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1.什么是用户画像
市面上不少公司都在做用户画像的相关工作,无论是电商行业、金融行业、视频行业等等,都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢?
用户画像,即:用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑,有些公司称之为”用户画像“,有一些公司称之为”用户特征“,其实是一个意思。
举个简单的例子:
袁小青,性别:女,年龄:22岁,职业:时尚编辑,爱好:音乐、拍照,居住地:北京,消费情况:年薪10w,喜欢的app:抖音
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2F93c66975-004d-4776-aed5-f6964fff9546%2Fdb2be257-7b12-442b-8532-97cabbaeafbb%2FUntitled.png?table=block&id=b1739182-0ef5-4a62-b3f1-5424cd6f8ee7)
从上面的例子,能看出来其实就是把用户进行标签化
比如说:电商场景,对于使用当前进行购物的账号(当然也有可能帮别人购买)进行标签化;金融场景,对于当前进行交易的账号进行标签属性化
因此我们概念中描述的用户画像,其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2F93c66975-004d-4776-aed5-f6964fff9546%2F26e877e6-b064-4b00-9261-3bfb71320422%2FUntitled.png?table=block&id=c52960d6-3c2b-49f9-9d49-4ae6874b31ea)
2.用户画像有哪些标签
既然上面讲到了对于用户进行标签化,那究竟要给用户打哪些标签呢?如何对标签进行分类呢?
标签分类
(1)基本信息:性别、年龄、人生状态(上学、结婚、孕期、有孩子等等)、学历、职业、资产情况、会员信息等
(2)设备信息:手机系统、手机品牌、手机价格、安装的app信息 等手机相关信息
(3)地理位置:居住地、工作地
(4)偏好信息:商品偏好、类型偏好、行为指标(TFM) 等等
(5)其他
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2F93c66975-004d-4776-aed5-f6964fff9546%2F555c0e98-7ab0-422f-af39-f774ed9d815e%2FUntitled.png?table=block&id=0122bd9f-a5a5-4c8f-9d8b-35be3ef3c369)
基础画像,一般打上基本信息、设备信息、地理位置、偏好信息这几类标签既可以满足业务使用,后续标签库可以根据不同业务场景进行扩展。
当然标签根据加工方式也可以分为如下几类:
(1)事实类(比如说:设备信息等,基本上都是事实类,只是将采集上报的数据接入进来即可)
(2)规则类、统计类(RFM——最近一次消费时间、消费频率、消费金额)
(3)算法模型类(居住地址、工作地址)
3.用户画像有什么作用
用户画像的应用主要集中在以下5个方面
(1)个性化推荐
在使用一些社区产品、电商产品、短视频app、音乐app的时候,经常会遇到推荐的场景,根据不同的人推荐不同的内容或者商品。
这其实是用户画像其中的一个应用,根据用户查询用户的标签数据,来进行推荐用户感兴趣的内容
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2F93c66975-004d-4776-aed5-f6964fff9546%2F348ec54a-8d59-422b-9036-99b8054e9c06%2FUntitled.png?table=block&id=456446e4-d8a9-40b4-b73f-634b6ecba1d3)
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(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)
相信不少用户收到过类似的营销短信,或者一些app 弹窗,这个也是用户画像常见的应用场景
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2F93c66975-004d-4776-aed5-f6964fff9546%2Fb7cff4a8-1a93-452d-bc1d-86f557b6afad%2FUntitled.png?table=block&id=eabf1d12-8820-4f64-a83e-ac4e38adbbd2)
(3)策略引擎
根据用户的标签展示不同页面,比如说:北京地区的用户能才能领取北京的优惠券,以及只有高消费值的用户才有淘宝上奢侈品Luxury入口的界面。
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(4)算法模型
算法模型的训练,比如说:推荐模型、广告模型,需要用到画像数据来优化推荐模型。
(5)画像报告
不少商业公司会出一些行业报告,比如说下图的小红书、锁屏app 的行业画像报告;
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还有我们经常看到的一些个人年度榜单。
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2F93c66975-004d-4776-aed5-f6964fff9546%2F2c9ae0f8-b93c-4ab1-8662-fafb6cc62dee%2FUntitled.png?table=block&id=95a13d59-e867-4b36-8fde-3946f61219be)
从上面画像的几类应用来看,其实画像在整个公司应用范围涉及到广告、推荐、营销、增长、策略,整体来说在公司使用范围是相当广的。
- 作者:诸葛子房
- 链接:https://zgzf.online/article/b378946b-69a5-4863-8ad5-25a32dd23742
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