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每個在互聯(lián)網工作的人，對“用戶畫像”這個詞熟悉得不能再熟悉。做好用戶畫像，對于運營而言，是精細化運營的前提。而失敗的用戶畫像項目，簡直罄竹難書！一抓一大把。今天我們系統(tǒng)講解一下。
大家自己是不是也經常疑惑：“用戶畫像有啥用？”
如果有，恭喜，你的項目做撲街了，就這么直觀！
當然，更一般的撲街方式，是剛開始做用戶畫像的時候，業(yè)務部門搖頭晃腦的說：“我們要基于用戶畫像，詳細深入的了解用戶，比如用戶性別，年齡，地域，喜好，消費習慣，……這樣我們就能精細化決策了”。
然后數據部門夯吃夯吃搞了幾個月，打了30000個用戶標簽，還得意洋洋的跟領導匯報：“我們的用戶畫像大數據建設取得長足進步”。
然后，項目第一期匯報會上，數據部門得意洋洋的講到：
（1）我們的用戶男女比例6:4
（2）華南地區(qū)占比30%，華東25%
（3）購買A產品占比50%
業(yè)務部門一個白眼拋過來：
（1）我早知道了
（2）我們的用戶都是這樣的呀
（3）你做這有啥用？
當然還有更慘的，就是你貼個“忠誠用戶”的標簽，業(yè)務方說：哦，既然那么忠誠，就不做啥動作了，結果丫下個月不消費也不登錄了！
你貼了“A產品愛用者”的標簽，業(yè)務方推了A產品，丫沒有買！業(yè)務方怒氣沖沖找來算賬：“這用戶畫像一點都不精準嘛！”于是項目徹底涼涼。
吐槽歸吐槽，問題到底出在哪里呢？
問1：一個用戶昨天買了蘋果，前天買了蘋果，大前天也買了蘋果，他今天買不買蘋果？
問2：一個用戶買了醬油，雞翅，可樂，請問他是否還需要買竹簽去燒烤？
思考一秒鐘，不用思考一秒鐘，大家都知道，答案是：不一定，不一定，不一定。
連續(xù)買蘋果，有可能代表他喜愛吃蘋果，也有可能已經買了很多了所以不買了。買醬油+雞翅+可樂，可能是去燒烤，也可能是做可樂雞翅。
過去的行為不等于未來的行為，未來的行為需要進行預測。無論預測的方法是基于業(yè)務邏輯的推理，還是基于算法模型的計算，都需要經過數據分析和試驗驗證。
只有表現穩(wěn)定的預測方法，才能被采納。
然而做用戶畫像的時候，業(yè)務方經常混淆這兩點。往往對著過去發(fā)生的行為貼一大堆標簽，對未來預測毫無概念，在預測分析上半點投入沒有。
看用戶畫像報告，或者在CDP里設置推送規(guī)則的時候，想當然地認為：過去買了以后也買。最后預測不準，反而把鍋甩給用戶畫像系統(tǒng)。結果自然悲劇。
問一個簡單的問題：一個用戶在過去30天內，有1天來我們家購買產品，請問該用戶是不是我們的產品愛用者？
如果有2天呢、3天呢、4天呢……如果有30天呢？30天里天天都來買，肯定是愛用者了吧！
答：不一定。
30天里天天都來買，你可以管他叫“高頻購買者”，因為購買頻率確實是很高。
但是，是不是人家很愛用我們的產品，不一定，因為你并不知道他到底愛不愛用，甚至不知道他用了沒用。
購買頻次不能直接等同于用戶喜愛。用戶喜愛或者不喜愛，需要更多維度的數據進行分析，并且分析結果得有一定概率的穩(wěn)定性，才能這么叫。
類似的，很多企業(yè)里，業(yè)務方和數據分析師，對待這種“愛用者”等等名詞使用非常隨意、粗糙，基本上都是用消費金額、登錄頻次等等，高了就算“喜歡”、“愛用”，低了就算“邊緣”“嘗試”。做出來的結果，自然是毫無準確性可言。
不用說，出了問題，比如推薦產品沒有人買之類，又算在用戶畫像頭上。
問：累計消費10000元以上的用戶，都購買了5次以上，所以讓用戶購買5次，用戶就會累計消費10000，對不對……
當然不對呀。
然而業(yè)務方經常這么干！拿著過往消費高的用戶行為，往消費低的身上套，認為只要消費低的模擬了某個數字，就能成為消費高的。還沒其名曰：“魔法數字”。
很有可能從源頭上，消費高的和消費低的就是兩類人，應該通過深入的分析搞清楚到底驅動行為的原因是什么。
從表面上看，用戶畫像失敗的原因，在于：重數據，輕分析。過分投入精力細化已經發(fā)生的行為，貼了太多太多事實性標簽。
對預測投入力度不夠，對因果關系分析不夠，對用戶需求洞察不夠。最后判斷全靠業(yè)務拍腦袋。
你問他為啥基于這幾個標簽推產品/活動，他答的都是：
（1）我覺得他都買了那么多次，他這次肯定買
（2）我覺得他買過相關產品，他這次肯定買
（3）我覺得他買了A，怎么也得買B
看了用戶畫像以后拍腦袋，和看報表拍腦袋都是拍腦袋，沒有本質區(qū)別，謝謝。
基于過去的數據搞一堆標簽，很容易；沉淀有預測力、有準確度的用戶標簽，很難。
不但需要深度的數據分析和建模，更需要反復的，多輪的，對比性測試。不是一蹴而就。
所以，在業(yè)務部門自以為很懂，數據部門喜氣洋洋地宣布“打了三萬個標簽”的時候，禍根就已經埋下來了。
然而，同樣是業(yè)務期望值太高+數據準備不足的場景，為啥用戶畫像類項目，比數據模型類項目還要容易撲街呢？
深層地看，因為數據建模的難度高，所以業(yè)務方對中間過程無法參與，只能對著結果品頭論足。
做建模的小哥們，只要自己不作死，不閉門造車，主動降低業(yè)務期望，是能夠很大程度上避免問題的。所以建模項目失敗，基本上是盲人騎瞎馬的結果。
但用戶畫像項目正好相反：業(yè)務方以為自己很懂！做數據的小哥也以為自己很懂！幾乎所有的業(yè)務方一提用戶畫像，都會說這句：“比如，我知道用戶是24歲，女性，我就會推一個XX產品給她”大家都以為：我自己很懂，就差一個數了！快給我數。
于是，業(yè)務不停催著數據把過往數據做的再細、再細、再細，數據則在打標簽路上一路狂奔。最重要的預測、分析、實驗三件套沒人搞。
當然，這種基于過往數據的標簽，對有些部門是有用的——對客服、供應鏈、物流這種支撐部門有用。
比如：客戶接到一個客戶投訴“為啥售后師傅還沒上門?。。?！”如果沒有打標簽，客戶得輾轉好幾個表，確認：客戶買的是啥產品、是啥時候，產品機身號、啥時候約的師傅之類細節(jié)。
光確認過程就把客戶氣個半死。有了標簽，刷刷幾下就能定位到問題，能極大提升客戶體驗。
但悲劇的是，這種有用性，只是讓運營、營銷、策劃、設計等需要動腦子、做創(chuàng)意、想策略的部門更加自負而已。更加強了他們“我真的好厲害，就差一個數了！”的感覺。于是悲劇就源源不斷了。
如果說建模是盲人騎瞎馬的話，用戶畫像項目，就是騎著電動車搓著手機逆行闖紅燈——電動車自以為自己是個車，騎電動車的自以為自己騎得666。
為了規(guī)避這種問題，陳老師經常用這招。當業(yè)務方張嘴“如果我知道24歲，女性，我會推A產品”的時候，直接從數據庫里查出來最近一個月24歲女性到底有多少人買A，然后懟到業(yè)務方臉上：“不需要用戶畫像，我現在告訴你，購買率就是12%。你還上用戶畫像干啥，讓你的小哥按規(guī)則跑數就好了呀”
這時候，但凡靠譜一點的業(yè)務方，都會立馬清醒過來這里的問題，表示：這么簡單的拼接不行，得基于事實標簽多分析分析。這樣項目后續(xù)就走的穩(wěn)多了。
不過同學們慎用這招，你們的企業(yè)環(huán)境不見得適合這種硬懟風格哈，總之大家理解到問題關鍵即可。
問題的關鍵是：單純的事實標簽預測能力太差，洞察力太差。不足以滿足運營、策劃、銷售、營銷們排兵布陣的需求。
大量數據+深入分析，才是解決問題之道。
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3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
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3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
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