今天談?wù)劥蠹医?jīng)常聽到卻又一肚子懵逼的“用戶畫像”。

What 基礎(chǔ)概念掃盲

用戶畫像（User Profile）：也稱人物角色，是根據(jù)用戶社會屬性、生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息而抽象出的一個標(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”。

標(biāo)簽（tag）：也稱數(shù)據(jù)點(diǎn)，對用戶信息高度精煉的特征標(biāo)識，一般標(biāo)簽越精準(zhǔn)，對應(yīng)覆蓋的人數(shù)則越少。所謂千人千面，不同人群有不同的特征和標(biāo)簽，就像指紋。

用戶畫像多采取層級概念，條理分明地呈現(xiàn)了人群數(shù)據(jù)的特征分布。用戶畫像層級自頂向下包含畫像體系（User Profile）、維度（Dimension）、數(shù)據(jù)點(diǎn)（Tag）。畫像體系這一層可理解為標(biāo)記畫像類別的文件夾，常見的有基礎(chǔ)信息，地理位置，興趣愛好，設(shè)備信息，消費(fèi)信息等。

畫像層級

當(dāng)當(dāng)當(dāng)當(dāng)，筆者的畫像強(qiáng)勢入鏡，嗯純粹為了加強(qiáng)大家的理解?？磮D說話，以下包含畫像體系有：基本信息，地理位置，興趣愛好，設(shè)備信息等，而基本信息下的維度包括性別，年齡，學(xué)歷，職業(yè)等，地理位置下的維度包括當(dāng)前位置、原籍等，設(shè)備信息下的維度包括手機(jī)品牌、機(jī)型、系統(tǒng)等····而每個維度下的取值即可稱作標(biāo)簽（數(shù)據(jù)點(diǎn)），如職業(yè)下的標(biāo)簽可以有醫(yī)生、老師、產(chǎn)品經(jīng)理、作家等。這里注意的是，有些地方的標(biāo)簽定義有所不同，包含多個維度的取值，如：喜歡購買護(hù)膚品的一線城市的白領(lǐng)。

用戶畫像舉例

Why?為什么要使用用戶畫像

用戶畫像是當(dāng)下很多企業(yè)都會提及的概念，多數(shù)情況下會和大數(shù)據(jù)以及營銷掛鉤。

1.從公司戰(zhàn)略層面來說，好的用戶畫像可以幫助企業(yè)進(jìn)行市場洞察、預(yù)估市場規(guī)模，從而輔助制定階段性目標(biāo)，指導(dǎo)重大決策，提升ROI；更有助于避免同質(zhì)化，進(jìn)行個性化營銷。

2.從產(chǎn)品本身角度來說，用戶畫像可以圍繞產(chǎn)品進(jìn)行人群細(xì)分，確定產(chǎn)品的核心人群，從而有助于確定產(chǎn)品定位，優(yōu)化產(chǎn)品的功能點(diǎn)。例如美妝類app，則前期可大致鎖定畫像一二線城市，喜歡時尚，年齡段在18至35之間的女性。

3.從數(shù)據(jù)管理角度來說，用戶畫像有助于建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)，挖掘數(shù)據(jù)的價值，使數(shù)據(jù)分析更為精確，甚至可以進(jìn)行數(shù)據(jù)交易，促進(jìn)數(shù)據(jù)流通。互聯(lián)網(wǎng)營銷行業(yè)中常用的DMP（Data Management Platform）就是用戶畫像使用的一個好例子。

How?構(gòu)建方法詳解

構(gòu)建用戶畫像的步驟如下圖所示，短腿的狗不打獵，以下6個步驟缺一不可。

畫像構(gòu)建步驟

采集數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)的來源有多種，很多公司有自己的CRM系統(tǒng)，或者有智能采集系統(tǒng)日志的工具，常用的采集方式包括API、SDK和傳感器采集等，可以通過想要挖掘什么標(biāo)簽來反推需要的數(shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)清洗：原始數(shù)據(jù)源存在“臟數(shù)據(jù)”，包括數(shù)據(jù)空缺和噪聲、不一致、重復(fù)、錯誤等問題，為了保證后期挖掘的準(zhǔn)確性，避免對決策造成影響，須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：用戶畫像的建立需要有整合多源數(shù)據(jù)（跨屏跨媒體）的能力，例如一個實(shí)體可能使用多個設(shè)備，擁有網(wǎng)絡(luò)世界的多個賬號，則須把多個身份ID組合，建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，才能完整標(biāo)識實(shí)體的用戶畫像。

用戶建模：通過算法模型來定義人群的用戶畫像，常見為分類模型和聚類模型，例如SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，k-means。

標(biāo)簽挖掘：通過平臺來進(jìn)行標(biāo)簽的加工和計(jì)算，通常需要部署環(huán)境，如通過Hadoop平臺進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，大規(guī)模的并行計(jì)算。

標(biāo)簽驗(yàn)證：須通過真實(shí)case驗(yàn)證標(biāo)簽挖掘結(jié)果的正確性，保證標(biāo)簽對應(yīng)的處理結(jié)果跟預(yù)期大體相符。此步驟有時可以跟上個步驟（標(biāo)簽挖掘）對調(diào)，即可以先用小樣本數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的可靠性，再依照結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，再進(jìn)行挖掘。

數(shù)據(jù)可視化：即視覺呈現(xiàn)群體或個人的用戶畫像，包括柱狀圖/餅狀圖/表格等，市面上也有一些數(shù)據(jù)可視化工具，此步驟可忽略。

?Case 案例探究

舉個栗子，假如我們現(xiàn)在要舉辦一場金融活動，須挖掘用戶畫像為“深圳金融從業(yè)人群”，由于此類人群在辦公點(diǎn)活動時間較長，我們可以通過移動設(shè)備的LBS信息篩選出深圳的金融辦公地點(diǎn)，由此簡單篩選出經(jīng)常在此區(qū)域活動的人群；另外，結(jié)合app使用的興趣行為信息，如時常瀏覽使用金融理財(cái)類應(yīng)用的人群篩選出目標(biāo)人群。當(dāng)然，還需通過消費(fèi)水平、年齡等信息排除掉無關(guān)人群。數(shù)據(jù)源和算法模型的準(zhǔn)確性都會影響到最終加工出來的畫像結(jié)果。

Attention 注意事項(xiàng)

• 用戶畫像的制定須與具體業(yè)務(wù)場景或所屬行業(yè)相結(jié)合，避免太過抽象，不同場景下同個標(biāo)簽名稱可能表示不同意思，例如性別分為真實(shí)生理性別以及網(wǎng)絡(luò)虛擬性別，須區(qū)別對待；
• 畫像的粒度不是越細(xì)越好，劃分的標(biāo)簽越多，對應(yīng)覆蓋人群會急速減少，表征能力弱，且可能是偽特征；
• 不能盲目使用用戶畫像，畫像多為靜態(tài)特征，用戶特征隨時間動態(tài)變化，也可能隨場景空間而不同。當(dāng)然也有動態(tài)的用戶畫像數(shù)據(jù)，如用戶的訪問路徑、訪問時長等信息。

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