用戶畫像

簡介

用戶畫像，作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。

用戶畫像最初是在電商領域得到應用的，在大數據時代背景下，用戶信息充斥在網絡中，將用戶的每個具體信息抽象成標簽，利用這些標簽將用戶形象具體化，從而為用戶提供有針對性的服務。

? 還記得年底收到的支付寶年度消費賬單嗎？幫助客戶回顧一年的消費細節，包括消費能力、消費去向、信用額度等等，再根據每位客戶的消費習慣，量身定制商品推薦列表……這一活動，將數據這個量化的詞以形象生動的表現手法推到了大眾面前。

? 這就是用戶畫像在電商領域的一個應用，隨著我國電子商務的高速發展，越來越多的人注意到數據信息對于電商市場的推動作用。基于數據分析的精準營銷方式，可以最大限度的挖掘并留住潛在客戶，數據統計與分析為電商市場帶來的突破不可估量。在大數據時代，一切皆可“量化”，看似普通的小小數字背后，蘊藏著無限商機，也正在被越來越多的企業所洞悉。

? 如何從大數據中挖掘商機？建立用戶畫像和精準化分析是關鍵。

? 用戶畫像可以使產品的服務對象更加聚焦，更加的專注。在行業里，我們經常看到這樣一種現象：做一個產品，期望目標用戶能涵蓋所有人，男人女人、老人小孩、專家小白、文青屌絲…… 通常這樣的產品會走向消亡，因為每一個產品都是為特定目標群的共同標準而服務的，當目標群的基數越大，這個標準就越低。換言之，如果這個產品是適合每一個人的，那么其實它是為最低的標準服務的，這樣的產品要么毫無特色，要么過于簡陋。

縱覽成功的產品案例，他們服務的目標用戶通常都非常清晰，特征明顯，體現在產品上就是專注、極致，能解決核心問題。比如蘋果的產品，一直都為有態度、追求品質、特立獨行的人群服務，贏得了很好的用戶口碑及市場份額。又比如豆瓣，專注文藝事業十多年，只為文藝青年服務，用戶粘性非常高，文藝青年在這里能找到知音，找到歸宿。所以，給特定群體提供專注的服務，遠比給廣泛人群提供低標準的服務更接近成功。　其次，用戶畫像可以在一定程度上避免產品設計人員草率的代表用戶。代替用戶發聲是在產品設計中常出現的現象，產品設計人員經常不自覺的認為用戶的期望跟他們是一致的，并且還總打著“為用戶服務”的旗號。這樣的后果往往是：我們精心設計的服務，用戶并不買賬，甚至覺得很糟糕。

? 在產品研發和營銷過程中，確定目標用戶是首要任務。不同類型的用戶往往有不同甚至相沖突的需求，企業不可能做出一個滿足所有用戶的產品和營銷。因此，通過大數據建立用戶畫像是必不可少的。

? 這只是用戶畫像在電商領域的應用，事實上用戶畫像已經不知不覺的滲透到了各個領域，在當前最火的抖音，直播等領域，推薦系統在大數據時代到來以后，用戶的一切行為都是可以追溯分析的。

步驟

? 什么是用戶畫像？用戶畫像是根據市場研究和數據，創建的理想中客戶虛構的表示。創建用戶畫像，這將有助于理解現實生活中的目標受眾。企業創建的人物角色畫像，具體到針對他們的目標和需求，并解決他們的問題，同時，這將幫助企業更加直觀的轉化客戶。

? 用戶畫像最重要的一個步驟就是對用戶標簽化，我們要明確要分析用戶的各種維度，才能確定如何對用戶進行畫像。

? 在建立用戶畫像上，有很多個步驟：

首先，基礎數據收集，電商領域大致分為行為數據、內容偏好數據、交易數據，如瀏覽量、訪問時長、家具偏好、回頭率等等。而金融領域又有貸款信息，信用卡，各種征信信息等等。
然后，當我們對用戶畫像所需要的基礎數據收集完畢后，需要對這些資料進行分析和加工，提煉關鍵要素，構建可視化模型。對收集到的數據進行行為建模，抽象出用戶的標簽。電商領域可能是把用戶的基本屬性、購買能力、行為特征、興趣愛好、心理特征、社交網絡大致的標簽化，而金融風控領域則是更關注用戶的基本信息，風險信息，財務信息等等。
隨后，要利用大數據的整體架構對標簽化的過程進行開發實現，對數據進行加工，將標簽管理化。同時將標簽計算的結果進行計算。這個過程中需要依靠Hive，Hbase等大數據技術，為了提高數據的實時性，還要用到Flink，Kafka等實時計算技術。
最后，也是最關鍵的一步，要將我們的計算結果，數據，接口等等，形成服務。比如，圖表展示，可視化展示，

? 事實上，在構建用戶畫像過程中，注重提取數據的多元性而不是單一性，譬如針對不同類型的客戶提取不同的數據，又或者針對線上線下的客戶分析其中差異。總而言之，保證數據的豐富性、多樣性、科學性，是建立精準用戶畫像的前提。

當用戶畫像基本成型后，接下來就可以對其進行形象化、精準化的分析。此時一般是針對群體的分析，如可以根據用戶價值來細分出核心用戶、評估某一群體的潛在價值空間，以此作出針對性的產品結構、經營策略、客戶引導的調整。因此，突出研發和展示此類型的產品，又在家具的整體搭配展示中進行相關的主題設計，以此吸引目標人群的關注和購買。

? 毫無疑問，大數據在商業市場中的運用效果已經突顯，在競爭激烈的各個行業，誰能抓住大數據帶來的優勢，誰才更有機會引領行業的未來。