如何更好地发挥用户画像的价值？

发挥用户画像的价值，不仅在于要深入理解用户画像，更重要的是团队成员能够从业务层面出发，结合业务场景和实际需求，以用户画像为基础去驱动业务发展，解决实际问题。

用户画像这个词在大数据行业变得越来越受关注。目前来看，主要应用于产品典型用户的分析与研究、业务方APP精细化运营、商业化广告精准投放、数据变现等方面。在公司业务的发展中，如何更好的发挥产品用户画像的价值？文本将带着这个疑问与您共同探讨。

在笔者实际的工作中，对用户画像工作的理解更多的是从数据产品经理的角度出发：

产品研发团队主要需要在业务体系梳理、数据埋点接入、标签维度设计、业务对接推广等多方面进行发力，而工程研发团队主要是通过标签数据挖掘、平台建设等方面提供支持。

一、对用户画像的理解

关于用户画像，通常有两类定义：User Persona 和User Profile

• User Persona： 是从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，通过用户调研的形式了解用户的基础特征信息，区别不同用户之间的共性与差异点，构建产品典型用户形象。
• User Profile： 是根据用户在某个具体产品中的行为数据，产出描述用户行为特征的事件或信息，抽象出一个标签化的用户模型。例如，通过构建画像体系，了解用户的性别年龄、浏览内容、社交活动、兴趣爱好、消费行为等。

二、用户画像的构建

理解产品用户画像，最直接的方式便是将 画像信息标签化 。信息标签化是用户画像系统用信息化手段刻画用户全貌的手段，也是用户画像系统中最核心的环节之一。我们通过构建丰富的标签纬度，获取相关的标签数据，应用于实际业务的分析过程。

1. 构建画像标签体系的主要目的

• 标签体系化：刻画和洞察用户群体的倾向、兴趣和需求的维度
• 业务场景化：信息标准化处理，容易跟实际应用场景接轨，落地到具体的业务目标

2. 构建画像标签体系的主要方式

方式一： 结构体系化构建（常用）。通过划分标签类别和维度，从刻画用户的完整维度出发构建维度体系。这样的划分方式结构清晰、逻辑性强，能够比较全面的梳理出所有的信息维度，但受限于实际数据，落地较困难。

方式二： 场景效果化构建。结合人群定向的实际需求，通过用户在不同行业领域或信息载体上进行决策的关键因素，对客户用户的心理需求和倾向性进行描述。这种方式目的性强，人群定向也较为精准，跟实际数据结合较好，但标签会跟随消费趋势、娱乐热点等的变化波动。

3. 画像标签维度的设计思路

标签维度设计上不仅需要清晰直观，还需要考虑多个场景化使用需求，同时兼顾多种产品运营需求及商业化投放需求。

标签设计上需要在了解业务方规划前提下，对标签的使用上有前瞻性的设计。

画像数据的来源一般有：用户调研、用户行为数据获取、客户端/服务端数据内容上报、第三方数据平台、基础数据及爬取第三方数据等。

ps：此处需要特别关注以下两个方面：

1. 标签粒度。 粒度过粗不利于运营使用推广，很容易脱离业务本身，对行为数据进行过度提炼造成信息丢失；而粒度过细则会导致标签覆盖率过低、耦合运营业务推广。
2. 标签数据。 标签数据的获取直接关系到实际使用价值，需要在可获取的数据范围内进行，扩宽数据源难度较大，通常需要优先进行数据可行性的统计。

4. 画像标签体系的基础框架

不同业务的画像标签体系并不相同，需要我们针对性的提炼出来。

有一种比较简易的方式是：我们可以先找出一些通用类画像标签，然后再根据实际场景和需求补充业务类画像标签。这样得到的标签体系会相对比较完整，也能够随业务变动及时调整优化。

通用类画像标签体系（参考）：

业务类画像标签体系（以美图公司部分业务线为例，参考）：

通过用户画像信息标签化，能更好的根据实际需求去获取相关的用户画像数据。

我们作为业务方，不仅要理解用户画像标签的构建方式、思路及框架（如上所述），还要学会如何选择合适标签，有目的性的提炼关键标签，再结合具体业务目标进行分析。

因为产品用户画像的分析并不是要用到所有的标签数据，并且越是完整的标签体系，落地是越是困难。

但同时，更大的难度在于如何精准描述用户特征。因为只有用户特征描述越精准，我们得到的用户画像才会越清晰，在实际应用过程中的帮助越大。

本文暂不讨论用户标签的数据挖掘、算法模型、数据集成、存储方式等方面的内容。

三、用户画像的应用

用户画像的应用主要体现在以下几个方面：

1. 用户分析与研究（用户特征分析）

产品早期发展阶段，产品经理通常会采用用户调研和访谈的形式去了解用户——对产品的目标用户群有一个基础认知。当用户量不断增加时，则会辅以用户画像配合研究。

数据产品在实际的用户画像分析工作中， 通常会从产品用户基础属性（用户是什么样的？）和用户行为属性（用户如何使用我们的产品？）两个层面展开 。主要分析的数据指标有（参考）：

这是笔者当前阶段应用用户画像最多的领域，也是用户画像分析最基础的应用层面。实际去做可以从这个思路出发，提供有价值的画像分析报告。对于用户的分析与研究，核心思路是：

第一阶段：明确具体的业务目标

我们在用户画像的价值探索过程中，首先要明确具体的业务目标。

例如，我们对于一款摄影影像类的拍照软件（美图秀秀），大盘用户有什么样的特征？活跃用户有怎样的拍照行为和习惯？什么样的用户更喜欢人像美容/图片美化功能等等，想要了解用户，必然需要分析用户特征。

第二阶段：结合实际需求进行画像分析

用户画像的核心目标和价值是：提供较为丰富的标签维度和高质量的标签数据，进行业务分析。当我们明确要解决的问题后，就需要定位到具体的画像标签数据，梳理出用户画像分析所需要展开的维度，解决实际业务问题。

2. 精细化运营（消息推送、个性化推荐、精准搜索）

产品层面，对用户群体的分析研究是基础的应用。而在运营层面，用户画像更多的应用于精细化的运营手段。

从粗放式的运营到精细化的运营，将用户群体根据其特征划分成更细的粒度，通过运营手段，执行用户激励与用户回流等策略。 如短信触达、消息推送（app push）、个性化内容推荐及精准的搜索推荐等。

精细化运营模式的关键点在于：根据用户特征，对具有不同特征的用户群体采用更加聚焦的运营服务模式，能够很大程度上提高各项指标的转化率。

例如：在笔者的实践经验中，结合用户画像的基本信息，消息推送（app push）策略曾尝试过场景化的推送模式，即根据用户画像收集到的地理位置信息（常驻地）和时间维度的交叉，进行针对性的推送，对我们点击率的提升带来了较大帮助。

此外，内容社交类的诸多产品，也会更多的应用用户画像进行个性化的内容推荐与内容搜索推荐，帮助用户更快更精准的推荐图片/视频。精细化运营已经成为公司运营的重要手段。

3. 画像服务平台（用户画像可视化后台）

如果每个阶段都需要我们抓取标签数据来进行分析，其实执行起来会比较麻烦。这时平台方与业务方之间就需要积极配合，将产品的画像数据打通（公司战略层面/项目层面），建立通用的信息交流平台，如：用户画像平台。

业务方可以随时在该系统中查询、检索相关的用户标签数据，以便于更加快捷地进行分析和决策。

作为平台方，一方面要进行基础功能的完善，另一方面也要做好业务方面的拓展，不断完善标签体系及平台应用能力。

4. 商业化广告投放

我们对用户画像的使用，其实很多是以数据产品为基础。多数互联网公司的商业模式都包含商业化化广告的运作，基于系列用户画像标签，为不同的用户推荐更相关的广告内容获得更高的点击转化，或匹配更精准的商业化标签，为用户推荐更精准的营销内容。

5. 行业分析（竞品比对）

在激烈的市场竞争中，用户画像在竞品对比分析的过程中也起着重要的作用，不仅可以对比竞品之间的用户差异性或重合度比例，还可以根据画像反馈出的用户特征，针对性去做产品功能的比对和优化迭代。

此处大多会通过第三方平台或行业相关的分析报告获取数据来分析，对我们理解产品的用户，能够带来更多的维度和视角，其价值也是不容小觑。

四、写在最后

发挥用户画像的价值，不仅在于要深入理解用户画像，更重要的是团队成员能够从业务层面出发，结合业务场景和实际需求，以用户画像为基础去驱动业务发展，解决实际问题。（比如：实现获取新用户、提升用户体验、挽回流失用户等明确的业务目标）。

本文阐述的内容仅作为个人工作的总结和思考，如有疑问，欢迎与我讨论交流。感谢阅读。

本文由 @Sherily◡̈ 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。

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