如何創(chuàng)建用戶畫像？[產(chǎn)品經(jīng)理培訓]

什么是用戶畫像

用戶畫像是根據(jù)用戶社會屬性，生活習慣和消費行為等信息抽象出的一個標簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像的核心工作即是給用戶貼『標簽』，而標簽是通過用戶信息分析而來的高度精煉的特征標識。

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

用戶畫像體系

用戶畫像體系會因為行業(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)進行沉淀。

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

如上圖，該標簽體系一共有兩個層級：

第一層級為：特征、行為、需求；

第二層級為：人工統(tǒng)計、社會屬性、使用行為、消費行為、偏好屬性、潛在需求。

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

當然，由于每個行業(yè)業(yè)務(wù)不同，標簽體系沒有一套標準答案，標簽也不是越多越好，都需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)進行設(shè)計和建設(shè)。

標簽類別

標簽還可以按照處理過程、標簽獲取的方式進行劃分，分為事實標簽、模型標簽、預測標簽。不同類別的處理方式不一樣。

事實標簽：直接從原始數(shù)據(jù)中提取，例如性別、年年齡、住址、上網(wǎng)時段等等

模型標簽：需要建立模型進?計算，例如用戶價值、活躍度、忠誠度、興趣愛好

預測標簽：通過預測算法挖掘，涉及到機器學習的分類和回歸算法（貝葉斯，決策樹，邏輯回歸，支持向量機等），例如消費能力、流失率、違約率。

有時候事實標簽如果在原始數(shù)據(jù)中提取不不到或者不不準確，那么就會轉(zhuǎn)變成預測標簽。例如性別這個標簽，很多時候用戶并不愿意填寫真實性別，那么就可以通過真實姓名來預測性別。

用戶畫像用途

精準營銷：從粗放式到精細化，將用戶群體切割成更細的粒度，輔以短信、推送、郵件、活動等手段，驅(qū)以關(guān)懷、挽回、激勵等策略；

數(shù)據(jù)應用：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：進行效果評估，完善產(chǎn)品運營，提升服務(wù)質(zhì)量，相當于市場調(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，可以實現(xiàn)不同的戰(zhàn)略目的，如提升產(chǎn)品

服務(wù)質(zhì)量、精準營銷等。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的張略意義、平臺建設(shè)目標和效果預期，進而有針對性的開展實施干工作。

用戶畫像建模：建立標簽體系，確定標簽取值范圍。

確定數(shù)據(jù)來源: 根據(jù)標簽體系，確定各個標簽取值的數(shù)據(jù)來源，包括用戶行為日志，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，各種埋點等。

關(guān)于內(nèi)容偏好的計算：內(nèi)容偏好是通過?用戶?行行為計算得來的標簽，與標簽的權(quán)重。每一次用戶行為。

本質(zhì)上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什么用戶，在什么時間，什么地點，做了什么事。

用戶：用戶標識的目的是為了區(qū)分用戶、單點定位。

時間：時間包括兩個重要信息，時間戳+時間長度。時間戳，標識用戶?行為的時間點，通常采用精度到秒的時間戳即可。時間長度，為了標識用戶在某一個頁面的停留時間。

地點：對于每個用戶接觸點。潛在包含了兩層信息：網(wǎng)址 + 內(nèi)容。網(wǎng)址：每一個url鏈接（頁面/屏幕），即定位了一個互聯(lián)網(wǎng)頁面地址，或者某個產(chǎn)品的特定頁面?？梢允荘C上某電商網(wǎng)站的頁面url，也可以是手機上的微博，微信等應用某個功能頁面，某款產(chǎn)品應用的特定畫面。如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關(guān)頁。

內(nèi)容：每個url網(wǎng)址（頁面/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、長城、干紅，對于每個互聯(lián)網(wǎng)接觸點。其中網(wǎng)址決定了。

權(quán)重：內(nèi)容決定了標簽。用戶行為類型，對于電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏等等。不同的行為類型，對于接觸點的內(nèi)容產(chǎn)生的標簽信息，具有不同的權(quán)重。

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