問：真的是人人都看得懂的電商用戶畫像?
汪：其實，還包括非人類，如：運營喵，程序猿，射雞獅……
上圖的2個描述即是一個典型的用戶畫像案例。（吼，怎么有種強行配CP的即時感~）
一、什么是用戶畫像？
“Persona”的概念最早是由“交互設計之父” Alan Cooper提出,他認為 “Personas are a concrete representation of target users.” 即用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實數(shù)據(jù)之上形成的目標用戶模型。
簡而言之，用戶畫像其實就是“用戶信息標簽化”的梳理，結合產(chǎn)品業(yè)務的需要，給不同群體的用戶特征貼上合適的標簽。
從電商產(chǎn)品的角度看，通過分析用戶的個人基本信息以及在使用產(chǎn)品過程中的行為軌跡如：瀏覽、點贊、加入購物車、下單、使用支付方式等等，用標簽把用戶的典型特征描述出來，提煉以下用戶信息卡片：
1、基本屬性
往往在注冊時引導獲取，如手機號碼、性別、年齡、教育程度、所屬地區(qū)等等
2、行為特征
通過分析瀏覽、購買行為，例如收藏母嬰店鋪、多次參加母嬰專場滿減活動等等，可以判斷這是一個新晉父母，對優(yōu)惠活動敏感度強；
3、購買能力
通過分析用戶的訂單金額和次數(shù)，購買品牌偏好，推算出其客單價、用戶是否是高端中戶、購買頻次、是活躍用戶還是沉睡用戶等等；
4、社交特征
分析商品分享給好友的頻次、收貨人電話和地址的數(shù)量，可以研究該用戶的社交情況；
5、心理特征
分析用戶參加促銷活動的頻次，優(yōu)惠券消耗的情況、同一品牌、店鋪的復購率等維度，可以推算用戶對大促的敏感度，對平臺或者品牌的忠誠度；
6、興趣愛好特征
用戶瀏覽、收藏、關注店鋪的類型，加入購物車、提交訂單的商品類別，可以分析出用戶對某些品牌、品類的偏好度，從而進行某個品類的專場營銷活動。
舉個栗子：
挨踢宅男小馬哥關注了66家動漫手辦店鋪，他的用戶標簽可能是“動漫達人”，如果平臺或商家有動漫周邊大促的活動上線，會優(yōu)先將活動信息推送給這類的目標用戶。
常見電商用戶標簽：動漫達人、數(shù)碼發(fā)燒友、潮媽、游戲奶爸、單身貴族、家庭用戶、持家黨、嘗鮮黨、敗家黨
二、為什么需要用戶畫像？
正如“一千個人心中有一千個哈姆雷特” ，用戶對產(chǎn)品的需求存在差異性和沖突性，不同的用戶對產(chǎn)品的類型、內(nèi)容偏好，營銷敏感度的反響都存在偏差。
該如何決策和取舍呢？
“用戶畫像”通過算法、用戶模型，提煉用戶群體的典型標簽， 一方面可以讓團隊成員在產(chǎn)品需求設計的過程中能夠相對客觀、合理地將注意力在目標用戶群的動機和行為上進行產(chǎn)品設計；另一方面也助力于提升營銷推廣的精準度，提高信息獲取的效率，促成產(chǎn)品需求優(yōu)先級的決策。
用戶畫像在產(chǎn)品設計、運營決策中的價值體現(xiàn)在哪些方面？
1、精準營銷
例如：應用push、短信、郵件、個性化專題展示，提高用戶購買轉(zhuǎn)化率。（終于為敗家指數(shù)越發(fā)上升找到一個完美的借口~）
2、用戶的統(tǒng)計
如，地域分布、購買時段、品牌偏好、用戶價值大小統(tǒng)計
3、分類統(tǒng)計
如：喜歡上簡書的用戶有多少？喜歡上簡書的人群中，男、女比例和年齡分段是怎么樣的？單身的有多少呀？（怎么感覺在操心用戶的終身大事org）
4、數(shù)據(jù)挖掘
特征、行為關聯(lián)規(guī)則，如：商品搭配購買、關聯(lián)購買，推薦購買，貼心為用戶推薦符合其口味的品類，沉浸在“買買買”的愉快體驗中。（真是毫不設防啊……）
三、如何構建用戶畫像
構建用戶畫像是為了還原用戶信息，確保信息的客觀真實性，因此有一個大原則必須遵循：數(shù)據(jù)來源于所有用戶相關的真實數(shù)據(jù)。
構建用戶畫像的過程可以歸結為以下三步：
1、數(shù)據(jù)采集：
主要包括用戶網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)、網(wǎng)站內(nèi)行為數(shù)據(jù)、用戶內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)；
2、行為建模
通過對采集數(shù)據(jù)的處理，進行行為建模，以抽象出用戶的標簽，通過數(shù)學算法模型盡可能地排除用戶的偶然行為。涉及的技術點：文本挖掘、自然語言處理、機器學習、預測算法以及聚類算法。（Ho~程序猿GG的亮技能的時刻來了）
在此階段，需要結合用戶模型來給用戶貼標簽，如：
a.用戶忠誠度模型
通過判斷＋聚類算法判斷用戶的忠誠度
b.身高體型模型
根據(jù)用戶購買服裝鞋帽等用品判斷
c.用戶價值模型
判斷用戶對于網(wǎng)站的價值，篩選不同維度用戶來進行針對性推廣，對提高用戶留存率非常有用
d．用戶汽車模型
根據(jù)用戶對“汽車”話題的關注或購買相關產(chǎn)品的情況來判斷用戶是否有車、是否準備買車，進而推送汽車相關的商品，甚至保險服務；
此外，還有流失用戶模型、數(shù)碼用戶模型、優(yōu)惠敏感用戶模型等等。
3、初步構建畫像
通過記錄、抓取用戶的基本屬性、購買能力、行為特征、興趣愛好、社交網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)進行分析，創(chuàng)建、具體化用戶畫像。
用戶畫像有其自身的特性和局限性，例如無法100%地描述一個人，且具有時效性，因此，需要根據(jù)用戶畫像的基礎數(shù)據(jù)持續(xù)更新和修正，同時要善于從已知數(shù)據(jù)中具象化出新的標簽使用戶畫像越來越鮮活立體，發(fā)揮其參考指引價值。
不同的公司、團隊獲取數(shù)據(jù)、提煉用戶特征方式均有所不同，大的公司會自建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)以及有強大的用研和數(shù)據(jù)分析團隊支撐，而稍小一些的公司更多借力于第三方平臺提取數(shù)據(jù)或開展細分用戶群的用戶調(diào)研工作。
四、小結
1、 用戶畫像一定要建立在真實的數(shù)據(jù)源基礎上，否則可能會導致產(chǎn)品、運營的一系列方向決策錯誤；
2、團隊成員對用戶畫像的認知和認同不容小覷，應該在項目的不同階段都盡量讓團隊成員參與進來；
3、用戶畫像具有時效性，必須階段性地更新修正，定期更新數(shù)據(jù)分析時間周期和方向維度，以及時了解市場和用戶的變化趨勢，保持用戶畫像的市場適用性。
4、不要神化用戶畫像的作用和意義，甚至許多公司產(chǎn)品對這塊的研究還是缺失的。正確合理的用戶畫像可以更好地促進公司產(chǎn)品發(fā)展以及更好地輔助產(chǎn)品方向決策。
參考素材：
1、易觀智庫：大數(shù)據(jù)下的用戶分析及用戶畫像
2、邱勝昌老師慕課網(wǎng)：電商大數(shù)據(jù)應用之用戶畫像
3、楊步濤：基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`
