關(guān)于人貨場(chǎng)的一些內(nèi)容：
我們的用戶畫像
我們的RFM
我們的商品畫像
不知道從什么時(shí)候開始，大家都是一口一個(gè)用戶畫像，不知道這個(gè)詞兒就好像不知道大數(shù)據(jù)一樣。
在公司這一年時(shí)間，不說別的，光用戶畫像就來了好幾套，像什么用戶畫像，貨架畫像，點(diǎn)位畫像，公司畫像，各種各樣的，一開始很慌，以為有多么的高大上，但實(shí)際上搞完之后發(fā)現(xiàn)，很多人對(duì)這個(gè)的理解并不太對(duì)，在應(yīng)用上也沒有發(fā)揮畫像的全力，這里就結(jié)合目前的理解梳理下。
用戶畫像是一整套工程，后期有很多的事情可以做，大部分場(chǎng)景下我們只是做了一步兩步。
先來看下什么是用戶畫像。
用戶畫像是根據(jù)用戶社會(huì)屬性、生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息而抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型。 構(gòu)建用戶畫像的核心工作即是給用戶貼“標(biāo)簽”，而標(biāo)簽是通過對(duì)用戶信息分析而來的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)。
-- 來自Google
為什么會(huì)出現(xiàn)用戶畫像這個(gè)東西呢？是因?yàn)樾畔⒓夹g(shù)的發(fā)展或者行業(yè)特質(zhì)，我們離用戶越來越遠(yuǎn)，我們并不“認(rèn)識(shí)”當(dāng)前的用戶，所以它主要是用來解決兩方面問題：
- 當(dāng)前產(chǎn)品的使用者是誰
- 對(duì)于當(dāng)前的用戶，我可以做些什么
隨著互聯(lián)網(wǎng)的高度發(fā)展，我們現(xiàn)在買東西可以用購物APP，吃東西可以叫外賣，住宿也可以線上預(yù)訂房間，出行可以叫車，生活的方方面面都開始走線上虛擬環(huán)境，和線下不一樣，線下我們可以直面我們的用戶，是男是女，高矮胖瘦，口音穿著，待人態(tài)度，一切都可以直接得知?，F(xiàn)在大部分線上平臺(tái)，為了更加的了解當(dāng)前用戶，都會(huì)想方設(shè)法的獲取用戶信息，什么身份證銀行卡手機(jī)號(hào)，學(xué)歷住址上班公司......以前我們并不注意保護(hù)自己的個(gè)人隱私，什么都一股腦的填上去了，隨著我們個(gè)人意識(shí)的提高，法律法規(guī)的完善，我們不會(huì)再配合平臺(tái)要什么給什么，我們都會(huì)選擇性的提供。
就線上平臺(tái)來說，我們提供給他的一般只有手機(jī)號(hào)，其他的信息我們很少會(huì)提供了，那我們可以從哪些方面來了解當(dāng)前用戶呢？
當(dāng)前用戶是誰
從產(chǎn)品端來講，我當(dāng)然希望知道當(dāng)前的用戶群是什么樣子的，男的多女的多，老得多少的多，是文藝青年還是運(yùn)動(dòng)少年，知道了當(dāng)前的主要用戶的分布，才可以有針對(duì)性的對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化。
- 用戶基礎(chǔ)信息
現(xiàn)在一般的注冊(cè)，只需要使用手機(jī)號(hào)就可以了（多年以前都是郵件注冊(cè)），有一些產(chǎn)品需要實(shí)名制，這就需要提供身份證號(hào)了。
直接通過手機(jī)號(hào)，無法獲取有什么價(jià)值的信息，歸屬地的話，現(xiàn)在用的不一定都是當(dāng)?shù)厥謾C(jī)號(hào)，有可能是外省的，但是如果通過其他平臺(tái)進(jìn)行匹配的話，很大概率會(huì)有意外收獲，匹配一下微信，知道性別和昵稱，運(yùn)氣好的話會(huì)看到朋友圈照片，再匹配下支付寶，興許會(huì)得到名字。
相比之下，身份證號(hào)獲取的信息就更多些，主要是年齡和性別。
其他的信息，就要看產(chǎn)品的性質(zhì)和定位了，比如國家的一些產(chǎn)品，要什么不都得給啊，比如前段時(shí)間那個(gè)個(gè)稅的APP，一些送貨的APP，可能會(huì)需要你的公司地址、家庭住址，一些購物APP的話，根據(jù)你的消費(fèi)行為就可以知道你是單身還是戀愛還是結(jié)婚，有沒有孩子等等等等。
瀏覽行為
這個(gè)是用戶主動(dòng)瀏覽產(chǎn)品而留下的信息，就是常說的用戶行為分析，用戶使用什么設(shè)備登錄APP訪問頁面，有沒有點(diǎn)擊，有沒有收藏，有沒有點(diǎn)贊，有沒有關(guān)注，經(jīng)常去看的內(nèi)容等等都可以找到，日積月累的行為可以真正找出這個(gè)用戶的偏好習(xí)慣。消費(fèi)行為
這里以消費(fèi)行為為例，因?yàn)橛行┊a(chǎn)品定位不是購物類的，可能是內(nèi)容類的。
用戶在平臺(tái)上下過幾次單，花了多少錢，都買過什么，最喜歡購買什么，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是最準(zhǔn)確最核心的，相對(duì)應(yīng)的還有用戶的售后行為，對(duì)商品的評(píng)價(jià)啊之類的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)建模
首先，我們肯定是留下了用戶的瀏覽數(shù)據(jù)，消費(fèi)數(shù)據(jù)，然后從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，我們會(huì)先建立指標(biāo)寬表層，這里可以作為集市，主要是用戶粒度在各個(gè)場(chǎng)景下的輕度聚合數(shù)據(jù)，后面要打標(biāo)簽的話，就可以用這些指標(biāo)寬表。標(biāo)簽層還可以分為事實(shí)標(biāo)簽和預(yù)測(cè)類標(biāo)簽，事實(shí)標(biāo)簽主要是我們從業(yè)務(wù)出發(fā)，制定了某些規(guī)則給用戶做的分類，預(yù)測(cè)類標(biāo)簽主要是根據(jù)用戶最近的一些行為，判斷他是不是要流失了，一款新品會(huì)不會(huì)購買等。
以我們公司為例，我們主要是做了指標(biāo)寬表層，標(biāo)簽層主要是根據(jù)運(yùn)營或產(chǎn)品的一些定制需求，搞了一些標(biāo)簽，像用戶活躍度，消費(fèi)頻率，消費(fèi)頻次，類似RFM這類的標(biāo)簽（后面會(huì)整理下RFM的使用），其他預(yù)測(cè)類的標(biāo)簽很少，有幾個(gè)類似認(rèn)為猜測(cè)的，像我們以前是有貨架的，我們就通過用戶當(dāng)天最后1次購買時(shí)間來判斷用戶是否加班，還有一個(gè)是用戶下單后可以發(fā)紅包，通過統(tǒng)計(jì)這個(gè)用戶發(fā)的紅包領(lǐng)取程度來判斷用戶圈子是否樂于參加搶紅包這類活動(dòng)，還是屬于偏統(tǒng)計(jì)類的指標(biāo)。
零售行業(yè)來說，主要就是人、貨、場(chǎng)，這三部分的指標(biāo)寬表層搞好了，后面再做什么都很方便了。
有了標(biāo)簽，可以做些什么
這個(gè)還是要結(jié)合運(yùn)營或產(chǎn)品端來做，畢竟精細(xì)化運(yùn)營嘛，還是要找到定制的場(chǎng)景來，而且通過這部分的數(shù)據(jù)反饋回過頭去優(yōu)化模型，落地是最重要的。這部分除了精細(xì)化運(yùn)營，還可以做推薦，主要根據(jù)用戶以往的消費(fèi)行為和關(guān)注行為，現(xiàn)在的購物APP都有，內(nèi)容類的像頭條也有。
哈哈，剛剛看了篇用戶畫像相關(guān)文章的作者吐槽，實(shí)際的確是這樣，花時(shí)間搞完了以后，并沒有用起來，所以我推薦先把指標(biāo)寬表層好好梳理下，最后就算不搞標(biāo)簽，實(shí)際分析也用的到。
附：關(guān)于指標(biāo)
這里簡(jiǎn)單介紹下我們?cè)谥笜?biāo)層統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，這個(gè)的話和公司的關(guān)注點(diǎn)和產(chǎn)品有關(guān)，我們是零售行業(yè)，所以也是偏銷售類的。
基礎(chǔ)信息
大部分用戶我們只能獲取他的手機(jī)號(hào)，這主要和我們的產(chǎn)品定位有關(guān)，前面說過我們有兩個(gè)場(chǎng)景，一個(gè)是貨架場(chǎng)景，用戶掃貨架上的二維碼進(jìn)行支付，可以使用微信、支付寶、我們的APP，如果是使用APP的話，一定是要綁定手機(jī)號(hào)的，使用第三方渠道支付的話，主要是走授權(quán)，不一定可以獲取到用戶手機(jī)號(hào)，所以我們系統(tǒng)中還有很多用戶是沒有手機(jī)號(hào)的；另一個(gè)場(chǎng)景就是門店，在門店用戶可以使用APP掃商品碼直接支付，或者走傳統(tǒng)的收銀員通道，或者使用自助收銀機(jī)，因此門店場(chǎng)景下也是有部分用戶無法獲取手機(jī)號(hào)。
除了手機(jī)號(hào)，再可以獲取的數(shù)據(jù)就很少了。我們是有會(huì)員體系的，如果要使用會(huì)員中的共享商品，需要實(shí)名認(rèn)證，這樣就可以得到用戶的身份證號(hào)，年齡性別啥的都有了，這部分人很少。我們的貨架是擺放在公司的，所以通過在貨架購買的商品，我們可以知道用戶所在的公司、行業(yè)等信息。
哦，我們門店還有人臉識(shí)別的設(shè)備，每天去參與識(shí)別可以抽獎(jiǎng)，送優(yōu)惠券，我們可以通過這種方式獲取的用戶的真實(shí)頭像信息。
還有通過微信渠道認(rèn)證的話，我們可以獲取用戶的昵稱和性別數(shù)據(jù)。消費(fèi)信息
和消費(fèi)有關(guān)的，也就是那些：訂單數(shù)、GMV、實(shí)付金額、購買商品數(shù)量、購買商品種類數(shù)、優(yōu)惠訂單數(shù)、優(yōu)惠金額，基礎(chǔ)的指標(biāo)大概是這些，然后就可以根據(jù)時(shí)間維度、支付方式維度、等等進(jìn)行一些組合，比如：近14天訂單數(shù)，周一訂單數(shù)，某某時(shí)間段訂單數(shù)、支付寶支付訂單數(shù)等等。
還有一些類似單筆最高金額、最早訂單時(shí)間、購買次數(shù)最多的門店、購買最多的商品這種；
還有活動(dòng)類的指標(biāo)，參與活動(dòng)次數(shù)、優(yōu)惠券使用次數(shù)、使用優(yōu)惠券購買金額等；
上面的指標(biāo)組合后還可以有各種占比、比率類的指標(biāo)。瀏覽信息
因?yàn)槲覀冇凶约旱腁PP，而且掃碼后的H5頁面也都埋了點(diǎn)，所以我們可以統(tǒng)計(jì)用戶的行為數(shù)據(jù)。
門店場(chǎng)景下，用戶如果自助支付的話，是可以按照一個(gè)漏斗流程來看的；貨架場(chǎng)景也是如此，掃碼，選擇商品，支付，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主要有掃碼次數(shù)，支付次數(shù)，瀏覽時(shí)長(zhǎng)這些，還有分享次數(shù)，搶紅包次數(shù)等。
就上面這些拼拼湊湊，二三百字段也就有了。
