在用户运营中，用户标签和画像体系的搭建是其中的重要一环，它对于运营来说是一项难度较高的工作，如何从零开始构建用户标签和画像体系？ 首先，我们先来了解下用户标签和画像体系： 用户标签是用来描述用户个体特征的基本属性，如性别、年龄、职业、学历等；画像是基于业务场景对用户进行特征提炼与抽象形成的。

在这个过程中，我们可以发现，要想做好用户标签和画像体系，必须要建立在业务基础之上，否则就容易出现不知道如何下手、无法落地的情况。所以想做好用户标签和画像体系必须要理解业务、明确目标。另外，做好用户标签和画像体系也需要团队内有一位数据专家来把关。 那么用户标签和画像体系该如何建立呢？可以从这几个方面着手：

①明确需求：要明确目标是为了什么？只有知道目标才能有的放矢；

②分析现状：要了解现阶段已经有哪些标签、现有标签存在哪些问题等；

③思考数据方案：制定出可落地的数据方案；

④建立体系：把需求落到实际的数据建设方案上。 那么具体应该怎么做呢？

本文将从以下几个方面给出一些建议，希望能够对你有所帮助。 本文由人人都是产品经理社区作者@云帆可主创分享，欢迎大家阅读。

1.介绍用户标签和画像体系的定义和作用

这些基本属性的组合和变化决定了用户的基本类型和特征，并为我们后续的群体分类与个性化服务奠定了基础。而画像是基于业务场景对用户进行特征提炼与抽象形成的，其目的是为了更好地理解用户，为后续用户运营提供支持。在这里介绍两个核心作用： ①指导精准营销：通过分析用户的行为，根据标签判断其大致需要的产品和服务，然后以此为基础展开精准营销，让资源得到最大化利用。举个例子，我们通过分析发现一个人有3个微信号，那么我们可以有针对性地推送一些商品给这位朋友，让他产生兴趣。但如果这位朋友已经有5个微信号了，那么我们就无法再推送这些商品。 ②支撑营销策略：通过分析标签判断其兴趣爱好以及所属群体类型等情况，从而为后续制定营销策略提供支持。比如我们知道这个人喜欢玩游戏，那么我们可以针对性地向其推送一些游戏相关的商品，吸引他来进行游戏消费。

2.了解目标用户的人口统计信息、消费习惯、行为数据

目标用户的人口统计信息包括性别、年龄、地域、职业等基本属性，消费习惯包括消费能力、消费倾向等。通过这些信息可以让我们更好地理解用户的需求，也便于后续为其做画像。通常可以通过以下几种方式获取： ①调查问卷：一般比较简单，需要填写的内容包括用户性别、年龄、学历等信息；②用户访谈：比较适合专业型的标签需求，需要询问用户在某一领域或某种行为下的痛点；③数据平台：比较常用的数据平台有三种，分别是大数据平台（如百度大数据和阿里数据）、用户画像平台（如 PulsedAnalytics）、用户行为分析平台（如 Questmobile）；④实地观察：适合对用户进行观察，主要有以下两种方式：①直接观察：即针对某个新上线产品或者功能，需要观察用户的使用体验和反馈；②间接观察：即通过其他产品、功能等与该产品有关联的数据，间接了解用户。

3.基于人口统计信息、行为习惯和算法计算得出用户标签

基于用户标签和画像体系的建立，可以分为基于人口统计信息、行为习惯和算法计算得出用户标签两个方面，接下来我们分别介绍这两种方法。 根据人口统计信息计算出用户标签：这个过程就是收集用户基础信息，如性别、年龄等人口统计信息，并将这些信息转化为标签。 根据行为习惯计算出用户标签：这个过程就是收集用户的基础信息，如购买的商品种类、购买时间、商品总价、客户购买偏好等。然后再将这些数据转化为标签。 算法计算用户标签：这个过程就是将所有收集的基础信息和行为习惯数据进行算法运算，计算出新的标签。在这个过程中需要注意两点： 计算出来的标签要与业务场景相结合，不能有明显的业务特征。

4.构建用户画像体系

想做好用户画像首先要了解业务场景，在了解业务场景的基础上，我们需要对现有的标签进行梳理和整合，这样才能形成一个完整的、可落地的数据方案。 首先要梳理现有标签体系。在构建用户画像体系之前，我们需要对现有的标签进行梳理，这样才能让整个体系更加完整。 针对已有标签，我们需要对这些标签进行分析： ①现有标签数量多、分布不合理，如缺少用户画像中需要的标签数量；②现有标签没有对应的业务场景或分析不够深入；③缺少可落地的数据方案。经过对这些问题进行梳理，我们发现在现有标签中缺少用户画像所需要的基础数据项： ①缺少用户基础属性信息；②缺少用户兴趣、行为等信息；③缺乏用户成长属性信息；④缺乏用户交互行为信息。 经过分析这些问题，我们认为现有标签中缺少基础属性信息和业务场景是导致上述问题发生的主要原因。接下来我们就需要从这两个方面入手： ①对已有标签进行补充完善：通过补齐缺失值、完善基础属性信息来完善用户画像中所需要的基础数据项。 ②制定可落地的数据方案。然后通过对以上问题进行梳理、整合，形成一个完整的数据方案。 在这个过程中，我们会遇到很多问题。所以我们需要用业务思维去解决问题，而不是一味地把问题抛给对方。

5.将用户画像和标签应用到营销策略、个性化服务和产品设计当中

在用户运营中，用户画像和标签可以应用于很多方面，例如营销策略、个性化服务和产品设计，甚至可以用在广告投放中。 在营销策略方面，可以根据用户的年龄、性别、兴趣爱好等属性，将其推荐给相匹配的营销渠道，通过精细化的运营提升用户转化率。 个性化服务方面，可以根据用户的性别、年龄、兴趣爱好等属性将其推荐给相匹配的个性化推荐服务（比如新闻资讯类 app根据用户兴趣标签来推送相关新闻），或者将其推荐给相匹配的付费内容（比如视频类 app根据用户消费金额来推送付费视频课程）。 产品设计方面，可以根据用户的行为属性来对其进行产品设计（比如电商产品根据购物频次、交易金额等来设置商品推荐）。 总之，用好了用户画像和标签可以为我们的运营工作提供很多帮助，因此在数据驱动业务发展这条路上，我们依然要继续努力。

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6.在电商场景下的引用案例

我们在电商场景下经常会遇到以下场景： 用户进入电商平台后，直接进行下单，当用户看到产品页面时，发现很多产品都有折扣。 在这种情况下，运营人员会发现有的产品有折扣，有的产品没有折扣。而对于没有打折的产品运营人员不知道怎么推广，对于有折扣的产品运营人员也不知道怎么推荐给用户。 这种情况下，我们可以借助用户行为数据对不同产品的用户画像进行分类。对于有折扣的产品运营人员，我们可以对他进行用户画像的二次分类，让他知道这个折扣对他有哪些好处；而没有折扣的产品运营人员可以进行用户画像三次分类，让他知道这个产品有没有可以挖掘的价值。 同理，在电商场景下，我们也会遇到推荐给用户多个不同商品时无法区分哪个最受欢迎等情况。所以我们要根据不同品类的商品选择不同的标签来进行分析。 通过分析我们可以发现： 比如有一个类目所有商品都是免运费的，那我们就可以定义为“免运费”类目的用户；但如果我们发现这个类目所有商品都是免运费，那我们就可以定义为“非免运费”类目的用户。

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