用户画像在精准营销中的应用分析(从用户画像到行为分析和应用)

用户画像就是根据用户特征、业务场景和用户行为等信息，构建一个标签化的用户模型这也是产品越来越精细化的必然结果谈情怀、争格调、强体验都不如给用户更多丰富的维度标示，并且使用这些维度来迅速、准确定位服务群体，提供高产品设计服务的水准。

在很多场景中，尤其在金融、电商等业务场景中，还会借助用户画像，采取垂直或精准营销的方式，来了解客户、挖掘潜在客户、找到目标客户、转化用户，提升运营效果具体有以下好处：用户分析：产品早期，PM们通过用户调研和访谈的形式了解用户。

在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候会辅以用户画像配合研究新增的用户有什么特征，核心户的属性是否变化等等数据分析：这个就不用多提了，用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。

数据查询平台会和这些数据打通精准营销：这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以各类运营手段，驱以关怀、挽回、激励等策略数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统。

一般广告投放基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等下面简单总结下用户画像到行为分析，以及应用的方法：一、建立元数据库元数据即对数据本身描述的数据比如一幅画本身是数据，而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等，就是它的元数据。

元数据的价值在于能够从侧面描述对象，同时可以结构化信息化有了元数据库作为基础的数据应用，会使得应用更简洁，效率更高因为元数据而非数据本身描述对象的意义在于大数据上产生的价值：对于非结构化的、非量化的对象本身，结构化的元数据可以用以快速计算和判断。

比如有一批数据资料，如果只是通过非结构化的数据去查询量会非常大，但几个关键性数据排序会让结果产生的效果和效率大大的增强二、收集数据收集数据是用户画像中十分重要的一环用户数据来源于自身的各项业务，也可以来源于网络。

而如何提取有效数据，比如打通各平台间的用户及产品信息，引流渠道的用户信息，收集用户实时数据等以及怎么把这些数据进行规划就需要产品和技术人员充分探讨数据收集主要包括用户行为、偏好、交易等类型以某快递网点为例，他就包括活跃网点、网点操作方式、登陆方式、操作项、付费项、回头率、流失率、客户转化率等。

我们可对收集的数据做分析，让网点形成标签化，从而搭建网点的基础账户，建立数据仓库，实现平台数据共享，打通相关数据三、行为建模行为建模就是根据用户行为数据进行建模通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。

标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签标签建模的方法广泛应用于推荐引擎、广告投放和智能营销的领域在面向2B领域的产品也可以应用，只是需要做一个有效的转换三、构建画像

用户画像包含的内容并不完全固定，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求根据行业和产品的不同，所关注的特征也有不同，但主要还是体现在基本特征、社会特征、偏好特征、行为特征等用户画像的核心是为用户打标签即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

以某用户画像为例，我们将其年龄、性别、婚否、职位、收入、资产标签化，通过场景描述，挖掘用户痛点，从而了解用户动机其中将21~30岁作为一个年龄段，薪资20~25K作为一个收入范围，利用数据分析得到数据标签结果，最终满足业务需求，从而让构建用户画像形成一个闭环。

用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等总之用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形态。

四、应用举例1、用户分类维度指的就是用户分类，虽然公司在产品定位和市场细分阶段已经对用户群体有清晰的定位，但是在产品运营阶段，对使用产品的用户群体还需要更加细分一般有以下划分方式：a、按照个人属性或标签划分：例如性别、年龄、地区、学历等，也可以为用户贴上标签，如星座、行业、职业、消费能力、支付偏好等。

b、按照用户使用产品的生命周期划分一般是：免费试用、付费使用、结束使用c、同期群划分指的是按用户初始使用产品的时间将用户划分因为产品总是在更新迭代中的，对不同的同期群的影响是不一样的比如去年上架的 A 产品，在2月注册用户的付费转化率为10%，3月注册用户的付费转化率为20%，4月注册用户付费转化率为30%，则可以看出2-4月中产品的发展是稳健上涨的。

适用于分析：产品业务的整体情况、产品改版效果、产品改进后的用户体验、用户留存/流失分析等d、按照用户使用产品的频率活跃度划分为：新增用户、普通用户、活跃用户、核心用户、流失用户活跃度的指标需根据不同类型业务在不同发展阶段进行自我定义，例如是微信等超高频次社交类应用，可能指的是日均使用时长；假如是外卖等 O2O 类应用，可能是周均使用次数等。

e、在电商领域还有个通用的按照用户价值的RFM模型，可应用于成交金额的优化R：最近一次消费 RecencyF：消费频率 FrequencyM：消费金额 Money于是这五层的用户分类，我们运营对于每一类都有不同的需求：新用户我们希望他下载，那么给新手福利；下载用户希望他们使用，那么给予傻瓜式的操作引导；而使用的用户又希望他多来，常来，建立信任，那么就要有不断的刺激和优化。

而兴趣用户，当然希望他付费了，自然促销是常用手段至于付费用户，那么服务肯定要做好，希望人家二次购买，三次购买，甚至推荐给其他人基于以上的用户分类，我们还可以有效的对根据用户的正态分布模型，来分配不同的资源。

尤其当资源非常有限的时候，就可以应用举例，当把所有的客户资源分配超出预算，根据设定的核心目标，如果是利润优先的时候，我们就可以来调整优化资源，重点维护利润客户，同时也要核心关注不给利润但是占据大部分公司资源的客户，而中间大多数在恒定值附近的客户，则要进行标准化服务，节省资源，让边际成本降低。

2、指标优化a、基于业务模型的指标——AARRR 漏斗模型AARRR 对应移动应用生命周期的 5 个重要环节A：Acquisition 思考：用户何处得知你的存在？更多的获取用户A：Activation 思考：提高活跃度，跳过的客户是否使用其他操作？

R：Retention 思考：提高留存率，用户是否持续使用？R：Revenue 思考：获取收入，用户的行为是否具有价值？R：Refer 思考：自传播，用户会否帮你推广产品？b、基于业务模型的指标——长漏斗模型

这里根据不同业务模型，企业分析的指标模型也不一致例如针对电商类应用的长漏斗模型如下：电商路径：搜索——浏览——加入购物车——提交订单——完成支付——物流收单——完成交易——用户传播需要注意，具体在做分析的时候，指标间的逻辑关系非常关键，才真正能有利于作出决策。

比如双十一实时监测的交易额，即时的数字不具任何参考意义，但模型里几个关键数据，是否能带来接下来的数据变化才是关键例如加入购物车的数量，就非常有参考意义，此时可以去看为什么没有达成，作出是否需要给用户在设置提醒之类的决策。

五、塑造背后的隐私从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户口味的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值但现在大数据能做到的早已不止这些，甚至已经开始在塑造我们的生活。

未来我们每个人的衣食住行、生活起居，都将有大量的数据记录我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据，成为描述我们的信息我们工作用印象笔记、吃饭用美团、打车用滴滴、搜东西用百度、社交用微信，每一步都事无巨细被记了下来。

这样的未来自然有利有弊利是我们无处不在享受着大数据带来的便利，弊是彻底被我们的过去所束缚，而且这个时候的塑造完全是攫取了隐私获取的，这个伦理问题了可能终究会被瓦解更多文章关注：馒头的笔记

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