对于用户画像的思考
对于用户画像的一些理解
一、用户画像的定义
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
可能这个不够直白，姑婆举个例子说明一下，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像。因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。（性别、年龄、兴趣爱好、家庭状况等）
那么，在我们弄清楚用户画像的定义之后，我们就要来思考用户画像的意义在哪了。
二、用户画像的意义
用户画像在阶段和目标不同的时候承担的使命也不尽相同，咱们分别针对三个阶段来说说用户画像的意义：
1.初创期：产品还未定型
这个阶段往往指的是公司刚刚创立，产品还未成形，需要通过用户画像来定义产品模式与功能的阶段，这个阶段你需要做大量偏宏观的调研，明确你的产品切入的是哪一个细分市场，这个细分市场中的人群又有哪些特点，他们喜欢什么，不喜欢什么，平均消费水平怎么样，每天的时间分配是怎么样等等等等。
在这个阶段，你做用户画像的意义在于为你的产品定义一个市场，并且你能够清楚地知道这个市场能不能做，能不能以你现有的产品构思去做，做的过程中会不会出现一些与基本逻辑相违背的问题。如果分析之后可以做，那就立马作出产品原型，小步快跑、试错迭代；如若不行，赶紧换个方向、换个思路。
所以，这个阶段的用户画像意义在于业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略战略。
2.成长期：产品运营中
在这个阶段你公司产品已经被市场认可，各项数据处于一个上升期。这个时候用户画像所承担的责任就又变了。在这个阶段，你需要通过产品后台所反馈的数据（显性、隐形等，后文会介绍）进行整理，得出一个详细的用户画像，这里不像在初创期那样做泛调查，抓宏观。而是需要改变策略，从细节抓起，从每一次和用户的交互中寻找用户的真实需求。比如，你是做微信运营的，昨天的阅读量和前天相比是多了还是少了？转发数和收藏数都是什么变化？用户留言是增加还是减少？后台反馈怎么样？通过这些对比，你大致就会得出结论，并指导优化往后的工作。如果是产品运营那涉及的数据就更多了，访问数据、打开频率、登录次数、活跃时间等等，结合起来分析，用户的需求会更加明确。
这下你该发问了，说：“你这不就是数据分析么？”对啊！在某种意义上，用户画像的一部分就是来自于数据分析，那另外一部分来自哪？来自你对你用户属性的分解和跟数据的结合。举个例子：我是一家做母婴的公众号，昨天星期五，我是中午11点半推送的图文消息，打开率不错，然后周六我也中午11点半推送，结果在标题质量差不多的情况下，打开率降了不少，那你就会思考，为什么呢？单凭数据肯定是看不出来，但你如果想到“关注我们号的都是孩子的妈，而妈妈们在周六中午一般都要在家准备午饭”这一点，问题就迎刃而解了。得出的结论就是中午这个点用户一般在做饭，这就可以作为用户画像中的一点。如果再深挖呢？我在中午发一篇关于厨房用品促销的图文，既能场景化推销又能看同类商品哪个价位的购买人数最多，这样是不是将用户的消费习惯也筛选出来了？有人会说，你这个不准确，那如果多发几次呢？通过多种不同的手段去获取用户的反馈呢？多分析数据，你的用户画像就会越来越准确。知己知彼才能百战不殆。
所以，这个阶段的用户画像意义在于精准营销，使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注，能更好地满足用户的需求，优化运营手段，并提升公司的经营效益。
3.成熟期：寻求突破口
这个阶段，产品已经很成熟了，公司也已经有了稳定的运作模式，市场地位趋于稳定，日常工作也大多以维护为主。这个时候，用户画像用来干嘛？寻找新的增长点和突破口。
当产品转型时，老用户会有什么样的反应？离开还是成为新的核心用户？新产品预计会有多少用户导入？结合老用户需求，新产品有哪些功能不能被遗弃？
这都是你要考虑的问题，这个阶段的用户画像建议将初创期的泛调查与成长期累积的用户画像结合起来做，这样对于新产品才有一个更好的保障。
好了，作用说完了，那我该如何去做用户画像呢？我连用户画像有哪些分类都不知道呢。别急，姑婆先来告诉你用户画像怎么分类，都有哪些。
用户画像承载了两个业务目标：
1）是如何准确的了解现有用户；
2）是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。比如在了解用户的基础上明确产品定位，“投其所好”；获取一个新用户/新订单；售前的精准营销、售中的个性化推荐匹配，以及售后的增值服务等。
用户流量的三大终极问题：认知用户
用户是谁？（用户画像与特征）
现存客户 (Existing Customer) - 我的现存客户是怎么样，喜欢什么，什么消费习惯，哪些客户最值钱等等
潜在客户 (Prospect Customer) - 我的潜在客户在哪，他们喜欢什么，通过什么渠道获取，获客成本是多少等等“用户从哪里来？”（用户来源渠道与效果）
“用户到哪里去？”（用户流失与召回）
效果广告/精准推送/用户变现/用户召回
著名广告大师约翰•沃纳梅克提出：我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。这句话深刻的道出了广告营销海量投放下面临的几个问题：
不精准：受众窄
不友好：骚扰多
不经济：费用高
而如果在精准营销大行其道的今天通过筛选标签对特定属性的用户推送针对性的内容，则可以大幅提升CTR和变现效果，同时还能降低广告、运营成本，总结起来就是：在对的时间，向对的客户，通过对的渠道，推荐对的产品。
比如 DSP、流失预测、沉默用户分析（代金券发放）、非活跃用户（短信\push召回）、 忠诚用户（极速退款、VIP客服）等
搜索/推荐
用户画像时下一个比较重要的场景是搜索推荐，把画像数据做特征使用，可以有效提升 CTR，结合搜索、query意图识别与推荐，常见的方向有：
关联推荐
向上推荐
RFM营销
风控
这个方向在电商、金融、初创公司是很重要的，如何避免或者降低羊毛党、黄牛、欺诈对业务的风险和用户损失，保障正常用户的利益，是个永恒的话题。比如可以利用用户画像对个人及企业级信用评分进而做到欺诈识别，现在 芝麻信用 就是个很好的例子，利用它做用户征信可以有效提升用户体验，降低企业成本与风险，比如共享单车免押金，酒店免押金预订后付费等。
大数据分析
产品精细化运营，个性化分析支持，这个就无需赘言了，比较广泛的应用场景，主要用数据解决产品运营过程中 what 和 why 层面的问题。
从用户角度而言，用户画像可以应用于用户的整个服务生命周期：
用户拉新、提升用户体验、个性化推荐及交叉推荐以便提高用户转化率、用户挽留、用户激励等等
从产品角度而言，用户画像可以应用于产品的生命周期：
包括优惠券发放、反欺诈、动态调价、用户与服务产品及商家的智能匹配、PUSH消息推送等等
三、用户画像属性构成
这里姑婆告诉你四个维度，通过这四个大的维度分析再到底层元素分析，能将用户变得更真实准确，它们是：用户静态属性、用户动态属性、用户消费属性、用户心理属性。
1.用户静态属性
静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础。比如：性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，针对性地提取相关信息，并将这些信息进行不同程度的权重划分。比如教育产品对学历、角色、收入就比较看重，而对于婚姻、地域则不太感冒。
2.用户动态属性
动态属性指用户在再互联网环境下的上网行为，娱乐偏好、社交习惯、出行方式、学习手段等，这些一定程度上能反映出一个用户是否会对你的产品感兴趣。
3.用户消费属性
主要包括消费水平、消费心理、消费嗜好等，反映用户对于花钱的看法，是喜欢质量好的还是性价比高的？倾向于功能价值还是情感价值？这一块需要好好琢磨，涉及到钱的事儿都是重要的事儿。
4.用户心理属性
这一块指从用户的生活、工作、感情、社交入手，分析这个人的价值观，并针对性地改良产品。
在经历上述四个维度的分析之后，你对于用户画像的基本分类应该有一个大致的了解了，需要注意的是，上面提到的所有属性分类不一定在你的用户画像中都要用到，可能是选择性地分析，具体可在后文构建用户画像的方法中知悉。
四、如何构建用户画像？
三步走：样本筛选+信息收集+构建画像
1.用户样本筛选
前期需要根据产品特性确定出产品目标用户群所具备的基本特点，然后才能让调研公司根据需求去搜集用户样本。
以音乐产品用户为例，我们需要限定：年龄范围、城市分布、使用频次、使用时长、使用设备、收听习惯等等。最终确定一个用户样本范围。
2.用户访谈
确定好范围之后，针对性地挑选用户做访谈，数量不一定要多，但是要尽可能地涵盖不同的性格类型。
访谈中需要注意的是：尽量不要问用户封闭式问题和带有引导性的问题，并且注意不要忽略产品相关的问题。将用户的习惯与对你们产品的意见结合，那得出的结论是非常有效的。
3.构建画像
这一步将收集到的信息进行整理和分析并归类，创建用户角色框架（更全面地反映出用户的状态），然后根据产品侧重点提取出来，进行用户评估分级，并结合用户规模、用户价值和使用频率来划分，确定主要用户、次要用户和潜在用户。
这就是构建用户画像的步骤，最后你可以根据这个进行用户评估、精细化运营和分类运营等等，做有针对性的运营，提高运营效率。
