展示 使用者畫像 使用者畫像系統搭建思路

「本篇文章主要講解精細化運營中不可或缺的核心功能——使用者畫像系統，並將介紹如何從 0 到 1 的進行系統的搭建，思路和功能點的設計。」

從目標上劃分，資料分析又可以分為三類：描述式分析、**式分析和決策式分析。

所以說，乙個分析系統，至少要包含描述式分析的能力，這樣資訊的獲取是不成問題。再高階就是增加**式和決策式的分析能力，讓分析師可以更高效、更準確的解決問題。

什麼是畫像系統？畫像系統是乙個以使用者為分析物件，通過各種方法將使用者資訊進行展示，提供給分析人員全面、準確並具有指導意義的資訊，從而優化運營的策略。

畫像系統最為核心的三個能力，分別是：資訊的加工生產能力、資訊的分析展示能力和資訊的傳遞能力。我們將其比作一次烹飪流程：資訊加工生產就是我們的原材料，他決定了我們可以做哪些菜；資訊的分析展示就是我們做出來的菜，技巧、順序都會影響我們的菜品口感；資訊的傳遞是我們最後裝菜的容器，如果沒有盤子，菜品也就無法被品嚐。

畫像系統可以做什麼？掌握使用者特徵，更好的進行使用者群選定，提公升運營效果。

抓住畫像系統最核心的三個能力，我們的搭建思路也圍繞這三點進行展開。分別是：內容生產、畫像分析和對外輸出。

資料的採集、加工和生產：

資料的採集可以參考市面上主流的大資料平台進行資料的採集和治理即可。通過埋點的方式，我們需要將使用者在產品中的行為進行記錄上報。盡可能準確、全面的採集核心鏈路的資料。

資料的的加工和生產，實際上就是我們標籤體系的搭建。文章後半段會單獨講述如何搭建乙個標籤體系。

在實際的操作中，還需再額外考慮幾個點：

歷史的記錄：因為我們在為使用者畫像做資料儲備，所以在預想範圍內是無法避免對乙個使用者的歷史狀態進行分析的。我們需要在每次標籤的加工時，考慮到歷史資料的備份儲存。

豐富的配置：如果系統的物件導向是我們的業務人員，那麼隨著產品的發展，標籤的規則修改在所難免。那麼如果能做到快速響應，順應業務的變化，就是需要考慮的乙個問題。

多視角的分析模型：

分析模型是畫像系統中的精髓所在。從分析的體量劃分，分為群體和單體；從分析的狀態劃分，分為靜態和動態；從分析的路徑劃分，分為探索分析和目標倒推。

群體和單體：

群體分析，也就是我們平常說的使用者群畫像，使用者群畫像承載的目標是：體現人群的特徵。我們由淺入深的來思考，如何完成這個目標。

首先，我們要把基礎的資訊展示出來。

有了以上的基礎資訊，我們就可以對人群情況有乙個基礎的的認知，了解他們的構成和他們的習慣。光有基礎的認知是不夠的，我們還需要知道人群的特徵，這個特徵是要有差異化的、突出的、顯著的。普遍的分析方法中，會引入 tgi 指數(目標群體指數)來進行人群的特徵判斷。

我們引入乙個對照組，預設的可以是全體使用者，也可以是「最近 7 日活躍使用者」。

人群中標籤值的 tgi 指數：用來反映人群中該標籤是否是乙個突出的特徵，按照 tgi 指數進行排序，我們就可以得到這個群體與對照組最大的差異點在**

單體分析，也就是單個使用者畫像，單個使用者畫像承載的目標是：描繪出單個使用者的使用軌跡以及屬性特徵。

這個分為兩個部分，在我們分析單個使用者時，通過觀察行為軌跡來探索使用者的偏好和特徵，通過已有的屬性標籤全面的觀察總結性的特徵資訊。

靜態和動態：

靜態分析，即我們將人群選擇後，通過增減維度、變換視角來進行人群資訊的展示，從而獲得資訊。靜態分析的目標是，得到乙個人群的當前狀態，當前特徵，然後用於運營。

動態分析，人群演進，引入時間的概念，由於我們提前準備好了標籤的歷史資料，那麼我們就可以在這裡應用。選定人群後，可以向前或向後進行演進，觀察同乙個人群中標籤的遷移情況。這個在我們做運營活動後，觀察活動效果的作用上體現尤為明顯。

探索分析和目標倒推：

探索分析是個正向的分析過程，探索觀察這個使用者群中的特徵以及行為情況，來獲取我們想要的資訊和知識。

目標倒推，智慧型**，是我們從目標出發，提前判斷出人群的特性。我們使用使用者畫像，獲取資訊和知識，最後的目標是為了進行運營。運營的目標可能是完成某個活動或者是個多維立體的指標，那麼如果我們能在運營之前，就先**到這個群體與目標是否相匹配，就會規避一些效果不理想的風險。

高效穩定的對外輸出：

在我們生成了使用者畫像後，接下來落地的場景就是我們需要去應用這個人群或者特徵了。這裡主要有兩個場景，第乙個是使用人群包，第二個是使用人群的特徵。

人群包的使用上，系統中應考慮提供多種高效的對接方式。由於應用場景的不同，人群包中攜帶的特徵屬性等也可能不盡相同。

同時，設計完善的通知機制，當人群計算完成、標籤計算完成的狀態，可以快速被獲取到。

搭建乙個標籤體系，可以從我們的使用場景裡入手。既然我們的目標是來做精細化運營，那麼我們的搭建也應該圍繞著精細化運營的方法進行拆解。簡單的概括就是「自上而下的需求梳理」和「自下而上的體系構建」。

自上而下的需求梳理，可以拆解為幾個步驟：運營的目標、運營的方案、人群的拆解。

在我們做精細化運營時，是有乙個或者多個預期的目標的(比如：支付訂單)，同時業務也有核心指標(比如：頁面通過率)，那麼為了達成這個目標者指標，我們需要進行運營方案的制定。

比如「提高頁面通過率」，我們就需要再次進行人群的拆解：新老使用者的通過率不同，不同偏好的使用者通過率不同，不同目標的使用者通過率不同……在拆解的過程中，我們就會發現：做這個運營活動，我們需要「新老使用者標籤」「使用者偏好標籤」「訪問目標標籤」……

於是，標籤的體系的需求梳理工作，就順理成章的完成了。

當我們有了希望建立的標籤清單，先別急著建立，我們還需要進行一次資料的梳理和抽象。

我們會發現，很多業務標籤的定義會有部分重疊，比如：「新老使用者」「活躍使用者」都會使用最近訪問的時間進行判斷。類似這樣的情況還應該會有很多，這裡給出乙個比較通過用的解決辦法。

第一步 事實標籤的搭建：

首先，理解什麼叫事實標籤。使用者的屬性、使用者的行為指標這些歸類為事實標籤，在事實標籤中，只會描述「什麼時間」「做了幾次」這類真實反映事實的情況。

事實標籤主要的作用，就是用來做行為的概括和描述，並且為更加上層的標籤打下資料基礎(元標籤)。由於事實標籤只描述事實，所以他們的穩定性極高，不會隨業務指標的改變而變化。

第二步 模型標籤的搭建：

模型標籤是基於自己的業務判斷，或者大資料分析，綜合多個維度產生的標籤。舉個業內最通用的例子，應該就是 rfm 模型的標籤了。最近一次消費時間 recency，消費頻率frequency，消費金額 monetary，這三個指標都可以使用事實標籤進行描述。

所以，模型標籤很依賴業務的判斷。當然，我們也可以很自由的修改切割方案，所以模型標籤是結合了業務經驗，再加上一些主觀判斷得到的乙個可以反映使用者特徵的標記。他的穩定性一般，因為偶爾會結合不同的產品週期和客群的演變而進行調優。

第三步 使用者群標籤的搭建：

當我們有了事實標籤和模型標籤後，其實已經可以開始進行精細化運營了。但是對於某些特定的場景，我們可以固化下來一些有特徵的使用者群，比如：**值流失客群(使用「消費能力」「最近一次訪問時間」「消費意願」……構成)。

這類標籤更加貼合業務，甚至還有一定的時效性和週期性，有些甚至直接和活動掛鉤。使用者群標籤更加貼合業務場景，基本是不穩定的，會隨著業務的變化、運營策略的調整而新增或修改。

本文主要提供了乙個畫像系統的搭建思路，並從應用的場景反向推出大致需要提供哪些分析功能和模組。難免有些疏漏的情況，請各位結合自己的業務情況進行補充，隨著業務的發展和技術的進步，也會有更多的分析方法加入進來。

系統的搭建，最終都是為了完成目標而服務，所以，在我們引入新功能的時候，需要三思一下，這個功能，能不能很好的幫我完成這個目標？如果答案是肯定的，那麼這個功能就是有價值的。

題圖來自unsplash, 基於cc0協議

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