用戶畫像根本不只不過Persona和Profile，肯定不重要的營銷工具。

我從數(shù)據(jù)運營和業(yè)務(wù)的角度來寫一些你們很有可能一次聽得的內(nèi)容。

【提綱】

1.用戶畫像不屬于特征工程

2.用戶畫像統(tǒng)稱畫像和興趣

3.用戶畫像從空中落下為標(biāo)簽，不記得權(quán)重

4.用戶畫像高級進化為用戶分層和用戶分群

5.在我的場景模型中，用戶畫像是核心基礎(chǔ)

1.用戶畫像一類特征工程

用戶畫像，無論是Persona我還是Profile，大都特征工程的典型應(yīng)用，即實際數(shù)據(jù)分析和瘋狂挖掘從用戶的各類數(shù)據(jù)中提取共性特點的過程。

數(shù)據(jù)是信息的載體，但原始的數(shù)據(jù)包含了大量的噪聲，信息的表達也太少簡潔精煉。但，特征工程的目的，是通過一系列的工程活動，將這些信息可以使用更高效安全的編碼方式（特征）可以表示。建議使用特征它表示的信息，信息損失相對較少，原始數(shù)據(jù)中包涵的規(guī)律依舊可以保留。再者，新的編碼方式還要最好不要下降原始數(shù)據(jù)中的不確認(rèn)因素（白噪聲、異常數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)缺失…等等）的影響。

圖片引自網(wǎng)絡(luò)2.用戶畫像可分畫像和興趣

工程應(yīng)用中用戶畫像兩類畫像和興趣，這兩者的區(qū)別和聯(lián)系是：

1）用戶畫像

靜態(tài)動態(tài)，以及基礎(chǔ)屬性、地理屬性、行為屬性等，應(yīng)用于客群分析和營銷活動。

比較普遍的場景：APP應(yīng)用架構(gòu)層級的千人千面、營銷活動再篩選人群。

2）用戶興趣

動態(tài)，以及立即興趣、短期興趣、長期興趣等，應(yīng)用形式于推薦系統(tǒng)和內(nèi)容推薦。

最常見的場景：搜索欄、商品/內(nèi)容搜藏、網(wǎng)上購買等。

3.用戶畫像落下時為標(biāo)簽，忘了權(quán)重

用戶畫像通常以標(biāo)簽落地，標(biāo)簽都是特征工程的一種。

只不過用戶畫像的標(biāo)簽上有一些自己的獨特之處：

用戶畫像的標(biāo)簽是參數(shù)化標(biāo)簽用戶畫像的標(biāo)簽是有權(quán)重的

1）什么叫參數(shù)化標(biāo)簽？

用戶畫像在生產(chǎn)標(biāo)簽時，通常會碰上這樣的情景：

「偏好電影」：過去3個月看過5場電影的人群

「偏好電影」這個標(biāo)簽背后有嚴(yán)格的口徑定義，過去2個月看過10場電影的用戶不能打上「偏好電影」這個標(biāo)簽，另外緊接著業(yè)務(wù)的變化，「偏好電影」標(biāo)簽的口徑需要沒更新為“過去3個月看完10場電影的人群”，會如此，要終結(jié)繳銷此標(biāo)簽，并然后再加工銷售一個新的標(biāo)簽，名字還是「偏好電影」，只不過口徑改為“過去3個月我看過10場電影的人群”。

看樣子，不合理不。

所以，在90%的業(yè)務(wù)場景下，用戶畫像的標(biāo)簽會被值改參數(shù)化，即標(biāo)簽口徑中可變的部分設(shè)置為參數(shù)，參照換算業(yè)務(wù)調(diào)整。本案所涉「偏好電影」的標(biāo)簽即可中改：

「偏好電影」：過去N個月以前看過M場電影的人群

N個月和M場應(yīng)該是這個標(biāo)簽的兩個參數(shù)。這樣「偏好電影」這個標(biāo)簽的靈活性和適應(yīng)性就非常強，業(yè)務(wù)不使用該標(biāo)簽前只需輸入標(biāo)簽必須的參數(shù)去掉。

2）什么是標(biāo)簽的權(quán)重？

用戶畫像的標(biāo)簽務(wù)必小心、務(wù)必小心、務(wù)必小心記得每個標(biāo)簽都要有權(quán)重。假如沒有權(quán)重，那就用戶畫像全是缺點，和你們丟進碎紙機的廢紙并沒有什么不同。

用戶畫像的標(biāo)簽務(wù)必要有權(quán)重

想所了解一些標(biāo)簽的故事，多謝了參詳我的萬字長文：

磊叔-運營和管理增長的速度：【五】知乎獨家發(fā)布|標(biāo)簽系統(tǒng)：大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用

4.用戶畫像進化時為用戶分層和用戶分群

用戶畫像不只是是我們大多數(shù)意義上的一份PPT，它我還是模型和金字塔。

下圖是我們前的具體實施的用戶畫像的路線圖，其中：

【V1.0】

1.0版本的用戶畫像即為悠久的傳統(tǒng)的畫像產(chǎn)品，以靜態(tài)的用戶特征為主，控制輸出為大家膾炙人口的PPT。優(yōu)點是已能刻劃用戶的特征，缺點是太粗太泛，沒能精準(zhǔn)化指導(dǎo)運營。

【V2.0】

2.0版本而且提出來了九個字：精細(xì)化、模塊化和可配置。為了實現(xiàn)程序這九個字，我們將用戶標(biāo)簽代碼化和模型化。代碼化和模型化的優(yōu)點即是可以不按時運行，并自動化輸出低畫像報告，極高提升運營效率。

不光如此，我們將畫像的特征和維度按照業(yè)務(wù)模塊化，并提供給可配置的定制化功能，即渠道運營的同學(xué)更參與渠道層面的用戶特征，流量運營的同學(xué)更關(guān)注活躍、所存等用戶特征。根據(jù)不同運營團隊相對于用戶畫像的訴求，可配置的定制化功能不能運營團隊無法打鉤必須考察公司的畫像特征。那樣的話用戶畫像既探索，還普適。

【V3.0】

3.0版本是另一個求完整的能進化，將用戶畫像變異進化為用戶分層和用戶分群，即進化為用戶金字塔：

用戶從上層流向下層：大量流失用戶從下層淌入上層：轉(zhuǎn)化成

金字塔同樣的強大代碼化和模型化的特性，我們數(shù)據(jù)運營團隊據(jù)金字塔各層的動態(tài)變化來求業(yè)務(wù)運營的問題和增長點。

用戶分層模型，多謝了可以參加我的Live：

磊叔帶你徹底地掌握RFM用戶分類模型5.在我的場景模型中，用戶畫像是核心基礎(chǔ)

之前的回答中我用下面這個模型來嘗試如何制定營銷和增長策略，其中就中有了用戶畫像。不止如此，從這張圖中用戶畫像所處的位置即可看出來它的重要性：

用戶畫像在模型中是最底層，抵擋上面所有模塊的運營。用戶畫像劈入模型的全流程，我們是從用戶畫像來動態(tài)監(jiān)控獲客客群的特征、剛剛進入中心經(jīng)營環(huán)的客群特征這些會流失只存客群的特征，按照這三者客群特征的變化來尋求業(yè)務(wù)的問題和增長點。

歡迎參加過我的Live聊聊數(shù)據(jù)運營和增長：

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