什么是用户画像?

用户画像是根据某个具体的用户的人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。例如某用户的画像是:男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。

用户画像的本质:

将用户信息标签化(包括该标签的权重),如:喜欢红酒 0.8、经常购买李宁 0.6。

* “标签”是能表示用户某一维度特征的标识。需要注意的是,标签需要和业务/产品相关联。

用户画像有什么用?

1,可以用于精细化运营。之前说过用户分层和分群是精细化运营的基础,但是如果用户大到一定量级,此时的用户分层和分群,就只是画像的一部分了。

2,可以用于用户分析。标签及其权重方便做分类统计,如:喜欢红酒的用户占多少比例?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?

3,可以用于数据挖掘。利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法计算,喜欢红酒的人年龄段分布情况?进一步可应用于推荐系统,广告系统等。

制作用户画像的步骤:

1,准确识别用户:用户识别的方式有很多种,如cookie、注册ID、邮箱、微信/微博/QQ等第三方登录、手机号等。

2,获取用户静态数据:静态数据主要包括用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度。主要用数据挖掘获取,这是最为常见也是较为精准的一种方式。如果数据量有限,则需要定性与定量结合补充。定性方法如小组座谈会、用户深访、日志法、Laddering 阶梯法、透射法等,主要是通过开放性的问题潜入用户真实的心理需求,具体用户特征;定量方法更多是通过问卷调研的方式进行,关键在于后期定量数据的建模与分析,目的是通过封闭性问题对定性假设进行验证,另一方面获取市场分布规律。

3,动态跟踪用户行为:用户网络行为动态跟踪主要包括三个维度:场景+媒体+路径。应用到互联网中,场景主要包括访问设备、访问时段,媒体指某一时段下用户具体访问的媒体,如资讯类、视频类、游戏类、社交类等,路径指用户进入和离开某媒体的路径,可以简单理解为用户的站内与站外行为,如是通过搜索导航进入还是直接打开该APP,离开时是站内跳转到其他网页还是直接关闭。

4,评估用户价值:对人群进行因子和聚类分析,根据不同的目的,分类依据也不同。如对于产品设计来说,按照使用动机或使用行为划分是最为常见的方式,而对于营销类媒体来说,依据消费形态来区分人群是最为直接的分类方式。

5,定义用户标签与权重:一个群体会有多个标签,不同的群体之间也会有标签的重合,通常,一个好的用户画像,不同人群之间的标签重合度较小,只有在那些权重较小的标签上会有些许重合。

6,通过用户标签建立模型。

参考:http://www.woshipm.com/pmd/107919.html

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDQ3MTk2Nw==&mid=2247485484&idx=1&sn=43081549ebeaf968f9351d081b560b17&scene=21#wechat_redirect

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