臨近雙十一，好多朋友都來向我咨詢與增長業(yè)務(wù)相關(guān)的問題，各行各業(yè)的都有，但我本人確實(shí)沒有實(shí)操過這么多行業(yè)，所以每次有人問我，如何實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目增長，我都會(huì)先反問他們一個(gè)問題：你們的用戶畫像是怎樣的？

久而久之我發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，很多公司其實(shí)都沒有一個(gè)明確的用戶畫像——也就是說，他們自己都不知道自己的用戶是誰。

更有甚者，連什么是用戶畫像都不清楚。

比如：下面這位朋友，我讓他發(fā)下他們業(yè)務(wù)的用戶畫像，兄臺(tái)居然讓我自己去查？然后，發(fā)給我一份行業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告。

我：？？？？

其實(shí)做運(yùn)營的同學(xué)和產(chǎn)品經(jīng)理對“用戶畫像”四個(gè)字應(yīng)該并不陌生，聽了沒有一千也有八百遍，但好像很少有人真正去了解什么是用戶畫像，以及用戶畫像是怎么產(chǎn)生的。

下面我就來仔細(xì)說下用戶畫像的概念、作用以及如何建立正確的用戶畫像，中間會(huì)用到幾個(gè)小例子幫助大家理解，請收好。

1、什么是用戶畫像？

用戶畫像又叫用戶標(biāo)簽，是基于用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的種種行為數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)主動(dòng)或被動(dòng)的收集后，通過數(shù)據(jù)加工分析，產(chǎn)生的一個(gè)個(gè)標(biāo)簽。

比如：男性、90后、白領(lǐng)、喜歡購買電子產(chǎn)品、月工資15000等等。

用戶畫像的內(nèi)容可以很寬泛，只要是對用戶的認(rèn)知，都可以叫做用戶畫像。

但你所去認(rèn)知的這批人必須是你的典型用戶，他們會(huì)用相似的方式使用你的產(chǎn)品，服務(wù)或消費(fèi)你的品牌。

2、用戶畫像的作用

關(guān)于用戶畫像的作用，我認(rèn)為主要有以下三點(diǎn)：

1）精準(zhǔn)營銷

我相信這是很多運(yùn)營同學(xué)為什么來看這篇文章的原因，從簡單粗暴式操作到精細(xì)化的運(yùn)營，將用戶人群進(jìn)行分層，再用短信、push、推文等手段，刺激用戶對產(chǎn)品的使用、下單，或?qū)τ脩暨M(jìn)行召回等。

2）廣告投放

品牌處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期時(shí)，需要大量對外曝光。

由于推廣預(yù)算有限，在渠道的選擇上，就要求能有更多自己典型的用戶進(jìn)行推廣，這時(shí)就需要用戶畫像的配合了。

3）數(shù)據(jù)分析

這個(gè)可以理解為建立數(shù)據(jù)倉庫，利用各個(gè)標(biāo)簽將各個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)打通，比如之前的文章《微信公眾號(hào)高階運(yùn)營策略，建議你和產(chǎn)品經(jīng)理一起來看看》，講的是利用公眾號(hào)進(jìn)行定向推送，那么把用戶在公眾號(hào)上的行為和電商APP上的行為均建立行為標(biāo)簽并打通，繼而建立數(shù)據(jù)倉庫，然后制作出用戶畫像，那么精細(xì)化的推送策略才是完美的。

3、如何建立正確的用戶畫像？

接下來來到了很多人最關(guān)心的部分：如何建立正確的用戶畫像？

首先，需要明確一點(diǎn)，所有的用戶畫像都是基于業(yè)務(wù)模型的，很多同學(xué)連自己的業(yè)務(wù)模型都沒有搞清楚，連業(yè)務(wù)場景和形態(tài)都沒弄明白就開始做用戶畫像，基本上就是在做無用功。

下面我用一個(gè)小故事，來幫助大家理解：如何更好地建立正確的用戶畫像？

小明開始創(chuàng)業(yè)了，開發(fā)了一個(gè)APP售賣各類零食，經(jīng)營半年后，效益非常不錯(cuò)。但是，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)業(yè)績增長乏力，加大推廣投入后仍不見起色。于是找到我，希望我為他們建立一套精細(xì)化運(yùn)營的策略來提升業(yè)績。

當(dāng)我跟小明進(jìn)行深度溝通后發(fā)現(xiàn)，小明的團(tuán)隊(duì)一直都是粗暴式的運(yùn)營，根本沒有運(yùn)用數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長。

于是，我準(zhǔn)備先幫小明梳理清楚他的用戶畫像，再來做下面的運(yùn)營動(dòng)作。

首先，我將他的最基本業(yè)務(wù)流程給畫了出來。

按照這個(gè)圖，首先我根據(jù)是否有購買過沙拉，將小明的用戶劃分成了5類：

潛在用戶（注冊了APP但未下單）

新用戶（購買過一次）

老用戶（購買過2次及以上的用戶）

VIP用戶（90天內(nèi)消費(fèi)超過200元）

流失用戶（90天內(nèi)未來消費(fèi)）

這里分享一個(gè)神奇的數(shù)據(jù)，用戶只要產(chǎn)生了一次復(fù)購，即一定時(shí)間內(nèi)購買過2次，則此人的留存率將提升30%。

針對潛在用戶，給予新人禮包，促使產(chǎn)生第一次購買；針對新用戶，則需刺激他盡快產(chǎn)生一次復(fù)購，比如給他定向推送上一次購買品類的其他產(chǎn)品，并用紅包刺激下單；用戶則希望利用vip用戶的權(quán)益來刺激他們成為老用戶，比如VIP用戶可享受優(yōu)先發(fā)貨，贈(zèng)送贈(zèng)品，參與試吃等活動(dòng)。

這樣用戶畫像就出來幾個(gè)了——

之后，再通過用戶的自身屬性來增加用戶標(biāo)簽。

我讓小明把所有用戶的訂單全部導(dǎo)出來，以訂單地址為依據(jù)來做判斷。

比如：一個(gè)用戶多次使用同一個(gè)地址收貨，那么就判定此地址為常用地址，然后根據(jù)常用地址是公司寫字樓還是學(xué)校，來判定此用戶是白領(lǐng)還是學(xué)生。

對于學(xué)生和白領(lǐng)用戶的運(yùn)營策略，將會(huì)是完全不同的。

對于學(xué)生來說，性價(jià)比可能是優(yōu)先考慮的因素，可以重點(diǎn)推薦他們一些相對便宜的零食。

或者做一些裂變活動(dòng)的時(shí)候，可以優(yōu)先PUSH到他們。還得考慮到學(xué)生7-8月和過年期間的假期和開學(xué)時(shí)間段，通常來說，開學(xué)期間的消費(fèi)需求會(huì)比較高一些

對于白領(lǐng)來說，可能性價(jià)比就不一定是優(yōu)先考慮的因素，消費(fèi)體驗(yàn)可能更重要，那就推薦一些口感比較好的進(jìn)口零食，或者不易胖的低脂零食。

消費(fèi)場景在公司的話，還要考慮到拆包裹，吃零食的場景，考慮到客戶拆包時(shí)若被其他同事看到，有可能產(chǎn)生分享心理，那么就可以設(shè)置團(tuán)購的優(yōu)惠，或者推薦包裝比較大的分享裝。

到這里，用戶標(biāo)簽又豐富了幾個(gè)——

最后，我們通過用戶在APP端的行為來預(yù)測流失用戶。

我們從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)：增長減緩的主要原因，是用戶流失率開始上升。流失的原因會(huì)有很多，最重要的是找到用戶不消費(fèi)時(shí)間節(jié)點(diǎn)之前的關(guān)鍵因素。

比如：

• 用戶一段時(shí)間打開APP的次數(shù)少了，那么就可能會(huì)流失（此時(shí)流失的關(guān)鍵因素是APP打開次數(shù)的減少）
• 用戶給過差評(píng)，那么就可能流失（此時(shí)流失的關(guān)鍵因素是差評(píng)客戶未及時(shí)維護(hù)）；
• 用戶下單至收貨之間的物流時(shí)間超過7天，可能流失；
• 用戶十幾天都沒再登入APP，可能流失；
• 用戶第一次下單的金額特別少，就可能流失。

原因特別多，把盡可能想到的原因都列出來，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)建模進(jìn)行預(yù)判。（技術(shù)的問題這里就不分享了）

需要注意的是，所有這些都是動(dòng)態(tài)的，所以我將用戶的回購或再瀏覽周期定為7天（拍腦袋想的，買了一次零食后，7天內(nèi)一定會(huì)吃完）。

根據(jù)不同的業(yè)務(wù)情況，盡可能的將時(shí)間周期切分的更細(xì)一點(diǎn)，更容易分析。接著就按照數(shù)據(jù)情況，通過用戶行為的細(xì)節(jié)進(jìn)行預(yù)判。

有了這些判斷，就可以在不同階段有針對性的進(jìn)行召回。

根據(jù)用戶購買零食的偏好來分：零食分為肉類、膨化食品、休閑零食、代餐類、減脂類等等，小明根據(jù)用戶購買的品類偏好來分，可分為：喜好吃肉、喜好膨化食品等等。

根據(jù)消費(fèi)模型綜合因素來分

此外，還可以用RFM模型（衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造力能力的公交）來分（不了解RFM模型可以自行百度），這個(gè)就相對比較復(fù)雜一點(diǎn)，后面單獨(dú)出一篇文章來講。

看完這個(gè)案例，我相信你一定有點(diǎn)感覺了。

然后，再來看這一套底層的生產(chǎn)思路：

• 第一步，確定業(yè)務(wù)目標(biāo)；
• 第二步，跑出數(shù)據(jù)，生產(chǎn)標(biāo)簽；
• 第三步，分析數(shù)據(jù)，洞察用戶。洞察并不是最終目的，因?yàn)槎床熘皇堑玫揭粋€(gè)結(jié)論或者方向；
• 第四步，開始應(yīng)用。應(yīng)用后又帶來新的數(shù)據(jù)，從而形成數(shù)據(jù)的閉環(huán)。

第一步，確定業(yè)務(wù)目標(biāo)

以應(yīng)用來驅(qū)動(dòng)需求。

很多同學(xué)都會(huì)犯都一個(gè)錯(cuò)誤，他在做用戶畫像多時(shí)候，一次性能搞出幾千個(gè)標(biāo)簽。其實(shí)這并沒有什么用，因?yàn)槟愀居貌涣诉@么多標(biāo)簽，你還會(huì)被這么多標(biāo)簽搞得不知道怎么辦。

第二步，跑出數(shù)據(jù)，生產(chǎn)標(biāo)簽

數(shù)據(jù)是一切的核心，沒有數(shù)據(jù)說要建很多標(biāo)簽是沒有用的，如果你手里沒有數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)不多，你第一個(gè)工作不是建后面的標(biāo)簽體系，而是要趕緊找數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)主要來源是用戶在注冊時(shí)填寫的，還有在平臺(tái)上的行為，無論是互動(dòng)行為、瀏覽點(diǎn)擊行為還是消費(fèi)行為。然后，通過這些行為來建立標(biāo)簽體系，當(dāng)然有些標(biāo)簽是客觀存在的，有些標(biāo)簽是根據(jù)邏輯預(yù)測出來的。

比如：填了性別的，或者通過微信的unionid獲取的，這就是客觀存在的。但是，如果這些信息都沒有，那就根據(jù)用戶的名字進(jìn)行預(yù)測，像王小紅基本就是女性，王小虎基本就是男性了。當(dāng)然，預(yù)測一定是會(huì)有誤差的。

一般我們會(huì)通過用戶屬性和行為數(shù)據(jù)，建立基礎(chǔ)的用戶標(biāo)簽體系。

通常有這4大類：

第一類：人口屬性。比如說性別、年齡、常駐地、籍貫，甚至是身高、血型，這些東西叫做人口屬性。

第二類：社會(huì)屬性。因?yàn)槲覀兠總€(gè)人在社會(huì)里都不是一個(gè)單獨(dú)的個(gè)體，一定有關(guān)聯(lián)關(guān)系的，如婚戀狀態(tài)、受教育程度、資產(chǎn)情況、收入情況、職業(yè)等。

第三類，興趣偏好。攝影、運(yùn)動(dòng)、吃貨、愛美、服飾、旅游、教育等，這部分是最常見的，也是最龐大的，難以一一列舉完。

第四類，用戶行為。3、7、15、30日內(nèi)登錄時(shí)長、登錄次數(shù)、登錄時(shí)間段、瀏覽深度、價(jià)格偏好、購買偏好等等。

第三步，分析數(shù)據(jù)，洞察用戶

利用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，建立模型標(biāo)簽。比如上文說到的我針對流失率提升，建立的預(yù)測模型，當(dāng)你能洞察到某一類用戶的某一些行為，就可以預(yù)判到這一類用戶可能即將流失時(shí)，你就能用各種策略進(jìn)行挽回了。

所以，基于營銷和消費(fèi)相關(guān)的標(biāo)簽，新客、老客、用戶的流失和忠誠、用戶的消費(fèi)水平和頻率等，都是構(gòu)成CRM（客戶關(guān)系管理）的基礎(chǔ)，可能大家更習(xí)慣叫它用戶/會(huì)員管理運(yùn)營平臺(tái)。

第四步，應(yīng)用標(biāo)簽

光有用戶管理平臺(tái)不行，還得轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品運(yùn)營策略。

不同的標(biāo)簽對應(yīng)不同的用戶群體，也對應(yīng)不同的營銷手段。CRM的結(jié)構(gòu)中會(huì)包含各類觸達(dá)用戶的常用渠道比如短信、郵件、推送等。也包含CMS（內(nèi)容管理系統(tǒng)），執(zhí)行人員通過其快速配置活動(dòng)頁、活動(dòng)通道、優(yōu)惠券等，靠營銷活動(dòng)拉動(dòng)數(shù)據(jù)。讓數(shù)據(jù)跑起來產(chǎn)生閉環(huán)后，就可以讓用戶畫像原來越清晰，標(biāo)簽越來越精準(zhǔn)。

注意：不要拘泥于技術(shù)細(xì)節(jié)。用簡單的方法快速走通整個(gè)流程，然后再去看哪些環(huán)節(jié)需要優(yōu)化去深入，比如上面流失預(yù)測，可以把時(shí)間維度切分為一天甚至一小時(shí)，但是根本沒必要。快速跑完整個(gè)環(huán)節(jié)才是核心。

作者： swimming

來源：微信公眾號(hào)：“類類有話說（ID：leileitalk520）

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總結(jié)

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