導(dǎo)讀：用戶畫像也是近幾年比較熱的一個(gè)詞,，不過(guò)很多小伙伴對(duì)于畫像的認(rèn)知還只是標(biāo)簽化的層面，或者只是利用其做一些簡(jiǎn)單的分群分析,；如何全面地認(rèn)知并做系統(tǒng)性地嘗試,，背后有非常多的點(diǎn)需要我們深思挖掘,。今天就根據(jù)自己的一些淺見進(jìn)行分享，因?yàn)榕c商品畫像的聯(lián)系,，中間也會(huì)摻雜一些商品畫像的知識(shí),。如果不足和錯(cuò)誤之處，還望大家批評(píng)指正,，以下enjoy~

今天的分享主要介紹如何通過(guò)用戶及商品畫像來(lái)構(gòu)建數(shù)字化體系,，前面是整個(gè)內(nèi)容的概述，然后從淺到深我們?nèi)ネ诰蚝椭v解其中的各個(gè)模塊,，由于時(shí)間的原因,，我們會(huì)主要通過(guò)用戶畫像展開，對(duì)于重要或者有意思的商品畫像相關(guān)的點(diǎn)會(huì)略做輔助性的介紹,。

首先我們來(lái)看一下什么是互聯(lián)網(wǎng)公司的核心,。鄙人的淺見是圍繞商品、供應(yīng)鏈,、物流,、營(yíng)銷活動(dòng)等的整個(gè)購(gòu)物旅程背后的用戶體驗(yàn)。

既然用戶體驗(yàn)非常重要,，那如何去度量和優(yōu)化整個(gè)流程呢,，那就是站在用戶角度收集其在各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)，并利用統(tǒng)計(jì),、概率思維建模分析,；在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、增長(zhǎng)過(guò)程中找到雪球效應(yīng)的撬動(dòng)點(diǎn)施以影響,，最終建立起良性的閉環(huán),。

作為互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員，其實(shí)我們常有一些困惑,，產(chǎn)品的用戶是誰(shuí),？他們是否滿意？產(chǎn)品是否健康,？有哪些問(wèn)題,？如何才能服務(wù)好我們的用戶，并且讓彼此的收益最大化,？

如何去構(gòu)建起更多用戶使用的產(chǎn)品,，如何創(chuàng)作一個(gè)更多用戶喜歡的課程？就像小破站（B站）的成長(zhǎng)中一直在解決問(wèn)題,，如何突破二次元的定義,，如何將用戶圈層拉開，如何讓盡量多的人能在B站找到自己喜歡的內(nèi)容，如何做到存量用戶保有及增量用戶拉取,。當(dāng)然肯定不存在每個(gè)人都滿意的產(chǎn)品和課程,，但是如何在現(xiàn)有體系下去最大化滿意度呢？這個(gè)我覺得是大家希望得到答案的根本,。

那其中的一個(gè)手段就是以增量用戶拉取,，存量用戶數(shù)量和價(jià)值的保有為目標(biāo)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)精準(zhǔn)用戶畫像,，并結(jié)合商品畫像,，解構(gòu)用戶及商品，精細(xì)化耕作,，最終在重點(diǎn)目標(biāo)客戶群體上形成突破,。比如電商猜你喜歡中的個(gè)性化推薦技術(shù)，萬(wàn)能的淘寶上有海量的商品幾乎可以滿足每個(gè)人的采購(gòu)商品需求,，但是如何讓一個(gè)用戶可以精準(zhǔn)快速地找到是大問(wèn)題,，個(gè)性化是其根本，用戶畫像和塑造則是個(gè)性化的根本,，希望可以讓用戶感受到產(chǎn)品為ta而造的滿足感,。

如何解構(gòu)用戶呢，舉一個(gè)例子就是說(shuō)當(dāng)你很了解某一個(gè)人的時(shí)候,，你跟ta一起去吃飯,，你如果在之前歷次跟ta的進(jìn)餐中收集了ta喜歡及不喜歡吃什么(用戶動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù))，然后ta的性格是怎么樣的(比較猶豫)(用戶數(shù)據(jù)),，是不是喜歡吃辣(用戶數(shù)據(jù)),，然后你再結(jié)合有哪些菜、是不是辣的(商品靜態(tài)數(shù)據(jù)),，兩端做匹配就可以提供更好的體驗(yàn)了,。所以不是單單用戶畫像，商品畫像或其它維度也是需要,，最重要的是匹配。

然后我們來(lái)看看目錄,，第一部分是說(shuō)what,，就是什么是用戶畫像；第二部分是說(shuō)why,，為什么我們需要用戶畫像以及精細(xì)化運(yùn)營(yíng),；然后第三部分是how，我們?nèi)绾螛?gòu)建商品和用戶畫像,；第四部分是舉例,，是一些方法論的介紹；最后,，我們做一個(gè)整體的總結(jié),。

課程目標(biāo)是希望通過(guò)分享,，首先讓大家去了解到用戶畫像和商品畫像，整體概念框架以及構(gòu)建的一些方法,；熟悉常見的商品和用戶畫像的一些應(yīng)用,；嘗試結(jié)合自己的工作做一些實(shí)踐。出于對(duì)于過(guò)往公司數(shù)據(jù)及技術(shù)的保密,，無(wú)法直接分享給大家特別細(xì)粒度且對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),。所以分享過(guò)程中我會(huì)結(jié)合業(yè)界的一些案例，以及其他前輩公開在網(wǎng)上的分享內(nèi)容和數(shù)據(jù),，幫助大家去理解整個(gè)應(yīng)用,。

首先我們來(lái)看一下什么是用戶畫像，根據(jù)維基百科的定義,，用戶畫像就是與該用戶相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的可視化的展現(xiàn),，一句話來(lái)總結(jié)就是用戶信息標(biāo)簽化。從用戶海量的信息里面去找到一些標(biāo)簽,，為用戶去貼上這些標(biāo)簽,，當(dāng)然這些標(biāo)簽的來(lái)源就是一些用戶的行為。

舉個(gè)范冰冰的例子,，客戶這個(gè)實(shí)體通過(guò)客戶信息的收集,，映射到一個(gè)客戶的畫像，最終通過(guò)這些畫像來(lái)建立認(rèn)知,，比如說(shuō)范冰冰是一個(gè)演員,，是一個(gè)女性，有參加過(guò)哪些電影節(jié)等,。當(dāng)然你會(huì)問(wèn)那上面的這些標(biāo)簽有什么用呢,？這會(huì)根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)定，有些標(biāo)簽在X場(chǎng)景下它是沒(méi)用的,，在Y場(chǎng)景下則可能非常有用,，當(dāng)然這也提前說(shuō)明了畫像構(gòu)建的過(guò)程肯定是需要與業(yè)務(wù)結(jié)合的展開。

比較常見的畫像是我們需要建立平臺(tái)客戶群體化認(rèn)知時(shí),，我們需要借助可視化的標(biāo)簽,，我們看一下京東的一個(gè)食品用戶畫像。對(duì)于食品這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,，平臺(tái)上購(gòu)買的用戶他們是長(zhǎng)成什么樣的,？比如性別比例，藍(lán)領(lǐng)與白領(lǐng)占比,，評(píng)價(jià)敏感的人的占比等,，通過(guò)拉平垂類偏好用戶畫像與全站的對(duì)比，來(lái)尋找差異點(diǎn)和優(yōu)化點(diǎn)。

舉個(gè)例子來(lái)說(shuō),，你是搶購(gòu)秒殺頻道的運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人,，你通過(guò)類似的上述分析，找到了秒殺頻道和全站的用戶畫像差異點(diǎn),，那有什么用呢,？比如我們發(fā)現(xiàn)秒殺頻道女性用戶或者大齡女性用戶，相對(duì)于全站占比高很多,，然后我們通過(guò)全站分析出這類用戶喜歡購(gòu)買的品類是A,、B、C,；但是頻道內(nèi)我們發(fā)現(xiàn)幾乎沒(méi)有A,、B、C這些品類的商品,，或者A,、B、C這些類目的價(jià)格段高了很多,，甚至是大量的男性商品,。那我們馬上就找到了一個(gè)優(yōu)化點(diǎn)，是否可以在該場(chǎng)景做一些品類和商品的調(diào)整進(jìn)行一些測(cè)試,，可能就會(huì)在測(cè)試中找到明顯的提升,。

再比如食品品類下的商品運(yùn)營(yíng)如何去拓寬自己的流量池，通過(guò)類似上述的分析,，比如在一個(gè)某個(gè)頻道發(fā)現(xiàn)有非常多的18-30歲的男性,，并他們?cè)谄脚_(tái)有非常多的電子類產(chǎn)品的購(gòu)買，結(jié)合你的專家知識(shí),，你的碳酸飲料是否可以考慮進(jìn)入這個(gè)頻道呢,。

上面的是較直觀的應(yīng)用，進(jìn)一步其實(shí)我們可以借助算法挖掘群體偏好（沒(méi)有算法基礎(chǔ)的可以略過(guò)）,，對(duì)頻道內(nèi)商品做進(jìn)一步改造,。比如我們通過(guò)算法可以對(duì)近N天頻道內(nèi)的用戶，通過(guò)算法進(jìn)行商品召回和排序生成全站他們購(gòu)買的商品,，再通過(guò)用戶在頻道的活躍度和頻道LTV對(duì)這些商品通過(guò)embeding后的向量進(jìn)行歸約,，形成最終的300或者500個(gè)商品池，這些商品是你典型用戶的一個(gè)集合,，可以與你現(xiàn)有的商品集合進(jìn)行融合測(cè)試,，會(huì)有不錯(cuò)的收益,。用戶消費(fèi)購(gòu)物非常復(fù)雜,，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景去展開的，上述方法不一定適用所有的業(yè)務(wù)，不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要做調(diào)整和適配,。

順便介紹一下什么是商品畫像,，可以簡(jiǎn)單的理解為商品畫像如同用戶畫像一樣，可以簡(jiǎn)單理解成是商品海量數(shù)據(jù)的標(biāo)簽,，根據(jù)商品的特征,、設(shè)計(jì)、功能,、口味,、波次、價(jià)位段,、流行度,、銷售狀況、促銷力度,、銷售渠道差異,，將他們區(qū)分為不同的類型，然后每種類型中抽取出典型特征,，賦予名字,、特點(diǎn)、場(chǎng)景,、統(tǒng)計(jì)學(xué)要素等描述,。

其實(shí)商品和用戶畫像有很多交集和互相交互的，比如商品有個(gè)標(biāo)簽是適用人群,，比如女性或者男性,，可能就是有很多女性用戶經(jīng)常購(gòu)買，或者說(shuō)用戶經(jīng)常購(gòu)買某個(gè)品類或者某種顏色的商品,，那用戶就可以貼上類似的標(biāo)簽,。商品有了標(biāo)簽，運(yùn)營(yíng)在做活動(dòng)的時(shí)候,，就可以根據(jù)活動(dòng)首頁(yè)和分會(huì)場(chǎng)人群定位,，去選品、氛圍塑造,，比如時(shí)尚會(huì)場(chǎng)的商品池選取,，比如對(duì)于履約不好(拒收、退貨,、低評(píng)分)的,、高點(diǎn)擊&低轉(zhuǎn)化商品的控制。

為什么需要用戶畫像呢,？其實(shí)在用戶使用產(chǎn)品的過(guò)程中,，如果我們做了對(duì)的事情讓用戶的體驗(yàn)非常棒,，然后其實(shí)我們就可以有不錯(cuò)的收益。但如果我們做了用戶體驗(yàn)較差的事情,，損失會(huì)非常巨大,。

如何在企業(yè)商業(yè)化過(guò)程中與用戶達(dá)成雙贏是需要逐步來(lái)探索的，一種途徑是通過(guò)數(shù)據(jù)去驅(qū)動(dòng)決策,，做到利益最大化,，也就是這里分享的。通過(guò)用戶和商品畫像找到并更好地服務(wù)為你產(chǎn)品買單的那一群人,。

通過(guò)初期形成的產(chǎn)品,，形成了我們平臺(tái)的一些忠實(shí)的客戶，對(duì)于這部分群體的解讀,，就可以驅(qū)動(dòng)產(chǎn)銷配一體化,。需求（用戶）與供給（商品）兩端的匹配GAP的存在，可以推動(dòng)精準(zhǔn)的供給體系構(gòu)建,，比如C2M,、C2B的可能嘗試。

宏觀和微觀上我們看看畫像的作用,，微觀上主要是精細(xì)化,，比如推薦、搜索,、精準(zhǔn)營(yíng)銷,、定向投放、風(fēng)控,、定量和定性的分析,、數(shù)據(jù)化的運(yùn)營(yíng)用戶分析。宏觀上來(lái)說(shuō)就是具象化對(duì)于用戶的認(rèn)知,，在探索用戶足跡的過(guò)程中,，建立市場(chǎng)細(xì)分和用戶分群。

這里順便講一下商品畫像的作用,，商品畫像的前臺(tái)作用更多是在流量分發(fā)上與用戶畫像的match,，關(guān)聯(lián)后的一些推薦、精準(zhǔn)推送等,。比如用戶標(biāo)簽為a類目的價(jià)格段偏好,，然后商品畫像也有價(jià)格段的標(biāo)簽，比如說(shuō)用戶偏好的是30-50人民幣的連衣裙,，然后這個(gè)商品是連衣裙并且正好是在30-50人民幣的,，所以可能相對(duì)其它價(jià)格段的商品而言，在這一維上更合理,；接著再結(jié)合其它維度的商品和用戶標(biāo)簽的match就可以構(gòu)建更多的匹配維度,。

而偏后端一些的維度,，商品畫像也可以帶來(lái)非常多的幫助，可以去驅(qū)動(dòng)后端的供應(yīng)鏈,。通過(guò)商品畫像的歷史情況(近期曝光、點(diǎn)擊,、訂單,、轉(zhuǎn)化等)，可以去做銷量預(yù)估,，進(jìn)行備貨,、采購(gòu)、越庫(kù),、生產(chǎn)物流等等環(huán)節(jié)的優(yōu)化,。

對(duì)于統(tǒng)一建模預(yù)測(cè)分析，首先如果有了人口屬性細(xì)分,，比如說(shuō)一些性別,，年齡段等等，就可以去明確用戶是誰(shuí),，他在平臺(tái)上面買了什么,，為什么買；有了購(gòu)買行為細(xì)分以后,，可以去明確市場(chǎng)機(jī)會(huì),，市場(chǎng)規(guī)模等關(guān)鍵信息；再次是產(chǎn)品需求的細(xì)分,，提供根據(jù)差異化的競(jìng)爭(zhēng)的產(chǎn)品規(guī)格和業(yè)務(wù)價(jià)值,，可以去做更加差異化的競(jìng)爭(zhēng)，不做海量的庫(kù)存,，而是更精準(zhǔn),、成本更可控；最后是興趣態(tài)度的細(xì)分,，通過(guò)用戶畫像可以去做不同的渠道的策略,，定價(jià)的策略，產(chǎn)品的策略,，品牌策略,；比如渠道策略，我們可以通過(guò)分渠道歸因并撈取對(duì)應(yīng)用戶群體,，并觀察各個(gè)渠道群體的差異,，比如類目偏好、價(jià)格段偏好等的差異,，在投放過(guò)程中進(jìn)行商品池和投放策略的優(yōu)化,。

總結(jié)一下就是商品和用戶畫像很重要,，兩者是相輔相成的，在整一個(gè)用戶體驗(yàn)過(guò)程中非常重要,。

如何構(gòu)建商品/用戶畫像

那到底如何構(gòu)建用戶和商品畫像呢,，這里可以提一個(gè)概念叫側(cè)寫師，電影中經(jīng)常有一些概念就是側(cè)寫師通過(guò)觀察和收集犯罪現(xiàn)場(chǎng)的信息（數(shù)據(jù)收集）,，去想象作案人的心理和案發(fā)時(shí)的動(dòng)作（預(yù)測(cè)）,，并最終為破案帶來(lái)機(jī)會(huì)(實(shí)施)，構(gòu)建用戶畫像的方法論與其類似,。

第一步是收集數(shù)據(jù),，圖中方法比較多，各有優(yōu)缺點(diǎn),，不過(guò)目前主流的還是通過(guò)用戶靜態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合海量的平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)的方式,。通過(guò)埋點(diǎn)，我們可以看到用戶在我們平臺(tái)上看了什么商品,，點(diǎn)了什么商品買了什么商品,，將這些數(shù)據(jù)串起來(lái)，可以作為入口去理解用戶,，更進(jìn)一步,，通過(guò)一些統(tǒng)計(jì)、概率知識(shí)進(jìn)行建模,，比如說(shuō)用戶細(xì)分,、生命周期劃分、流失用戶研究等,，做深層次的挖掘,。接下來(lái)我們來(lái)解構(gòu)用戶畫像。

主要是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)屬性,、消費(fèi)需求,、購(gòu)買能力、興趣愛好,、社交屬性等,。

用戶畫像的粒度簡(jiǎn)單來(lái)講，比如年齡標(biāo)簽是20-30歲和21歲,，這兩個(gè)就是明顯不同粒度的標(biāo)簽

再次就是可以從層級(jí)的角度來(lái)看,，用戶基本屬性和行為標(biāo)簽為淺層用戶畫像，這些標(biāo)簽畫像主要是收集就行,，比如年齡,，性別。第二層是稍作處理的匯總層,，比如手機(jī)端大概什么時(shí)間活躍,，經(jīng)常購(gòu)買的品類等,。第三層是基于前2層可以做到營(yíng)銷的敏感度，社交關(guān)系,，上網(wǎng)時(shí)間的預(yù)測(cè),；最后一個(gè)是更深層的，需要結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)去做定制,。比如保險(xiǎn)領(lǐng)域的高中低價(jià)值,、貸款需求程度，風(fēng)險(xiǎn)高低等,。

網(wǎng)上找了一個(gè)金融領(lǐng)域的例子，比如根據(jù)活躍情況,，可以區(qū)分活躍用戶和流失用戶,，再根據(jù)時(shí)間窗口維度可以拆為48小時(shí)活躍和不活躍用戶。簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)就可以為用戶貼上各類的標(biāo)簽,，比如過(guò)去12個(gè)月內(nèi)累計(jì)訂單超過(guò)20次為界限,，可以劃分為高低頻用戶等。不過(guò)多展開,，可以自行閱讀上圖,。

當(dāng)然用戶畫像依賴的商品基礎(chǔ)標(biāo)簽是必不可少的，比如用戶服裝偏好下有顏色偏好(白色),，這個(gè)是通過(guò)用戶歷史的點(diǎn)擊,、加購(gòu)、收藏等行為關(guān)聯(lián)的商品所帶標(biāo)簽的聚合,，那其實(shí)底層商品的顏色標(biāo)簽是必不可少的,。

接下來(lái)介紹的是一個(gè)構(gòu)建方法論，但不是唯一方法論,。

先從大維度來(lái)說(shuō),，劃分為動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩類。比如說(shuō)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的性別,、年齡,、地域、收入,、生活習(xí)慣,，是相對(duì)靜態(tài)的，性別一般都不會(huì)變,，年齡的話一年就漲一歲,，然后地域的話也很少有大的變動(dòng)，收入職業(yè)所處行業(yè)也不會(huì)有突然的變化,，這些都可以劃分到靜態(tài)標(biāo)簽,。而像用戶訪問(wèn)設(shè)備,、用戶的48小時(shí)是否活躍、內(nèi)容&商品消費(fèi)偏好等屬于時(shí)常在發(fā)生變動(dòng)的,，這些可以劃入動(dòng)態(tài)特征,。

靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的劃分，其實(shí)是根據(jù)某個(gè)維度來(lái)定的,，或者是在某個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的,。靜態(tài)畫像一般是實(shí)時(shí)性弱更新慢；動(dòng)態(tài)畫像變化相對(duì)更快一些,，可以再時(shí)效性,、空間上有差異。

不同的行業(yè),，不同的業(yè)務(wù),，也會(huì)有不一樣的構(gòu)建目標(biāo)和方式。在這個(gè)過(guò)程中,，通過(guò)業(yè)務(wù)應(yīng)用的要素分析,，去驅(qū)動(dòng)標(biāo)簽維度的擴(kuò)展，然后通過(guò)標(biāo)簽維度的擴(kuò)展,。然后我又可以去驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),。

上述圖片介紹了常用的偏好標(biāo)簽建模的思路，不做過(guò)多展開,，有興趣的小伙伴可以私信交流,。

那系統(tǒng)化的標(biāo)簽生產(chǎn)如何來(lái)做呢，可以參考上圖,，上圖元素和參考了很多美團(tuán)的做法,，由于篇幅限制，這里不過(guò)多展開,，后續(xù)的分享可以專門來(lái)將構(gòu)建的細(xì)節(jié),。

重點(diǎn)是結(jié)合業(yè)務(wù)，構(gòu)建閉環(huán),，用數(shù)據(jù)來(lái)提升業(yè)務(wù)理解,，通過(guò)業(yè)務(wù)理解來(lái)快速構(gòu)建畫像相關(guān)的數(shù)據(jù)體系。

第四部分我們來(lái)介紹一些畫像的應(yīng)用,。

第一個(gè)我們介紹一下通過(guò)用戶畫像來(lái)做與競(jìng)品對(duì)比分析,，在大維度戰(zhàn)略調(diào)整和選擇的時(shí)候，可以有差異化市場(chǎng)定位,。根據(jù)用戶標(biāo)簽進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和群畫像分析,，輸出分析報(bào)告；幫助企業(yè)理解用戶的人群特征、人生階段,、消費(fèi)偏好等,；幫助企業(yè)分析和友商用戶群的異同，優(yōu)化市場(chǎng)定位和差異化產(chǎn)品策略,。這部分?jǐn)?shù)據(jù)有自己內(nèi)部的數(shù)據(jù),，競(jìng)品數(shù)據(jù)可以通過(guò)第三方等間接獲取。

比如今天shein作為跨境快時(shí)尚平臺(tái)做得不錯(cuò),，如果同類型的平臺(tái)是否可以考慮在年齡段標(biāo)簽上做差異化,，比如他們切的是18-35歲的年輕女性，那是否可以考慮35-50歲的中年女性作為用戶群,，在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中做調(diào)整,，反而在利基點(diǎn)上有不錯(cuò)的收益。

另一個(gè)方向的思考是,，如果我們?cè)诓糠钟脩魳?biāo)簽維度差異較大,，如果我們就是希望拿下這部分用戶，那就說(shuō)明我們可能有做的不對(duì)的地方,，通過(guò)數(shù)據(jù)去排查問(wèn)題,，比如是我們投放的過(guò)程中渠道選擇帶來(lái)這樣的差異,？貨是不是有問(wèn)題,，價(jià)格過(guò)高？品類深度不夠,？認(rèn)識(shí)到了這種差異,，可以進(jìn)一步深挖分析或者用戶訪談，來(lái)對(duì)我們的產(chǎn)品給用戶的心智營(yíng)造做調(diào)整,。

通過(guò)畫像數(shù)據(jù)的對(duì)比,，可以去確定一件事情，就是說(shuō)我們的競(jìng)品到底是誰(shuí),。真正的競(jìng)品突然在你眼前,，畫像跟你高度重合的那個(gè)，而不是我們假想的那個(gè),。如果你發(fā)現(xiàn)原來(lái)被認(rèn)為是競(jìng)品的典型用戶群體是在30到50歲之間,，而你們的群體在20歲到35歲了，那至少在當(dāng)前情況下,，你們是弱競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,。

定位了不同的人群，并結(jié)合數(shù)據(jù)做一定劃分后,，我們也可以根據(jù)情況針對(duì)性做投放和媒體選取,。在廣告營(yíng)銷推廣的時(shí)候，我們結(jié)合畫像對(duì)用戶進(jìn)行劃分，區(qū)分為大盤->成交->高價(jià)值用戶,，然后我們通過(guò)某些標(biāo)簽進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,，如上圖中的性別維度，我們對(duì)比中發(fā)現(xiàn)其實(shí)女性用戶比例在高價(jià)值用戶中與大盤用戶中剛好反過(guò)來(lái) ,。

那接下來(lái)就有幾個(gè)動(dòng)作,，可以對(duì)投放渠道、商品進(jìn)行分析,，是引流的問(wèn)題,？還是貨品上對(duì)于男性用戶天然不高？商品運(yùn)營(yíng)有沒(méi)有問(wèn)題,？如果不做調(diào)整,，是否后期的投放渠道可以選取女性標(biāo)簽會(huì)更精準(zhǔn)？

我們希望根據(jù)不同的媒體目標(biāo)覆蓋率高低進(jìn)行一個(gè)預(yù)算的分配,，在平臺(tái)上人群通過(guò)標(biāo)簽進(jìn)行拆分,。上面的問(wèn)題，我們拆分了性別,，是否有其它的維度可以進(jìn)一步拆分,，比如通過(guò)用戶上報(bào)的APP安裝列表，在平臺(tái)上高價(jià)值用戶有多種購(gòu)物類APP和金融類APP的安裝,，那在投放過(guò)程中可以根據(jù)渠道的差異進(jìn)行篩選,，或者在投放過(guò)程中選取對(duì)應(yīng)的一些標(biāo)簽詞進(jìn)行嘗試。

上面的例子是結(jié)合用戶畫像做不同渠道的選擇,，逐步測(cè)試和優(yōu)化,。而對(duì)于商品的定位調(diào)整，可以結(jié)合商品生命的周期,，嘗試做一些品類深度與寬度的運(yùn)營(yíng),。

對(duì)于不同生命周期內(nèi)的用戶，其實(shí)數(shù)據(jù)和畫像的豐富度也會(huì)有差異,，在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)過(guò)程中可以根據(jù)情況做差異化的運(yùn)營(yíng),。這里再講一個(gè)其他案例，在用戶分析維度,，初期會(huì)通過(guò)用戶調(diào)研訪談進(jìn)行初期的產(chǎn)品定位,，在投放擴(kuò)量過(guò)程中，結(jié)合用戶站內(nèi)的情況作出效率分析,，新用戶有什么特征,？核心的用戶屬性是否有變化？前后一年內(nèi)獲客可能會(huì)有很大差異,，這種差異時(shí)常去關(guān)注,，可能會(huì)了解到產(chǎn)品的變化是否符合預(yù)期。

在精準(zhǔn)營(yíng)銷領(lǐng)域的的一些嘗試，可以參考上圖,。分析歷史某個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的用戶,，哪些方面是有特性的，比如年齡段,，性別,，地域，收入,，偏好等,，有了這樣的分析，可以選擇相應(yīng)的人群投放,。輸出到媒體廣告,，做預(yù)算看效果，然后將效果數(shù)據(jù)回流,，再去迭代,，以提高進(jìn)一步的準(zhǔn)確率。通過(guò)某個(gè)特性找人,，再去分析這些潛在用戶,，找到可以觸達(dá)他們的渠道。

上圖也跟前面介紹的有點(diǎn)類似,，作用類似,，就是通過(guò)篩選已有用戶中的核心用戶，結(jié)合這群用戶的標(biāo)簽,，進(jìn)行投放標(biāo)簽的初步篩選,。在成本需要控制的情況下,，可以通過(guò)核心人群標(biāo)簽投放->強(qiáng)相關(guān)人群標(biāo)簽投放->一般用戶標(biāo)簽投放,，這里也需要結(jié)合不同人群經(jīng)常交互的商品進(jìn)行商品池選取。

在看一個(gè)金融領(lǐng)域的應(yīng)用案例,，根據(jù)職業(yè),、年齡、存款等進(jìn)行篩選,，并結(jié)合歷史理財(cái)?shù)钠玫冗M(jìn)行基金推薦,。

再講一個(gè)概念就是CRM，業(yè)界有很多探討,，其中也有一些問(wèn)題點(diǎn),，如上圖，后面分享我們對(duì)CRM可以專門展開,。

有幾個(gè)注意點(diǎn)也需要大家去注意的,，其實(shí)我們有時(shí)候現(xiàn)有的用戶不等于目標(biāo)用戶。在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，會(huì)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)上用戶畫像是這樣的,，但是結(jié)合戰(zhàn)略以及競(jìng)品的一些情況,，更大的去做差異化的競(jìng)爭(zhēng)。重合的那部分是高價(jià)值用戶,，所以應(yīng)該投入更多人力去做,？結(jié)合用戶畫像去做更細(xì)粒度擴(kuò)人群，是A人群還是B人群還是C人群,？

然后第二點(diǎn),，構(gòu)建什么樣的用戶畫像，比如說(shuō)用戶是男性還是女性,，她工資多少,，喜歡什么樣的商品。這些標(biāo)簽可能是沒(méi)有意義的,，如果要說(shuō)有意義的地方是這些標(biāo)簽如何去影響決策,，如何為用戶帶來(lái)更好的體驗(yàn)，帶來(lái)更高的留存,、復(fù)購(gòu),。

實(shí)踐出真知，我們需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景,，做嘗試,。

我們要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景去分析，然后去不要單看畫像,，而是要做一些對(duì)比,，通過(guò)前后對(duì)比，跟競(jìng)品的對(duì)比,，跟頻道內(nèi)與大盤的對(duì)比等手段去分析,，發(fā)現(xiàn)不足和優(yōu)勢(shì)，做糾正和調(diào)整,。通過(guò)數(shù)據(jù)反饋形成數(shù)據(jù)的閉環(huán),，最終在產(chǎn)品的迭代過(guò)程中拿到更好的業(yè)務(wù)結(jié)果?？偨Y(jié)一下,，做畫像要有目標(biāo)要有數(shù)據(jù)，也不拘泥于技術(shù)細(xì)節(jié),，大膽的嘗試,，然后先粗粒度，后細(xì)粒度,。

今天的分享就到這里,，謝謝大家,。