1、用户属性

谈起用户属性我们都不陌生，它刻画出了用户的基本信息。一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。这里需要注意用户性别这一属性，既可以指自然性别，又可以指购物性别。自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。而购物性别是指用户购买物品时的性别取向，可能一个实际性别的女的用户，但是经常购买男性性别明显的商品，那么她的购物性别就是男性。

2、用户行为

所谓的用户行为就是字面上的理解意思，即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。这里举个例子，和大家仔细谈谈用户行为的具体内容。常见的用户行为分析包括了：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。

3、用户消费

具体来讲，用户消费包含了用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品等等内容。为什么要分析用户消费呢？道理很简单，就是要细分用户喜好的商品品类，这样一来给用户推荐或营销商品的准确性才能越高。

4、风险控制

所谓风险控制是指对用户从征信风险、使用设备的风险、在平台消费过程中产生的问题等方面考量其风险程度。互联网企业的用户可能会遇到薅羊毛、恶意刷单、借贷欺诈等行为的用户，为了防止这类用户给平台带来损失和风险，互联网公司需要在风险控制方面构建起相关的指标体系，有效监控平台的不良用户。结合公司业务方向，例如可从账号风险、设备风险、借贷风险等维度入手构建风控维度标签体系。

5、社交属性

社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活跃程度等方面，通过这些信息可以更好地为用户提供个性化服务。在日常使用社交软件时，我们可以发现社交软件中的信息流广告会结合我们的社交特征进行个性化推送。比如，结合我所在城市、经常活跃地段及近期收藏的电脑相关文章，在微信朋友圈给我推送了相关电脑营销的广告。用户对于商品品类、商品价格段、各营销渠道、购买的偏好类型、不同营销方式等方面的偏好特征；以场景化进行分类，根据业务需要构建一系列营销场景，激发用户的潜在需求，如差异化客服、场景用户、再营销用户等。

用户画像可以把用户信息尽可能的标签具象化，从而使营销从业者对用户提供更加有针对性的服务。因此，用户画像的构建至关重要，其中包含的用户属性、用户行为、用户消费、风险控制和社交属性等等方面内容更是一个都不能少。

用户画像常见误区

1、画像与业务场景的关联度不高

为了筛选出高净值用户，挖掘品牌的更多增长可能性，不少品牌构建了自己的标签体系以及用户画像，以便对用户进行层层筛选，进而开展针对性的精细运营。但这些品牌也仅仅是构建了标签体系，没有基于行业做多维度的拓展。

以宠物行业为例，某个品牌此前为用户打上的标签为“男性，30岁，养了猫”，这样的标签显然与业务场景的关联度不高，无法开展后续的精细化运营。宠物行业的特征是消费决策者和使用者分离，因此消费者具备双重角色——实际使用者和购买决策者。当宠物的品种、年龄、需求不同，或是主人的人生阶段、社交偏好、陪伴偏好不同时，消费者在宠物身上的花费程度和方式就各不相同，在品类购买跨度上也会有更大的延伸空间。因此，就需要从人、宠，场景构建和应用标签，紧扣业务场景，才能穷举描述品牌“全域”“全量”的用户。

2、重数量、轻质量，认为用户标签越多越好

为了实现对海量消费者的精细化运营，不少品牌在沉淀全链路的客户数据时往往会存在这样的误区，认为标签越多越好、越全面越好，试图把整个消费者形象完美复刻出来。但事实并非如此，正如前文中提到的，用户画像强调的是一群人，是对群体宏观的把握，因此标签的数量要符合运营可以负荷的颗粒度，过多的标签只会使得用户信息杂乱无章，效果适得其反。

以Linkflow服务的某个全球知名快时尚服装品牌为例，他们的标签就打得相对简单，比如喜欢裙子的、喜欢衬衫的，喜欢牛仔裤的，大概有4~6个左右，品牌会对最近两个星期在小程序中浏览同类产品的消费者分别打上标签，再根据标签去做不同的推送触达。比如给打上喜欢裙子标签的客户推送“今年夏天你必备的几款裙子”，继而图文内容放入十个裙子的小程序购买链接，让客户去选择购买，便于精准和自动化的运营沟通。

3、不重视标签的维护和更新

用户标签作为构成用户画像的核心因素并非一成不变，而是需要定期进行更新。运营人员需要结合品牌自身的发展，在一个周期内对这些标签的有用程度、适配度等进行评估，并需要根据时间、场景的变化及时调整。

增加和减少标签也存在着一个稳定的衡量标准，例如设计好一个标签后，发现这种标签下的用户数量较少，并且无法大规模使用，不适用的情况很多，就可以考虑删除。只有做好维护与更新标签这件事，品牌在进行私域运营时才能结合标签内容实现精细化、个性化，进而提升后续的获客和转化。

4、没有把握好用户隐私尺度

用户画像虽然能够帮助精准定位消费者并提供个性化服务，但品牌在构建用户画像过程中也存在较多数据安全问题，例如非法数据采集技术、过度收集用户数据、用户个人数据隐私缺乏保障机制等，尤其在个保法出台后，如果管理不到位、尺度把握不当，反而容易让用户产生隐私权遭到侵犯的不信任感。

用户画像的应用场景

用户画像的应用场景十分广泛，可以根据不同业务需求探索出诸多应用场景。我们根据品牌运营实际工作中应用较为广泛的列举几个。

1、人群分析

人群分析是用户画像最基础的应用场景之一，运营人员可借助标签深入分析不同用户画像群体的分布特征，又或是不同人群的消费习惯、消费偏好、不同地域的差异分析等，继而基于画像标签产出分析报告，帮助品牌运营人员更加了解行业动态。

2、广告优化

在获客成本持续走高的今天，用户画像可谓是优化营销推广的利器之一，不仅可以圈选定位更准确的人群，同时也为素材文案、广告创意提供了更具体的撰写方向，做到精准且有效的投放。此外，用户画像可以助力广告主完成洞察到决策的环节，让投放工作更有目标方向，广告主也可基于标签高效触达目标人群，提升用户体验，实现营销价值的最大化。

3、精细化消费者运营

当品牌能够准确构建用户画像时，就可以用来为服务精细化运营了。运营人员可以通过快速分析用户特征，找到不同运营场景下的目标用户，从而精准圈定目标人群，进行更灵活、更有针对性的营销活动和个性化消息推送。

以医药行业为例，由于每个患者的症状不同，服药时间与周期也不尽相同。不少患者在感觉病情有些好转后，就会在服药这件事上有所疏忽，又或是因为被其他事情耽误而忘记服药。为了提醒患者按时服药，早日恢复健康，医护人员可根据服药偏好为患者打上中药、西药、无明显倾向的标签；又或是根据服药史打上调节肠胃、改善睡眠、调节免疫、调节睡眠、骨骼健康等标签，从而圈出需要定期关怀的患者，以达到针对性关怀提醒的效果，提升医疗服务满意度和诊疗效果。