09月22日, 2014 209次
用户画像是根据用户特征、业务场景和用户行为建立一个有标签的用户模型。简而言之，用户画像就是将典型用户信息标签化。
在金融领域，建立用户画像非常重要。比如金融公司会借助用户画像，通过垂直或精准营销的手段去了解客户、挖掘潜在客户、寻找目标客户、转化用户。
以某P2P公司智投产品的投资返现活动为例，通过建立用户头像，避免了烧钱的操作行为。根据分析，贷款人A愿意重新投票的概率为45%，贷款人B愿意重新投票的概率为88%。为了增加平台的交易量，在创建用户头像之前，我们可能会给贷款人A和贷款人B同样的投资返现奖励，但分析结果显示，只需要鼓励贷款人A投资，节省了运营成本。此外，在设计产品时，我们还可以根据用户差异化分析进行有针对性的改进。
对产品经理而言，掌握用户画像的搭建方法，即了解用户画像架构，是做用户研究前必须要做的事情。
一、收集数据
收集数据是用户画像非常重要的一部分。用户数据来源于网络，如何提取有效数据，如打开平台产品信息、引流渠道用户信息、采集用户实时数据等。也是产品经理需要思考的问题。
用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司来说，更多的是根据系统本身和用户的需求来收集相关数据。
数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。
以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：如活跃人数、页面浏览量PV、访问时间、浏览路径等。收集用户偏好数据：如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据，如客户单价、重复率、周转率、转化率、激活率等。收集这些索引数据，便于用户有针对性、有目的的操作。
我们可以分析收集的数据并标记用户信息。比如搭建用户账号系统，可以搭建自己的数据仓库，实现平台数据共享，或者开放用户数据。
二、行为建模
行为建模基于用户行为数据。通过对用户行为数据的分析计算和对用户的标注，可以得到用户肖像的标注模型，即建立用户肖像的标注系统。
标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。
标签建模的方法来自阿里巴巴的用户画像系统，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告、智能营销等各个应用领域。
以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，根据关键词进行标注，标注文章，标注受众。然后内容传递从冷启动开始，通过智能算法进行推荐，将内容标签与受众标签进行匹配，将文章推送给相应的人，实现内容的精准分发。
三、构建画像
用户画像的内容并不是完全固定的，不同的企业对用户画像有不同的理解和需求。根据行业和产品的不同，关注的特征也不同，但主要体现在基本特征、社会特征、偏好特征、行为特征等方面。
用户画像的核心是为用户打标签。将用户的每一个具体信息抽象成标签，并利用这些标签来具体化用户的形象，从而为用户提供有针对性的服务。
以李的家庭画像为例，对其年龄、性别、婚姻状况、职位、收入、资产等进行标注，通过场景描述挖掘出用户的痛点，从而了解用户的动机。其中21~30岁是最多的年龄段，工资作为收入范围是20~25K。数据标签结果通过数据分析得到，最终满足业务需求，从而形成构建用户画像的闭环。
用户画像作为描绘目标用户、联系用户需求和设计方向的有效工具，被应用于精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等领域。
总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形态。
作者：朱高级产品经理
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