如何創(chuàng)建用戶畫像？[產(chǎn)品經(jīng)理培訓(xùn)]

什么是用戶畫像

用戶畫像是根據(jù)用戶社會(huì)屬性，生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像的核心工作即是給用戶貼『標(biāo)簽』，而標(biāo)簽是通過(guò)用戶信息分析而來(lái)的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)。

比如，一個(gè)用戶最近開(kāi)始購(gòu)買母嬰類商品，那么他就有可能被打上『有孩子』的標(biāo)簽，根據(jù)商品的類別，還有可能打上『有1-2歲男孩』這樣更具體的標(biāo)簽，而把這些所有的標(biāo)簽結(jié)合在一起，就成了該用戶的畫像。

用戶畫像體系

用戶畫像體系會(huì)因?yàn)樾袠I(yè)或業(yè)務(wù)的不同存在差異，具體劃分需要結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行沉淀。

一般而言，用戶畫像體系都是類似樹(shù)形結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，可根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)劃分。

如上圖，該標(biāo)簽體系一共有兩個(gè)層級(jí)：

第一層級(jí)為：特征、行為、需求；

第二層級(jí)為：人工統(tǒng)計(jì)、社會(huì)屬性、使用行為、消費(fèi)行為、偏好屬性、潛在需求。

如人口統(tǒng)計(jì)類中，包含姓名、性別、年齡等標(biāo)簽，社會(huì)屬性類中包含?子女、父母、公司等標(biāo)簽，具體的分類都需要根據(jù)相關(guān)定義和屬性進(jìn)行劃分。

當(dāng)然，由于每個(gè)行業(yè)業(yè)務(wù)不同，標(biāo)簽體系沒(méi)有一套標(biāo)準(zhǔn)答案，標(biāo)簽也不是越多越好，都需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和建設(shè)。

標(biāo)簽類別

標(biāo)簽還可以按照處理過(guò)程、標(biāo)簽獲取的方式進(jìn)行劃分，分為事實(shí)標(biāo)簽、模型標(biāo)簽、預(yù)測(cè)標(biāo)簽。不同類別的處理方式不一樣。

事實(shí)標(biāo)簽：直接從原始數(shù)據(jù)中提取，例如性別、年年齡、住址、上網(wǎng)時(shí)段等等

模型標(biāo)簽：需要建立模型進(jìn)?計(jì)算，例如用戶價(jià)值、活躍度、忠誠(chéng)度、興趣愛(ài)好

預(yù)測(cè)標(biāo)簽：通過(guò)預(yù)測(cè)算法挖掘，涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)的分類和回歸算法（貝葉斯，決策樹(shù)，邏輯回歸，支持向量機(jī)等），例如消費(fèi)能力、流失率、違約率。

有時(shí)候事實(shí)標(biāo)簽如果在原始數(shù)據(jù)中提取不不到或者不不準(zhǔn)確，那么就會(huì)轉(zhuǎn)變成預(yù)測(cè)標(biāo)簽。例如性別這個(gè)標(biāo)簽，很多時(shí)候用戶并不愿意填寫真實(shí)性別，那么就可以通過(guò)真實(shí)姓名來(lái)預(yù)測(cè)性別。

用戶畫像用途

精準(zhǔn)營(yíng)銷：從粗放式到精細(xì)化，將用戶群體切割成更細(xì)的粒度，輔以短信、推送、郵件、活動(dòng)等手段，驅(qū)以關(guān)懷、挽回、激勵(lì)等策略；

數(shù)據(jù)應(yīng)用：用戶畫像是很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，如推薦系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)；

用戶分析：進(jìn)行效果評(píng)估，完善產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，提升服務(wù)質(zhì)量，相當(dāng)于市場(chǎng)調(diào)研、用戶調(diào)研，迅速定位服務(wù)群體，提高服務(wù)水平。推薦了解產(chǎn)品經(jīng)理培訓(xùn)課程。

創(chuàng)建用戶畫像

確定用戶畫像的戰(zhàn)略目的: 企業(yè)選擇構(gòu)建用戶畫像平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)不同的戰(zhàn)略目的，如提升產(chǎn)品

服務(wù)質(zhì)量、精準(zhǔn)營(yíng)銷等。根據(jù)戰(zhàn)略目的不同，用戶畫像的構(gòu)建也有所區(qū)別。因此首先需要明確用戶畫像平臺(tái)的張略意義、平臺(tái)建設(shè)目標(biāo)和效果預(yù)期，進(jìn)而有針對(duì)性的開(kāi)展實(shí)施干工作。

用戶畫像建模：建立標(biāo)簽體系，確定標(biāo)簽取值范圍。

確定數(shù)據(jù)來(lái)源: 根據(jù)標(biāo)簽體系，確定各個(gè)標(biāo)簽取值的數(shù)據(jù)來(lái)源，包括用戶行為日志，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，各種埋點(diǎn)等。

關(guān)于內(nèi)容偏好的計(jì)算：內(nèi)容偏好是通過(guò)?用戶?行行為計(jì)算得來(lái)的標(biāo)簽，與標(biāo)簽的權(quán)重。每一次用戶行為。

本質(zhì)上是一次隨機(jī)事件，可以詳細(xì)描述為：什么用戶，在什么時(shí)間，什么地點(diǎn)，做了什么事。

用戶：用戶標(biāo)識(shí)的目的是為了區(qū)分用戶、單點(diǎn)定位。

時(shí)間：時(shí)間包括兩個(gè)重要信息，時(shí)間戳+時(shí)間長(zhǎng)度。時(shí)間戳，標(biāo)識(shí)用戶?行為的時(shí)間點(diǎn)，通常采用精度到秒的時(shí)間戳即可。時(shí)間長(zhǎng)度，為了標(biāo)識(shí)用戶在某一個(gè)頁(yè)面的停留時(shí)間。

地點(diǎn)：對(duì)于每個(gè)用戶接觸點(diǎn)。潛在包含了兩層信息：網(wǎng)址 + 內(nèi)容。網(wǎng)址：每一個(gè)url鏈接（頁(yè)面/屏幕），即定位了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面地址，或者某個(gè)產(chǎn)品的特定頁(yè)面?？梢允荘C上某電商網(wǎng)站的頁(yè)面url，也可以是手機(jī)上的微博，微信等應(yīng)用某個(gè)功能頁(yè)面，某款產(chǎn)品應(yīng)用的特定畫面。如，長(zhǎng)城紅酒單品頁(yè)，微信訂閱號(hào)頁(yè)面，某游戲的過(guò)關(guān)頁(yè)。

內(nèi)容：每個(gè)url網(wǎng)址（頁(yè)面/屏幕）中的內(nèi)容?？梢允菃纹返南嚓P(guān)信息：類別、品牌、描述、屬性、網(wǎng)站信息等等。如，紅酒、長(zhǎng)城、干紅，對(duì)于每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)接觸點(diǎn)。其中網(wǎng)址決定了。

權(quán)重：內(nèi)容決定了標(biāo)簽。用戶行為類型，對(duì)于電商有如下典型行為：瀏覽、添加購(gòu)物車、搜索、評(píng)論、購(gòu)買、點(diǎn)擊贊、收藏等等。不同的行為類型，對(duì)于接觸點(diǎn)的內(nèi)容產(chǎn)生的標(biāo)簽信息，具有不同的權(quán)重。

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