用戶畫(huà)像，又稱(chēng)人群畫(huà)像，實(shí)際是數(shù)據(jù)和文字，而不是圖片，根據(jù)一系列真實(shí)目標(biāo)用戶的數(shù)據(jù)建立的模型。
這些數(shù)據(jù)主要是指用戶的基本信息，如：性別，年齡，性格，愛(ài)好，職業(yè)等，另外，還包括一些習(xí)慣，比如上網(wǎng)時(shí)間，上網(wǎng)行為，操作方式，購(gòu)物習(xí)慣等。
老周印象中，記得最早“用戶畫(huà)像”這一詞，是在淘寶指數(shù)上出現(xiàn)。
用戶畫(huà)像有什么作用呢？
大體上可以總結(jié)為以下幾個(gè)方面：
精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) ：精準(zhǔn)直郵、短信、App消息推送、個(gè)性化廣告等。
用戶研究 ：指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化，甚至做到產(chǎn)品功能的私人定制等。
個(gè)性服務(wù) ：個(gè)性化推薦、個(gè)性化搜索等。
業(yè)務(wù)決策 ：排名統(tǒng)計(jì)、地域分析、行業(yè)趨勢(shì)、競(jìng)品分析等。
簡(jiǎn)單的對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，用戶畫(huà)像，可以指導(dǎo)我們精準(zhǔn)吸粉。做好用戶畫(huà)像之后，我們可以清楚的知道目標(biāo)用戶的性別，年齡，喜好，職業(yè)等。
根據(jù)這些收集到的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，我們可以有選擇的采取營(yíng)銷(xiāo)策略，去吸引目標(biāo)用戶過(guò)來(lái)關(guān)注我們，粉絲越精準(zhǔn)，價(jià)值越大。
如何構(gòu)建用戶畫(huà)像？
用戶畫(huà)像在一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上能精準(zhǔn)定位，數(shù)據(jù)分為兩類(lèi)——靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。
靜態(tài)數(shù)據(jù)，主要包括用戶的人口屬性、商業(yè)屬性、消費(fèi)特征、生活形態(tài)、CRM五大維度。在一定的時(shí)間范圍內(nèi)，幾乎是不會(huì)變化的，比如性別、收入、學(xué)歷等等，涉及人口或者其他屬性，屬于自成標(biāo)簽，一般通過(guò)用戶的注冊(cè)就可直接獲得。
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，主要包括場(chǎng)景、媒體、路徑三大維度，應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)中，場(chǎng)景主要包括訪問(wèn)設(shè)備、訪問(wèn)時(shí)段；媒體指某一時(shí)間段下用戶具體訪問(wèn)的媒體，如資訊類(lèi)、視頻類(lèi)、游戲類(lèi)、社交類(lèi)等；路徑指用戶進(jìn)入和離開(kāi)某媒體的路徑，可以簡(jiǎn)單理解為用戶的站內(nèi)和站外行為。
數(shù)據(jù)匯總分類(lèi)
基本用戶分類(lèi)，比如性別區(qū)分，城市分布、年齡劃分、收入劃分、職業(yè)化分等等。
用戶標(biāo)簽標(biāo)注（標(biāo)簽+權(quán)重）
標(biāo)簽：用戶興趣點(diǎn)、偏好等
權(quán)重：用戶需求度、用戶指數(shù)等
時(shí)間：節(jié)點(diǎn)+長(zhǎng)度
地點(diǎn)：內(nèi)容+瀏覽路徑
動(dòng)作：瀏覽、分享、下單、點(diǎn)贊等等。
從原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到事實(shí)標(biāo)簽，再進(jìn)行建模分析，得到預(yù)測(cè)標(biāo)簽。最后從宏觀層面總結(jié)，進(jìn)行數(shù)據(jù)源統(tǒng)計(jì)匯總以及分類(lèi)，標(biāo)注+權(quán)重的形式，就是得到最終的用戶畫(huà)像。
當(dāng)然，用戶畫(huà)像的分析是需要驗(yàn)證的，數(shù)據(jù)是最可靠的依據(jù)。要想真正了解用戶行為，準(zhǔn)確的描述出用戶畫(huà)像，還需要進(jìn)行深度挖掘以及日積月累的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
我是：周志松
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