用户画像最全解析,超详细!
理财鱼小提示：用户画像最全解析,超详细!
用户画像也是近几年比较热的一个词，不过很多小伙伴对于画像的认知还只是标签化的层面，或者只是利用其做一些简单的分群分析；如何全面地认知并做系统性地尝试，背后有非常多的点需要我们深思挖掘。今天就根据自己的一些浅见进行分享，因为与商品画像的联系，中间也会掺杂一些商品画像的知识。
用户体验非常重要，那如何去度量和优化整个流程呢，那就是站在用户角度收集其在各个模块的数据，并利用统计、概率思维建模分析；在产品运营、增长过程中找到雪球效应的撬动点施以影响，最终建立起良性的闭环。
作为商业从业人员，其实我们常有一些困惑，产品的用户是谁？他们是否满意？产品是否健康？有哪些问题？如何才能服务好我们的用户，并且让彼此的收益最大化？
如何去构建起更多用户使用的产品，如何创作一个更多用户喜欢的课程？就像小破站（B站）的成长中一直在解决问题，如何突破二次元的定义，如何将用户圈层拉开，如何让尽量多的人能在B站找到自己喜欢的内容，如何做到存量用户保有及增量用户拉取。当然肯定不存在每个人都满意的产品和课程，但是如何在现有体系下去最大化满意度呢？这个我觉得是大家希望得到答案的根本。
那其中的一个手段就是以增量用户拉取，存量用户数量和价值的保有为目标，利用大数据技术精准用户画像，并结合商品画像，解构用户及商品，精细化耕作，最终在重点目标客户群体上形成突破。比如电商猜你喜欢中的个性化推荐技术，万能的淘宝上有海量的商品几乎可以满足每个人的采购商品需求，但是如何让一个用户可以精准快速地找到是大问题，个性化是其根本，用户画像和塑造则是个性化的根本，希望可以让用户感受到产品为ta而造的满足感。
如何解构用户呢，举一个例子就是说当你很了解某一个人的时候，你跟ta一起去吃饭，你如果在之前历次跟ta的进餐中收集了ta喜欢及不喜欢吃什么(用户动态数据)，然后ta的性格是怎么样的(比较犹豫)(用户数据)，是不是喜欢吃辣(用户数据)，然后你再结合有哪些菜、是不是辣的(商品静态数据)，两端做匹配就可以提供更好的体验了。所以不是单单用户画像，商品画像或其它维度也是需要，最重要的是匹配。
然后我们来看看目录，第一部分是说what，就是什么是用户画像；第二部分是说why，为什么我们需要用户画像以及精细化运营；然后第三部分是how，我们如何构建商品和用户画像；第四部分是举例，是一些方法论的介绍；最后，我们做一个整体的总结。
课程目标是希望通过分享，首先让大家去了解到用户画像和商品画像，整体概念框架以及构建的一些方法；熟悉常见的商品和用户画像的一些应用；尝试结合自己的工作做一些实践。出于对于过往公司数据及技术的保密，无法直接分享给大家特别细粒度且对应的数据。所以分享过程中我会结合业界的一些案例，以及其他前辈公开在网上的分享内容和数据，帮助大家去理解整个应用。
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什么是商品/用户画像
首先我们来看一下什么是用户画像，根据维基百科的定义，用户画像就是与该用户相关联的数据的可视化的展现，一句话来总结就是用户信息标签化。从用户海量的信息里面去找到一些标签，为用户去贴上这些标签，当然这些标签的来源就是一些用户的行为。
举个范冰冰的例子，客户这个实体通过客户信息的收集，映射到一个客户的画像，最终通过这些画像来建立认知，比如说范冰冰是一个演员，是一个女性，有参加过哪些电影节等。当然你会问那上面的这些标签有什么用呢？这会根据具体的业务场景来定，有些标签在X场景下它是没用的，在Y场景下则可能非常有用，当然这也提前说明了画像构建的过程肯定是需要与业务结合的展开。
比较常见的画像是我们需要建立平台客户群体化认知时，我们需要借助可视化的标签，我们看一下京东的一个食品用户画像。对于食品这个业务场景，平台上购买的用户他们是长成什么样的？比如性别比例，蓝领与白领占比，评价敏感的人的占比等，通过拉平垂类偏好用户画像与全站的对比，来寻找差异点和优化点。
举个例子来说，你是抢购秒杀频道的运营负责人，你通过类似的上述分析，找到了秒杀频道和全站的用户画像差异点，那有什么用呢？比如我们发现秒杀频道女性用户或者大龄女性用户，相对于全站占比高很多，然后我们通过全站分析出这类用户喜欢购买的品类是A、B、C；但是频道内我们发现几乎没有A、B、C这些品类的商品，或者A、B、C这些类目的价格段高了很多，甚至是大量的男性商品。那我们马上就找到了一个优化点，是否可以在该场景做一些品类和商品的调整进行一些测试，可能就会在测试中找到明显的提升。
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