一般用户画像的作用是什么?

提到用户画像, 很多人都可能存在的错误认知,即把用户画像简单理解成用户各种特征,比如说姓名、性别、职业、收入、养猫、喜欢美剧等等。这些特征表面上看没有什么问题,但是实际上组成用户画像要跟业务/产品结合。

比如,海底捞要做用户画像,最后列出来小明是一个大学生、高富帅、独生子、四川人,爱玩游戏、爱看动漫等用户标签。而事实上,对于海底捞而言,用户帅不帅、是否爱玩游戏真的没有关系。

因此对很多企业来说,搭建的用户画像标签并没有真正起到有效的作用。那到底什么是用户画像,用户画像对企业来说主要用在什么地方?以及企业该如何搭建一套有效的用户画像?今天小亿就来为大家分享一下。

一、什么是用户画像?

1.定义

用户画像即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。

用户画像包含的内容并不完全固定,根据行业和产品的不同所关注的特征也有不同。对于大部分公司,可以从用户特征、业务场景和用户行为三个方面构建一个标签化的用户模型。

2.类型

(1)统计类标签

这类标签是最为基础也最为常见的标签类型,例如:对于某个用户来说,其姓名、性别、年龄、地市、活跃时长等,这类数据可以从用户注册数据、用户消费数据中得出,该类数据构成了用户画像的基础。

(2)规则类标签

基于用户的行为以及规则,在实际开发画像的过程中,由于运营人员对业务更为熟悉,而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉,因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定

(3)学习挖掘类标签

通过机器学习挖掘产生,根据用户的行为和规则进行预测和判断。比如某个用户购买卫生巾,我们可以通过这个行为来推出用户性别为女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。

在项目工程实践中,一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求,在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景,如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地,机器学习标签开发周期较长,开发成本较高,因此其开发所占比例较小。

用户画像

用户画像

二、用户画像主要的作用是什么?

全域场景下,用户画像的应用通常是基于大数据平台进行数据采集分析,把用户标签按不同模块进行归类后提供给产品、运营或分析师使用,应用场景涵盖金融风控、精准营销、个性化推荐等,应用方向包括活动人群筛选、用户洞察报告、营销决策系统、推荐系统等。

1.精准营销

在如今流量红利消失殆尽,企业全面进入精细化运营时代,用户画像可以帮助我们理解用户并为其提供精准服务或个性化服务。比如,某个电商平台需要做个活动给不同的层次的用户发放不同的券, 那么我们就要利用用户画像对用户进行划分,划分成不同的付费的活跃度的用户, 然后根据不同的活跃度的用户发放不用的优惠券,从而提高运营效率。

2.用户洞察

用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期,产品经理们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后,调研的效用降低,这时候就可以辅以用户画像配合研究。方向包括新增的用户有什么特征,核心用户的属性是否变化等等。

除此以外,用户画像可以理解为业务层面的数据仓库,各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通,最后辅助业务决策。

3.产品设计

相比过去较为传统的企业生产什么就卖什么,如今“用户需要什么企业就生产什么”成为主流,于是许多企业把用户真实的需求摆在了最重要的位置。

在用户需求为导向的产品研发中,企业通过获取到的大量目标用户数据,进行分析、处理、组合。初步搭建用户画像,做出用户喜好、功能需求统计,从而设计制造更加符合核心需要的新产品,为用户提供更加良好的体验和服务。

4.数据应用

用户画像是很多数据产品的基础,诸如耳熟能详的广告系统,广告基于一系列人口统计相关的标签,性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等来帮助企业进行进行推广投放的。

除此以外,还有个性化推荐,比如我们在音乐app上看到的每日推荐,网易云之所以推荐这么准,就是他们在做点击率预估模型(预测给你推荐的歌曲你会不会点击)的时候, 考虑了你的用户画像属性。比如根据你是90后,喜欢伤感的,又喜欢杰伦,就会推荐类似的歌曲给你,这些就是基于用户画像推荐。

最后还有用户画像风控检测,这个主要是金融或者银行业涉及的比较多, 因为经常遇到的一个问题就是银行怎么决定要不要给一个申请贷款的人给他去放贷。经常的解决方法就是搭建一个风控预测模型,去预测这个人是否会不还贷款,同样的,模型的背后很依赖用户画像。用户的收入水平,教育水平,职业,是否有家庭,是否有房子,以及过去的诚信记录,这些的画像数据都是模型预测是否准确的重要数据。

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