本文筆者將與大家講述用戶畫像的概念、作用以及如何建立正確的用戶畫像。

作者： swimming

來源：微信公眾號：“類類有話說（ID：leileitalk520）

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臨近雙十一，好多朋友都來向我咨詢與增長業務相關的問題，各行各業的都有，但我本人確實沒有實操過這么多行業，所以每次有人問我，如何實現項目增長，我都會先反問他們一個問題：你們的用戶畫像是怎樣的？

久而久之我發現一個問題，很多公司其實都沒有一個明確的用戶畫像——也就是說，他們自己都不知道自己的用戶是誰。

更有甚者，連什么是用戶畫像都不清楚。

比如：下面這位朋友，我讓他發下他們業務的用戶畫像，兄臺居然讓我自己去查？然后，發給我一份行業數據報告。

我：？？？？

其實做運營的同學和產品經理對“用戶畫像”四個字應該并不陌生，聽了沒有一千也有八百遍，但好像很少有人真正去了解什么是用戶畫像，以及用戶畫像是怎么產生的。

下面我就來仔細說下用戶畫像的概念、作用以及如何建立正確的用戶畫像，中間會用到幾個小例子幫助大家理解，請收好。

1、什么是用戶畫像？

用戶畫像又叫用戶標簽，是基于用戶在互聯網上留下的種種行為數據，將這些數據主動或被動的收集后，通過數據加工分析，產生的一個個標簽。

比如：男性、90后、白領、喜歡購買電子產品、月工資15000等等。

用戶畫像的內容可以很寬泛，只要是對用戶的認知，都可以叫做用戶畫像。

但你所去認知的這批人必須是你的典型用戶，他們會用相似的方式使用你的產品，服務或消費你的品牌。

2、用戶畫像的作用

關于用戶畫像的作用，我認為主要有以下三點：

1）精準營銷

我相信這是很多運營同學為什么來看這篇文章的原因，從簡單粗暴式操作到精細化的運營，將用戶人群進行分層，再用短信、push、推文等手段，用戶對產品的使用、下單，或對用戶進行召回等。

2）廣告投放

品牌處于業務高速發展期時，需要大量對外曝光。

由于推廣預算有限，在渠道的選擇上，就要求能有更多自己典型的用戶進行推廣，這時就需要用戶畫像的配合了。

3）數據分析

這個可以理解為建立數據倉庫，利用各個標簽將各個數據系統打通，比如之前的文章《微信公眾號高階運營策略，建議你和產品經理一起來看看》，講的是利用公眾號進行定向推送，那么把用戶在公眾號上的行為和電商APP上的行為均建立行為標簽并打通，繼而建立數據倉庫，然后制作出用戶畫像，那么精細化的推送策略才是完美的。

3、如何建立正確的用戶畫像？

接下來來到了很多人關心的部分：如何建立正確的用戶畫像？

首先，需要明確一點，所有的用戶畫像都是基于業務模型的，很多同學連自己的業務模型都沒有搞清楚，連業務場景和形態都沒弄明白就開始做用戶畫像，基本上就是在做無用功。

下面我用一個小故事，來幫助大家理解：如何更好地建立正確的用戶畫像？

小明開始創業了，開發了一個APP售賣各類零食，經營半年后，效益非常不錯。但是，現在發現業績增長乏力，加大推廣投入后仍不見起色。于是找到我，希望我為他們建立一套精細化運營的策略來提升業績。

當我跟小明進行深度溝通后發現，小明的團隊一直都是粗暴式的運營，根本沒有運用數據來驅動業務增長。

于是，我準備先幫小明梳理清楚他的用戶畫像，再來做下面的運營動作。

首先，我將他的基本業務流程給畫了出來。

按照這個圖，首先我根據是否有購買過沙拉，將小明的用戶劃分成了5類：

1. 潛在用戶（注冊了APP但未下單）
2. 新用戶（購買過一次）
3. 老用戶（購買過2次及以上的用戶）
4. VIP用戶（90天內消費超過200元）
5. 流失用戶（90天內未來消費）

這里分享一個神奇的數據，用戶只要產生了一次復購，即一定時間內購買過2次，則此人的留存率將提升30%。

針對潛在用戶，給予新人禮包，促使產生頭名次購買；針對新用戶，則需他盡快產生一次復購，比如給他定向推送上一次購買品類的其他產品，并用紅包下單；用戶則希望利用vip用戶的權益來他們成為老用戶，比如VIP用戶可享受優先發貨，贈送贈品，參與試吃等活動。

這樣用戶畫像就出來幾個了——

之后，再通過用戶的自身屬性來增加用戶標簽。

我讓小明把所有用戶的訂單全部導出來，以訂單地址為依據來做判斷。

比如：一個用戶多次使用同一個地址收貨，那么就判定此地址為常用地址，然后根據常用地址是公司寫字樓還是學校，來判定此用戶是白領還是學生。

對于學生和白領用戶的運營策略，將會是完全不同的。

對于學生來說，性價比可能是優先考慮的因素，可以重點推薦他們一些相對便宜的零食。

或者做一些裂變活動的時候，可以優先PUSH到他們。還得考慮到學生7-8月和過年期間的假期和開學時間段，通常來說，開學期間的消費需求會比較高一些

對于白領來說，可能性價比就不一定是優先考慮的因素，消費體驗可能更重要，那就推薦一些口感比較好的進口零食，或者不易胖的低脂零食。

消費場景在公司的話，還要考慮到拆包裹，吃零食的場景，考慮到客戶拆包時若被其他同事看到，有可能產生分享心理，那么就可以設置團購的優惠，或者推薦包裝比較大的分享裝。

到這里，用戶標簽又豐富了幾個——

后，我們通過用戶在APP端的行為來預測流失用戶。

我們從數據中發現：增長減緩的主要原因，是用戶流失率開始上升。流失的原因會有很多，重要的是找到用戶不消費時間節點之前的關鍵因素。

比如：

• 用戶一段時間打開APP的次數少了，那么就可能會流失（此時流失的關鍵因素是APP打開次數的減少）
• 用戶給過差評，那么就可能流失（此時流失的關鍵因素是差評客戶未及時維護）；
• 用戶下單至收貨之間的物流時間超過7天，可能流失；
• 用戶十幾天都沒再登入APP，可能流失；
• 用戶頭名次下單的金額特別少，就可能流失。

原因特別多，把盡可能想到的原因都列出來，然后利用機器學習建模進行預判。（技術的問題這里就不分享了）

需要注意的是，所有這些都是動態的，所以我將用戶的回購或再瀏覽周期定為7天（拍腦袋想的，買了一次零食后，7天內一定會吃完）。

根據不同的業務情況，盡可能的將時間周期切分的更細一點，更容易分析。接著就按照數據情況，通過用戶行為的細節進行預判。

有了這些判斷，就可以在不同階段有針對性的進行召回。

根據用戶購買零食的偏好來分：零食分為肉類、膨化食品、休閑零食、代餐類、減脂類等等，小明根據用戶購買的品類偏好來分，可分為：喜好吃肉、喜好膨化食品等等。

根據消費模型綜合因素來分

此外，還可以用RFM模型（衡量客戶價值和客戶創造力能力的公交）來分（不了解RFM模型可以自行百度），這個就相對比較復雜一點，后面單獨出一篇文章來講。

看完這個案例，我相信你一定有點感覺了。

然后，再來看這一套底層的生產思路：

• 頭名步，確定業務目標；
• 第二步，跑出數據，生產標簽；
• 第三步，分析數據，洞察用戶。洞察并不是終目的，因為洞察只是得到一個結論或者方向；
• 第四步，開始應用。應用后又帶來新的數據，從而形成數據的閉環。

頭名步，確定業務目標

以應用來驅動需求。

很多同學都會犯都一個錯誤，他在做用戶畫像多時候，一次性能搞出幾千個標簽。其實這并沒有什么用，因為你根本用不了這么多標簽，你還會被這么多標簽搞得不知道怎么辦。

第二步，跑出數據，生產標簽

數據是一切的核心，沒有數據說要建很多標簽是沒有用的，如果你手里沒有數據，或者數據不多，你頭名個工作不是建后面的標簽體系，而是要趕緊找數據。

數據主要來源是用戶在注冊時填寫的，還有在平臺上的行為，無論是互動行為、瀏覽點擊行為還是消費行為。然后，通過這些行為來建立標簽體系，當然有些標簽是客觀存在的，有些標簽是根據邏輯預測出來的。

比如：填了性別的，或者通過微信的unionid獲取的，這就是客觀存在的。但是，如果這些信息都沒有，那就根據用戶的名字進行預測，像王小紅基本就是女性，王小虎基本就是男性了。當然，預測一定是會有誤差的。

一般我們會通過用戶屬性和行為數據，建立基礎的用戶標簽體系。

通常有這4大類：

1. 頭名類：人口屬性。比如說性別、年齡、常駐地、籍貫，甚至是身高、血型，這些東西叫做人口屬性。
2. 第二類：社會屬性。因為我們每個人在社會里都不是一個單獨的個體，一定有關聯關系的，如婚戀狀態、受教育程度、資產情況、收入情況、職業等。
3. 第三類，興趣偏好。攝影、運動、吃貨、愛美、服飾、旅游、教育等，這部分是常見的，也是龐大的，難以一一列舉完。
4. 第四類，用戶行為。3、7、15、30日內登錄時長、登錄次數、登錄時間段、瀏覽深度、價格偏好、購買偏好等等。

第三步，分析數據，洞察用戶

利用原始數據進行加工，建立模型標簽。比如上文說到的我針對流失率提升，建立的預測模型，當你能洞察到某一類用戶的某一些行為，就可以預判到這一類用戶可能即將流失時，你就能用各種策略進行挽回了。

所以，基于營銷和消費相關的標簽，新客、老客、用戶的流失和忠誠、用戶的消費水平和頻率等，都是構成CRM（客戶關系管理）的基礎，可能大家更習慣叫它用戶/會員管理運營平臺。

第四步，應用標簽

光有用戶管理平臺不行，還得轉換成產品運營策略。

不同的標簽對應不同的用戶群體，也對應不同的營銷手段。CRM的結構中會包含各類觸達用戶的常用渠道比如短信、郵件、推送等。也包含CMS（內容管理系統），執行人員通過其快速配置活動頁、活動通道、優惠券等，靠營銷活動拉動數據。讓數據跑起來產生閉環后，就可以讓用戶畫像原來越清晰，標簽越來越精準。

注意：不要拘泥于技術細節。用簡單的方法快速走通整個流程，然后再去看哪些環節需要優化去深入，比如上面流失預測，可以把時間維度切分為一天甚至一小時，但是根本沒必要。快速跑完整個環節才是核心。

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作者： swimming

來源：微信公眾號：“類類有話說（ID：leileitalk520）

題圖來自Unsplash, 基于CC0協議

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