从0到1建设用户画像体系全流程梳理与精细化运营要点

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    本文从数据产品角度切入，对构建用户画像体系从零到一的过程进行了详尽的梳理与剖析，主要分为四个关键步骤：首先进行业务需求分析，接着构建标签体系，然后搭建画像系统，最后应用画像系统，旨在为读者提供参考与学习的素材。

    从个人电脑时代到移动网络领域，众多借助流量红利迅速崛起的互联网产品，一度迅猛发展。然而，随着流量红利的逐渐消失，那个疯狂且充满传奇色彩的流量时代已经画上了句号。在新增用户增长乏力、存量市场竞争愈发激烈的背景下，精细化运营应运而生，通过大数据分析对用户进行分类，并针对不同用户群体实施差异化的营销手段。

    兵法有云：“了解自己和对手，百战都能安然无恙”，在精细化运营的全过程中，构建用户画像体系显得尤为关键。在此之前，草帽小子已经阐述了数据采集、指标体系构建、数据仓库与在线分析处理等数据基础层建设的要点。现在，我们将探讨如何从零开始搭建用户画像体系，并分析其应用场景。

    初识用户画像

    交互设计领域的先驱Alan首次提出了用户画像这一概念，它旨在对产品或服务所针对的目标受众进行详尽的特性描述。

    在初期阶段，用户数据的获取途径较为有限，且数据总量并不庞大，那时对用户画像的研究主要依托统计分析的方法，并通过深入的用户调研活动来设立用户画像的各类标签。

    随后，来自加利福尼亚大学的团队，通过人工搜集网站访客对页面满意度的数据，进而运用统计分析的方法，逐步形成了用户兴趣的模型。

    随着互联网和信息采集技术的进步，加州管理大学成功研发了Web平台。该平台借助数据采集器，能够捕捉并记录用户在互联网上的各种浏览活动及其兴趣倾向。通过这些数据，平台能够构建用户兴趣模型。同时，随着数据的持续积累，系统模型得以不断扩展和更新，用户的画像标签也因此变得更加多样化。

    近年来，互联网上数据的激增为众多企业带来了用户画像研究的崭新机遇。通过分析用户的属性、行为、兴趣和偏好等数据标签，运用算法对用户特征进行深入建模，进而概括出用户的整体形象，这已成为产品开发人员关注的焦点。

    对于路飞来说，他的用户画像可概括为一位18至25岁的中二少年，拥有150亿的财富，偏好肉食，热衷于炫酷的机器人，属于冲动型消费者。若某电商平台能提前掌握这些用户信息，便能依据他的喜好特点，向他推荐肉类和高科技产品，从而推动路飞在平台上实现购买行为。

    在这一流程中，刻画用户形象的核心要素是标签，通常情况下，不同的应用场景会有各自不同的标签类别。

    例如腾讯广告对标签的分类，可分为：

    按阿里电商对标签的分类，可分为：

    该画像体系涵盖了标签构建、系统构建与应用开发，那么，从数据产品的角度出发，如何从零开始构建用户画像体系呢？下面，我们将依照以下框架逐一进行阐述：

    开展业务需求分析，构建标签体系，设立画像系统，应用画像技术，这些工作是画像应用的第一步。

    构建用户画像体系并非无中生有，我们必须以推动经济发展为核心，依据具体业务需求，评估该体系对业务可能产生的效益，因此，我们首先要进行的是对业务需求的深入分析。

    明确用户画像的应用范围，涵盖产品开发、用户管理、活动策划、市场营销、风险控制等多个企业部门；同时，针对不同业务部门的具体需求，进一步确立未来产品开发的方向和用户画像分析完成后的预期成效。

    总体来看，他的追求在于增强公司平台的整体盈利能力，在此过程中，他将促使产品、运营、数据分析、市场以及客服等部门的同仁们共同协作，同时，他将更加重视对精细化运营策略的研究，以期进一步提高公司的营业收入。

    对于运营人员娜美来说，她的追求是提高转化比率，在实现这一目标的过程中，她将实施内容个性化推送的策略，确保用户能够精准接收信息，同时，她的用户画像将更加注重捕捉和分析用户的个人行为倾向。

    对于数据分析专家罗宾来说，她的追求是实施用户流失预警机制，并开展有针对性的精准营销活动。在这一过程中，她必须深入分析用户的行为模式和消费倾向。

    在需求分析环节，我们必须对业务流程进行详尽剖析，同时关注各职能部门的核心关切、关键绩效指标、组织架构、用户行为轨迹以及功能流程图。这一分析流程与埋点业务需求分析有相似之处，具体内容可参考相关埋点业务需求分析资料，此处不予赘述。

    第二步：搭建标签体系

    在审视数据产品构建的标签体系时，我们可以依据标签的计数方法，将它们划分为三个不同的类别：包括统计性质的标签、基于规则的标签以及用于预测的标签。

    1. 统计类标签

    用户画像的基础构成要素是常见的标签，这些标签通过统计用户相关数值和客观地描绘用户状态来呈现数据。此类信息通常来源于用户注册信息、访问记录以及消费数据的统计结果。

    针对特定用户，需考虑其性别、年龄、居住城市、星座信息，以及过去7天的活跃天数、活跃次数，还有累计的购买金额、购买次数，以及每月的平均消费金额等各项数据。

    2. 规则类标签

    在开发用户画像时，这一过程基于用户行为和既定规则，运营团队与数据团队会协作商议具体细节。画像中会涵盖诸如活跃度标识、RFM标识等多种标签。比如，针对“交易活跃”这一标准，其定义是“在过去90天内，交易次数超过3次”。

   

    接下来，将由草帽小子为大家讲解，关于用户活跃度标签以及RFM标签的常见分类方式。

    （1）用户活跃度标签

    在实际的业务操作中，我们需要根据用户的活跃度，为他们贴上诸如高度活跃、中等活跃、低度活跃以及已流失等不同标签。

    那这个过程中高中低的时间范围是如何划分的呢？

    在此情形下，路飞的单方面拍脑袋决策并不可取，构建标签体系需遵循明确的定义原则，并且要有科学的建设途径。

    首先划分用户的流失周期，通常有2种方法：

    首先，我们引入拐点理论这一概念；其次，该理论指出，在X轴数值上升的过程中，Y轴数值会出现显著的提升（或降低）；然而，当X轴数值超过某一特定值后，Y轴数值的这种提升（或降低）将显著减缓；在经济学中，这种现象对应着边际收益的急剧下降；而这一数值变化的转折点，我们称之为图表中的“拐点”。

    当图中显示的流失周期提升至五周时，用户回访率的减少趋势显著减缓；因此，这五周便构成了一个转折点。据此，我们可以将五周设定为用户流失的界限，即对于那些曾经访问或登录过的用户，若他们在随后的五周内均未进行访问或登录，则将其视为流失用户。

    其次，分析用户最近两次访问之间的时长，若时长超过此界限，通常意味着该用户不太可能再次访问，这表明用户已经流失。通过回顾历史数据，我们发现，在用户最近两次访问中，间隔超过30天的用户比例不到10%，因此，我们可以将间隔超过这个时长范围的用户归类为“流失用户”。

    完成流失周期分类后，需依据用户活跃度标准，将用户分为高、中、低三个活跃等级。针对历史数据，则依照二八法则进行细分。

    根据分析结果，若用户在近30天内活跃次数超过10次，其占比接近访问用户总量的20%，此类用户被定义为“高活跃用户”；同时，活跃次数介于5至10次之间的用户被归类为“中活跃用户”；而活跃次数在1至5次之间的用户则被划分为“低活跃用户”。

    （2）RFM标签

    RFM模型由三个核心指标构成，分别是用户最近的消费时间、消费的频率以及消费的金额。通过分析历史数据，我们可以观察不同用户群体的占比情况，并依据二八法则对这些用户进行分类，形成具体的细分标签。

    3. 预测类标签

    依据用户的个性、活动轨迹、所处地点及其特性，通过运用决策树模型、回归分析等方法深入探究用户的关联特性，发掘其内在需求。针对这些未被满足的需求，为用户贴上相应的标签，并结合多样化的营销手段，实施个性化的信息推送。

    依据用户的具体消费行为，可以分析出其对各类商品的倾向性；同时，通过观察用户在退差评等方面的举动，能够评估其潜在的风险水平。

    通常，应用需求可通过常规的统计和规则标签得到满足，这些标签在开发阶段占据了相当大的比重。而机器学习挖掘出的标签，则广泛用于预测场景，例如评估用户风险、分析用户对商品的购买倾向、预测用户流失的意愿等，这类标签的开发过程较长，成本也相对较高。

    今日头条汇集了众多关于数据产品主题的文章、帖子等文本资料，但鉴于历史遗留问题，这些资料并未进行内容分类，亦未标注相关标签，导致内容管理存在不便。因此，当前亟需对帖子进行主题标签的标注。

    首先，需依据既定的文章类别标准；其次，将已分类的文章自动归入对应的类别之中。

    二是倡导对文章实施集中式管理，并依据文章的具体内容，为每篇作品自动赋予与主题密切相关的标识。

    （1）特征选取及开发流程

    对数据进行分类，需人工对特定文档进行细致的标记，这些标记后的文档将构成训练集的样本。与此同时，未经过标记的另一批文档则被用作测试集。

    数据预处理阶段，需对测试集与训练集的文本进行分词操作，构建词库，并剔除诸如停用词、语气词等无关词汇。

    朴素贝叶斯分类法在文章分类中的应用，主要从三个维度进行考量，即：准确度、召回率和F-测度值。

    （2）计算标签权重

    用户在平台上的各种活动，其对应的标签权重存在差异，例如，用户购买商品的行为权重通常高于他们添加商品到购物车、收藏商品或浏览商品的行为权重。

    在标签制定阶段，用户画像建模团队与业务团队需保持紧密交流，共同依据业务实际情境，确立各类行为及其相应的权重。在确定权重方面，常用的策略包括运用TF-IDF词空间向量模型以及时间衰减系数。

    1）TF-IDF词空间向量

    TF-IDF是一种用于衡量某个字或词在特定文件集或语料库中相对重要性的统计技术。其重要性程度与该字词在文件集中出现的频率呈正相关；与此同时，该字词在语料库中出现的频率则与它的相对重要性呈负相关。

    2）时间衰减系数

   

    用户数据一旦足够密集，其身上所贴的标签所关联的属性便会显现出较强的稳定性，这种稳定性与用户长期行为塑造出的个性特征相契合。

    用户标签的权重是由行为类型的权重、时间的衰减作用、用户行为发生的频率以及TF-IDF算法计算出的标签权重共同决定的。

    第三步：建设用户画像系统

    画像系统是关键支撑，其核心服务对象包括市场、运营、产品及数据分析等领域的专业人士，旨在满足他们在用户分析、标签检索以及营销活动对接等方面的需求。因此，在画像系统的设计过程中，必须兼顾功能性的用户分析需求，同时也要关注非功能性的接口开发需求。

    1. 功能需求

    该功能可细分为：首页展示的数据画像、标签的维护与管理、用户的检索、以及用户的分组等模块。

    在设置分群过程中，一般会设定群组名称、筛选标准，并估算受影响人群的规模，随后将相关信息通过消息提示、电子邮件或短信形式发送给相关人员。

    2. 非功能需求

    非功能性需求主要包括接口需求，其目的是确保画像系统数据能够与多个系统实现互联互通，例如push推送系统、营销系统、广告系统、推荐系统以及BI等平台。同时，这些需求还要求各系统数据能够实现实时更新，以防止出现同一数据源却显示不同数值的问题。

    标签架构与用户特征模型均已构建完毕，那么，这些用户特征模型究竟应用于何处、如何应用，又将如何为业务创造价值呢？

    第四步：画像应用

    在广告发布和电子商务等行业中，用户画像通常被用作实现精准营销和构建推荐系统的基础性工具，其应用场景主要包括以下三个方面：一是进行精准营销，二是进行用户行为分析，三是提供个性化推荐服务。

    1. 精准营销

    依据历史用户资料，运营团队能够对产品的潜在消费群体及他们的具体需求进行深入分析，进而为特定客户群体提供定制化的营销策略。这包括通过短信、电子邮件、站内通知以及推送消息等方式进行精准的信息推送，以及客服根据用户特点提供的个性化服务，如定制话术和针对高价值客户的快速退款及退货等VIP专享服务。

    短信/邮件/push营销

    在日常生活中，我们通过各种途径接触到各类营销信息。例如，一条关于红包到账的短信通知，可能会激发用户去打开那些已经很久未曾访问的应用程序；又或者，一条关于心愿单中商品降价的消息，可能会促使用户点击推送链接，进而直接进行购买。

    借助画像系统进行营销需要注意的有：

    部分用户对营销短信的敏感度不高，例如根据历史数据，即便发送了10条短信，他们可能只打开过1次，或者根本未曾打开。鉴于短信渠道的营销成本较高，我们可将这类用户排除在外，同时降低对他们的打扰程度。

    对于在平台上胡乱填写非本人手机号、手机号已失效或已更换，并且收到回复“TD”短信的用户，由于短信无法成功接收，他们被列入短信黑名单，因此这类用户同样需要被排除。

    对营销活动感兴趣的消费者：那些近期频繁进行浏览、收藏、加入购物车或下单的用户，很可能对该商品抱有购买意愿。针对这类潜在客户，我们可以采用发放满减优惠券或红包等促销手段来吸引他们进行购买。

    客服话术

    在向特定平台的客户服务部门进行投诉、咨询或提出建议时，客服人员能够详尽地描述我们在该平台的购物记录，包括上一次咨询问题的处理成效，并据此提供具有针对性的解决方案。此外，对于价值较高的用户，他们还提供专属的VIP客户服务通道。

    2. 推荐系统

    运营者能够利用个推用户画像中的性别、年龄层次、兴趣偏好以及浏览购买记录等标签，向用户推送多样化的内容。例如，今日头条根据用户画像提供个性化的文章推荐，抖音则基于用户画像进行个性化的视频内容推送，淘宝则是依据用户的浏览行为等画像数据实现个性化的商品推荐。

    3. 数据分析

    用户画像的标签能够广泛用于不同类型的分析，诸如用户行为分析、订单数据研究、转化漏斗分析以及目标人群特性探究等。

    总结

    本文着重探讨在数据产品领域，如何构建用户画像体系。那些阅读过草帽小子先前所撰写的关于埋点与指标体系文章的朋友们或许已经察觉，用户画像体系的构建与埋点、指标体系的建立具有相似之处，它们均遵循着常规的产品设计流程。这一流程包括需求分析、标签或指标的设计、以及后台系统的设计，最终将成果应用于实际业务中。

    正如常言所说，万变不离其宗，路飞的招式虽然变化多端，但究其根本，都是基于橡胶能力的多样化运用。同样，数据产品的形态各异，其本质都围绕着业务需求展开。