在互聯(lián)網(wǎng)界的提及率是很高的。所謂用戶畫像則是指采取標簽化的方法對用戶進行分析和描繪。用戶畫像廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)精準營銷和個性化服務(wù)等領(lǐng)域，“千萬人撩你，不如一人懂你”，用戶畫像是洞察用戶特征的基本工具，大家都普遍認同用戶畫像的重要性。在這個言必稱“用戶畫像”的時代，每家企業(yè)打開用戶畫像的姿勢未必都是正確的，用戶畫像其實也是暗藏不少誤區(qū)的。那么，用戶畫像到底可能進入哪些誤區(qū)呢？今天先不談用戶畫像的技術(shù)實現(xiàn)方法與路徑，先來談?wù)勎宜吹降挠脩舢嬒竦氖笳`區(qū)。

一、用戶畫像常見的十大誤區(qū)

這里還是先把十大誤區(qū)全部都拋出來。詳見下表：

表1：用戶畫像的10大誤區(qū)及其分類 

如上表所列，總的來看，用戶畫像的誤區(qū)集中在實現(xiàn)層面和應(yīng)用層面這兩個大方向上，主要以標簽方面的問題居多。下面就10大誤區(qū)進行詳細闡述。

二、用戶畫像的十大誤區(qū)分別是什么 

誤區(qū)1：為了畫像而畫像，畫像與業(yè)務(wù)場景的關(guān)聯(lián)度不高

用戶畫像行業(yè)內(nèi)外都在談，別人有那我們不能沒有。所以，不管三七二十一，有些企業(yè)就先搞一個用戶畫像平臺再說。這是典型的跟風、追熱點。企業(yè)如果沒有想清楚應(yīng)用場景和目標，就盲目的上用戶畫像平臺，結(jié)果很可能就是弄出來的用戶畫像遠離業(yè)務(wù)，沒有實用價值、無干貨，被業(yè)務(wù)部門譏諷為“大而無用”的雞肋產(chǎn)品。所以，在規(guī)劃用戶畫像平臺時，一定要有目的性和場景感，不能只做表面文章，而不重視實際應(yīng)用價值。

誤區(qū)2：重形式、輕實效，畫像難以發(fā)揮應(yīng)有的價值

筆者觀察發(fā)現(xiàn)：市面上很多用戶畫像平臺所輸出的分析結(jié)果，大多是靜態(tài)指標或標簽的圖形化展示，只不過展現(xiàn)形式上融入了數(shù)據(jù)可視化元素，比以前用EXCEL圖表展現(xiàn)的要更加酷炫了些，其它方面倒是沒有實質(zhì)性的變化。當然，并不是說多用了一些地圖、熱力圖、詞云圖、力導(dǎo)向圖等形式有什么不好的，但是應(yīng)當更加注重對這些圖形背后的業(yè)務(wù)意義的解讀，而不是過度追求在形式上吸引眼球，光注重漂亮圖形的堆砌。用戶畫像應(yīng)摒棄“形式主義”，多注重對結(jié)果輸出的解讀和分析，讓用戶畫像產(chǎn)生應(yīng)有的效果與價值。

誤區(qū)3：把畫像當作臨時性需求，不想產(chǎn)品化和常態(tài)化

如前所述，用戶畫像對于經(jīng)營C端用戶的企業(yè)來說是一項基礎(chǔ)性的工作，“九層之臺，起于累土”，用戶畫像就是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型大廈的地基。有些企業(yè)的業(yè)務(wù)部門并沒有充分認識到用戶畫像的重要作用，總是到需要用到用戶畫像的時候，再臨時提需求，找數(shù)據(jù)相關(guān)部門來救急支持下?！邦^疼醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”，這種臨時抱佛腳的方式是不利于提高運營管理效率的。不論是業(yè)務(wù)部門還是數(shù)據(jù)支撐部門，都應(yīng)當將用戶畫像的事情往做成產(chǎn)品的方向上靠。因為，在這個市場瞬息萬變、產(chǎn)品日新月異的時代，企業(yè)對用戶的分析和監(jiān)測必須細致入微、隨時隨地，企業(yè)想要把數(shù)據(jù)驅(qū)動用戶運營真正落到實處，就需要將用戶畫像的事情做到產(chǎn)品化、自動化和自助化。

誤區(qū)4：重數(shù)量、輕質(zhì)量，認為用戶標簽越多越好

不少企業(yè)認為標簽越多越好、越全面越好，有的公司號稱標簽數(shù)量超過3000個，

但事實上真的是標簽越多越好嗎？其實不然。很多做過標簽庫建設(shè)與運營的專家指出，標簽不在于多，而貴在精，筆者對此深有同感。之前給電信運營商做標簽庫規(guī)劃項目時，我們也是恨不得將用戶衣食住行、七葷八素的指標和標簽都生產(chǎn)出來，后來隨著標簽庫運營的逐步深入，我們發(fā)現(xiàn)其實很多標簽都是被閑置的，利用率很低。標簽真的不是越多越好，而是夠用就好。有不少電信運營商對用戶標簽做過治理，將用戶標簽庫從原來的上1000個標簽壓縮到了300個左右。所以，企業(yè)構(gòu)建自己的標簽庫時，先不要貪多求全，而應(yīng)以實用為原則，先有一個可以work的基礎(chǔ)標簽庫，然后再根據(jù)業(yè)務(wù)增長的需求適時擴張。所以，企業(yè)不要一開始上來就動輒要建標簽數(shù)超3000的一個標簽庫，那樣耗時耗力還不一定能收到預(yù)期的效果。

誤區(qū)5：認為打標簽可以一勞永逸，不重視標簽的維護和更新

用戶標簽都是從各種指標加工演變過來的，有些指標屬于靜態(tài)指標，更新的速度較慢，但是并不等于說不需要及時更新。有些企業(yè)在標簽生產(chǎn)時，只重視對動態(tài)指標對應(yīng)的標簽做維護和更新，卻缺乏對靜態(tài)標簽進行生命周期的管理。用戶標簽的維護往往是容易被企業(yè)忽視的事項，千萬不可認為打完標簽后就可以安枕無憂、一勞永逸了。事實上，精細化的標簽管理應(yīng)該做到對每個標簽都建立生命周期的管理干預(yù)，設(shè)置標簽的更新規(guī)則。標簽是有生命周期的，從需求提出、生成、審批再到發(fā)布和退出，需要建立一套相應(yīng)的管理機制。 

誤區(qū)6：片面追求標簽完整性而不計成本

筆者觀察到，很少有企業(yè)會對搭建用戶畫像平臺做精細的投入產(chǎn)出比的測算。有些企業(yè)為了做好用戶畫像平臺的“形象工程”，不惜重金與外部數(shù)據(jù)源合作，豐富了用戶標簽的維度，補齊了用戶畫像所缺失的信息，這種為追求標簽完整性而不計成本的方式不一定真能產(chǎn)生預(yù)期的效果。當然，不可否認這樣做對于有融資需求的大數(shù)據(jù)公司是可以增加籌碼的，但是在標簽獲取和生產(chǎn)時還是應(yīng)當大致測算一下投入產(chǎn)出比，特別是從外部數(shù)據(jù)源那里獲取新的標簽時，更應(yīng)精打細算、量入為出。畢竟，從用戶標簽到直接的商業(yè)變現(xiàn)還是不那么容易的。

誤區(qū)7：標簽評估時用準確性代替有效性

在生產(chǎn)用戶標簽時，負責用戶畫像產(chǎn)品的人經(jīng)常會被各種問到“你的標簽準確嗎？”，很多人會關(guān)注到用戶標簽的準確性。其實，我們應(yīng)該更關(guān)注的是標簽的實用性和效果。一代偉人鄧小平曾說過：“黑貓白貓，能逮住耗子的貓就是好貓。”所以不要糾結(jié)貓的毛色定義的準不準確，而應(yīng)該看是不是真的通過“黑貓”或“白貓”的標簽找到了那些能逮住耗子的好貓。用戶標簽的效評估也是這個道理，正確的提問方式應(yīng)該是問標簽有沒有起到效果，而不用太糾結(jié)標簽準不準確，即使標簽準確了但還是不能創(chuàng)造價值那還是于事無補的。一種情況是標簽定義準確而沒有帶來實際效果，另一種是標簽不一定準確但能帶來實際效果，兩種情況讓你選擇用哪種標簽，你會怎么選？毫無疑問，我傾向于選擇后者。

誤區(qū)8：標簽的生產(chǎn)并非基于用戶數(shù)據(jù)的客觀表現(xiàn)

我們知道，用戶標簽是對用戶特征的高度概括和提煉，用戶標簽的生產(chǎn)是需要基于用戶本身的數(shù)據(jù)來做的。但有些企業(yè)在生產(chǎn)標簽時卻誤入歧途。

比如：有些公司采取用戶調(diào)研的方式獲取數(shù)據(jù)、驗證標簽，這種方式是不可行的。一方面，用戶在回答問題時不一定會說出真實的情況；另一方面，用戶畫像的產(chǎn)品經(jīng)理提出問題時可能會帶有引導(dǎo)性，會讓用戶的回答出現(xiàn)偏差。所以，這種提問式的標簽生產(chǎn)與畫像模式是存在弊端的。

再比如，有些用戶畫像的產(chǎn)品經(jīng)理喜歡角色代入，把自己當成用戶，替用戶來思考，根據(jù)自己的經(jīng)驗判斷來定義標簽。事實上，產(chǎn)品經(jīng)理換位思考是沒有錯的，但是在標簽定義和生產(chǎn)時還是要以用戶真實客觀的數(shù)據(jù)為準，畢竟產(chǎn)品經(jīng)理有其自身的個性化積累和經(jīng)歷，即使是同一類型、同一行業(yè)、同一區(qū)域的人在很多細節(jié)上也未必相同。因此，這種代入式畫像最終的結(jié)果就是為產(chǎn)品經(jīng)理自己畫像而已。

誤區(qū)9：注重標簽的生產(chǎn)，但忽視了標簽的權(quán)重

在用戶標簽生產(chǎn)時，標簽的權(quán)重也是經(jīng)常被忽略的地方。某個標簽的權(quán)重是指該標簽在用戶的整體評估中的相對重要程度，權(quán)重影響著對用戶屬性的歸類。如果在標簽生產(chǎn)時，忽視標簽的權(quán)重就會導(dǎo)致標簽有偏差，用戶畫像應(yīng)用起來得到不該有的效果。不同的行為對用戶特征判別的重要性是不一樣的，時間越久遠的行為對用戶歸類的影響就越小，權(quán)重也就越小。比如，在電商領(lǐng)域用戶瀏覽、搜索、收藏、下單、購買等不同行為對用戶而言有著不同的重要性，一般而言操作復(fù)雜度越高的行為權(quán)重越大。關(guān)于權(quán)重的計算，常見的方法有：基于TF-IDF算法的權(quán)重歸類、基于相關(guān)系數(shù)矩陣的權(quán)重歸類。

誤區(qū)10：標簽設(shè)置沒有把握好用戶的隱私尺度

提到用戶畫像，多數(shù)情況下是指給C端個人用戶畫像，當然B端用戶也是可以畫像的。在給C端個人用戶畫像時，企業(yè)還需要注意對用戶個人隱私的保護。隨著大數(shù)據(jù)、AI的迅速發(fā)展，隱私泄露早已成為普遍問題，也是當下大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)用戶頻遇信息騷擾、產(chǎn)生安全隱私焦慮的源頭。如果不把握好隱私尺度，在用標簽來開展業(yè)務(wù)運營時太露骨會招致用戶的抵制，一旦用戶隱私泄露可能會給企業(yè)帶來滅頂之災(zāi)。用戶畫像的準確度和有效性與用戶隱私之間實際上是一個矛盾體，不同用戶對待隱私的態(tài)度不同，需要采取差異化的對待方式。一方面企業(yè)需要對標簽在保密級別上做區(qū)分和設(shè)定，另一方面原則上對某些數(shù)據(jù)的提取和加工需要征得數(shù)據(jù)主體的同意。

三、結(jié)束語

用戶畫像十大誤區(qū)，你入坑了嗎？以上就是我看到的用戶畫像比較常見的坑，算是給大家提個醒吧。總之，用戶畫像是一個需要不斷打磨和迭代的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)產(chǎn)品，需要用戶畫像的產(chǎn)品經(jīng)理躬身入局、用心經(jīng)營，在實踐中多反思、多總結(jié)，多向相關(guān)的前輩和高手請教，才能減少掉入坑中的概率。

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