用戶畫像如何構(gòu)建？本文對(duì)此進(jìn)行了分析，來看看這篇文章了解一下吧。

相信你很難想象，在一個(gè)運(yùn)營(yíng)了10年+的業(yè)務(wù)中，我是第一個(gè)建立可運(yùn)營(yíng)的用戶畫像體系的人。必須強(qiáng)調(diào)“可運(yùn)營(yíng)“，因?yàn)榇蟛糠秩死斫獾挠脩舢嬒袷怯糜跀?shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)，而我建立的體系，是直接用到用戶增長(zhǎng)框架中的主干結(jié)構(gòu)，貫徹一切環(huán)節(jié)。在此基礎(chǔ)上還可以繼續(xù)衍生出更有運(yùn)營(yíng)價(jià)值的分支。畫像應(yīng)該具備一些特點(diǎn)：

1. 覆蓋全面。用戶畫像應(yīng)該覆蓋95%以上用戶，千萬不要拍腦袋想到一個(gè)做一個(gè)。比如”小鎮(zhèn)青年“，可能只占整個(gè)業(yè)務(wù)的3%。只要按前面章節(jié)做好各個(gè)維度的用戶切片，就不會(huì)犯這種低級(jí)錯(cuò)誤。
2. 用戶群是比較固定的。任何一個(gè)用戶，在一定周期內(nèi)，應(yīng)該隸屬于一個(gè)或多個(gè)固定畫像，不應(yīng)該在所有畫像之間跳躍。
3. 可以很方便的判斷，資源分配（包括預(yù)算）是否合理，比如女裝APP就不應(yīng)該投資男性用戶。
4. 直觀易懂，可運(yùn)營(yíng)。所有團(tuán)隊(duì)理解用戶是誰（因此稱為畫像），且每個(gè)畫像的需求有明顯差異，我們可以提出什么增長(zhǎng)策略應(yīng)該是顯而易見的。比如進(jìn)一步細(xì)分消費(fèi)場(chǎng)景，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

有些業(yè)務(wù)定義的用戶畫像是從關(guān)鍵行為(Engagement)入手的，確實(shí)很重要，但是太細(xì)節(jié)了，可以放到更下面的運(yùn)營(yíng)邏輯層面。如果一項(xiàng)業(yè)務(wù)提供的服務(wù)能解決用戶的痛點(diǎn)，無論下載、注冊(cè)、以及其他關(guān)鍵行為，都是自然而然的。就算近期沒注冊(cè)，長(zhǎng)期也自然會(huì)注冊(cè)。任何一個(gè)業(yè)務(wù)都不能覆蓋100%的用戶，需要先搞清楚哪種目標(biāo)人群是重點(diǎn)，該放的就放了。非目標(biāo)人群，你再努力也不會(huì)得到什么好的效果。如果不及時(shí)放掉非目標(biāo)人群，最可怕的結(jié)果是會(huì)擾亂整個(gè)業(yè)務(wù)的前進(jìn)方向。如果內(nèi)容/商品供給不能及時(shí)匹配，供給方可能快速流失。比如2B的業(yè)務(wù)嘗試引入C端用戶。

一、我為什么不會(huì)采用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)維度，也就是關(guān)鍵行為

比如之前的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，按照用戶行為對(duì)用戶分組，例如訪問頻次、購(gòu)買頻次、歷史購(gòu)買記錄等，且納入了BI體系中作為全公司運(yùn)營(yíng)風(fēng)向標(biāo)。由于沒有其他分組方式，實(shí)際也就只有這一種用戶增長(zhǎng)方式，更高頻的向用戶推送廣告。當(dāng)然還有過程結(jié)果的監(jiān)測(cè)，例如是否安裝，是否注冊(cè)，是否加購(gòu)等。這會(huì)導(dǎo)致什么問題呢：

1. 沒有抓手。例如，最近7天下單量0，1，2，3的人，你如何提效？近期失活用戶，你如何提效？首次安裝注冊(cè)用戶，發(fā)代金券，那不是增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)要做的，而是運(yùn)營(yíng)。
2. 刻舟求劍。因?yàn)橐紤]應(yīng)用在付費(fèi)渠道，流量到結(jié)果本來就有相關(guān)性。結(jié)合KPI口徑，所有這些指標(biāo)，都幾乎等于刻舟求劍。運(yùn)用在付費(fèi)渠道團(tuán)隊(duì)，會(huì)導(dǎo)致這個(gè)團(tuán)隊(duì)越來越接近財(cái)務(wù)。只要花錢，就有效果。
3. 沒有固定歸屬。任何一個(gè)用戶今天在這個(gè)組，明天就跑到那個(gè)組。得出的數(shù)據(jù)分析結(jié)論可靠么？有價(jià)值么？

二、我用靜態(tài)維度構(gòu)建畫像的過程

一般特征有10個(gè)+，分別看效率的分布（參考前面章節(jié)）的波動(dòng)性（可以暫定用標(biāo)準(zhǔn)方差）。例如設(shè)備型號(hào)，性別，年齡，甚至APP版本。

找到比較顯著的幾個(gè)，例如類目偏好，城市。這兩個(gè)特征都是很容易做出差異化策略的，喜歡女裝的和喜歡汽配的，明顯不是一類人嘛。住在北京和上海的，對(duì)內(nèi)容/產(chǎn)品的偏好差異也很大，因?yàn)榻患牟糠挚赡苌踔列∮?0%。

關(guān)鍵是經(jīng)過多個(gè)時(shí)間段抽查核驗(yàn)，這個(gè)規(guī)律是穩(wěn)定的。例如你按照12個(gè)月份，分別得出結(jié)論，確實(shí)是有一致性的。且城市級(jí)別的行為規(guī)律性極為明顯，物流的一致性可以達(dá)到90%概率。

那么現(xiàn)在就有兩個(gè)主干的維度了。我最終選擇了以類目偏好作為第一維度，因?yàn)樗诓▌?dòng)性上，更明顯一些，且更容易理解。

所以在項(xiàng)目啟動(dòng)測(cè)試階段，我只用了兩個(gè)小的類目：寵物用品和戶外用品。嘗試去推斷這兩類用戶的跨類目需求。效果是非常炸裂的。隨后緊急納入了美妝和服裝行業(yè)。

也是在這個(gè)時(shí)候，我開始做更深入的分析和線下的觀察。有兩組數(shù)據(jù)對(duì)我產(chǎn)生了極大的啟發(fā)：

• 男裝，無論是服裝還是鞋包，50%都是女性在購(gòu)買，所有人包括我自己，都以為>90%男性。但是女裝>90%都是女性購(gòu)買。這不就是某Z開頭知名品牌的流量特征么。其實(shí)也有專業(yè)性問題，絕大部分男性是沒有審美能力的。女性在這方面往往更專業(yè)。
• 女性一旦有了孩子，對(duì)美妝、服裝的需求大大降低，甚至<10%。牽扯到經(jīng)濟(jì)能力、年齡的變化，價(jià)值觀的變化等。

當(dāng)然還有很多其他數(shù)據(jù)，無法一一列舉了。

• 比如男性可以給男孩買東西，但給女孩買的少。
• 男性在婚后和婚前的消費(fèi)習(xí)慣沒有那么明顯的變化。
• 在某些國(guó)家，如果家長(zhǎng)給男孩買東西，有50%的概率會(huì)給女孩買東西（也就是說生育率極高，約2.0）。同時(shí)某些國(guó)家的概率只有10-20%

我希望用一個(gè)邏輯串通所有事實(shí)，所以提出了“人類不可逆生命軌跡”的概念。就是性別+婚戀狀態(tài)+孩子的狀態(tài)。

也是把商場(chǎng)運(yùn)營(yíng)邏輯延續(xù)在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)里。就是一個(gè)虛擬商場(chǎng)（如果非電商換一個(gè)詞即可），每一層都是為不同畫像準(zhǔn)備的?？纯茨愀浇纳虉?chǎng)，最近10年新開業(yè)的，第三層是否都是為了實(shí)現(xiàn)家長(zhǎng)溜娃這個(gè)消費(fèi)場(chǎng)景而設(shè)計(jì)的？

• 完整排列組合約20多個(gè)，看業(yè)務(wù)情況，有些可以合并掉。現(xiàn)在一切運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)都有抓手了：
• 每個(gè)畫像有多少用戶？人數(shù)少的畫像，合并掉。是不是還有未知的？是不是還需要更新畫像的邏輯？
• 每個(gè)畫像的業(yè)務(wù)效果是怎樣的？哪些做的好/差？為什么？必須結(jié)合供給側(cè)去評(píng)估
• 流量側(cè)的效果是怎樣的？哪些做的好/差？流量的成本？也要結(jié)合供給側(cè)評(píng)估
• 每個(gè)畫像下面有什么消費(fèi)場(chǎng)景？
• 每個(gè)場(chǎng)景下面都有哪些類目？
• 每個(gè)類目下面，都應(yīng)該配什么貨？尖貨是哪些？

我聽到太多人講“人貨場(chǎng)”，沒有一個(gè)能真正落地的。就是因?yàn)樗麄冞B用戶畫像都沒搞清楚。