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導(dǎo)語(yǔ)：本文分享點(diǎn)是通過(guò)用戶熱詞反推用戶特征，希望對(duì)用戶研究、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析的同事有幫助。

01 什么是用戶畫像？為何要做用戶畫像？

在進(jìn)騰訊前，聽(tīng)說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都喜歡做用戶畫像調(diào)研，但成功應(yīng)用沒(méi)幾個(gè)。進(jìn)公司后看了幾份用戶畫像報(bào)告，基本點(diǎn)面都覆蓋了，數(shù)據(jù)和分析也沒(méi)什么偏差，但不知道解決哪些問(wèn)題。所以這里我先探討兩個(gè)問(wèn)題，什么是用戶畫像，為何要做用戶畫像。

剛?cè)胝{(diào)研的行業(yè)時(shí)候，覺(jué)得調(diào)研是無(wú)所不能，后來(lái)覺(jué)得調(diào)研無(wú)所能。其實(shí)關(guān)鍵是我們想清楚兩個(gè)問(wèn)題：一是我們解決什么問(wèn)題，二是用戶能回答哪些問(wèn)題。

自從進(jìn)了騰訊，才大概了解到一個(gè)產(chǎn)品工作流程：

商業(yè)分析->產(chǎn)品交互DEMO->供應(yīng)商BD->產(chǎn)品設(shè)計(jì)->前后臺(tái)開(kāi)發(fā)->市場(chǎng)推廣->用戶運(yùn)營(yíng)->售后客服->商業(yè)分析（重頭開(kāi)始，迭代2）

可以看到，我們常面對(duì)三類問(wèn)題：產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場(chǎng)和技術(shù)。針對(duì)這三類問(wèn)題，用戶能回答哪些？答案是顯然的：

● 技術(shù)問(wèn)題：用戶無(wú)法回答。

● 產(chǎn)品設(shè)計(jì)：產(chǎn)品需求問(wèn)題，用戶僅能意識(shí)到淺層問(wèn)題，但不思考需求背后邏輯、需求主次關(guān)系等，故他們的回答僅能參考。所以說(shuō)產(chǎn)品設(shè)計(jì)不需要看用戶調(diào)查。交互設(shè)計(jì)問(wèn)題，我們可看用戶能否完成主要任務(wù)，評(píng)估交互操作是否符合用戶基本習(xí)慣，如信息主次是否分明、色彩色塊引導(dǎo)是否合理、圖標(biāo)是否存在認(rèn)知混亂、邏輯結(jié)構(gòu)是否易于記憶?？梢?jiàn)，用研在產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面有所幫忙，但有一定的局限性。

● 市場(chǎng)問(wèn)題，向哪些用戶推廣，在哪些渠道推廣，推廣什么。這些問(wèn)題都可以通過(guò)用研得到結(jié)果，可見(jiàn)用戶研究對(duì)市場(chǎng)推廣有較大幫助。

回到剛才第一個(gè)問(wèn)題，什么是用戶畫像？這個(gè)是什么不重要，重要的是我們要解決什么問(wèn)題。一般而言，用戶畫像是解決市場(chǎng)推廣問(wèn)題，較少解決產(chǎn)品設(shè)計(jì)問(wèn)題的調(diào)研報(bào)告。

02 做用戶畫像的前提條件：其實(shí)我們?cè)缫延薪鉀Q方案！

作為一個(gè)用研同事，我們經(jīng)常面對(duì)兩個(gè)問(wèn)題：一是調(diào)研報(bào)告出來(lái)后就涼在那里，似乎沒(méi)起什么作用；二是產(chǎn)品同事經(jīng)常報(bào)怨，不知道用戶有哪些需求，如何解決目前困難。

如前面談及，用戶研究不是無(wú)所不能，它僅是提高產(chǎn)品/市場(chǎng)工作效率的工具之一，但不能代替各同事專業(yè)技能。或許有人說(shuō)，這是你們用研沒(méi)有做好做得深入，沒(méi)有突破。實(shí)際上，讓用研同事入門產(chǎn)品設(shè)計(jì)或品牌推廣專業(yè)技能，大概需要半年時(shí)間，然后才能提出一些專業(yè)解決方案。但沒(méi)人等得起半年，最多等2周，所以調(diào)研報(bào)告解決不了產(chǎn)品經(jīng)理的問(wèn)題。后來(lái)，作為用研，我調(diào)入到產(chǎn)品組，再后來(lái)調(diào)入品牌組，每個(gè)組呆了半年，自己切入產(chǎn)品設(shè)計(jì)和品牌推廣具體工作，才知道大概需要是哪些東西，如何解決。但假如大家沒(méi)有這個(gè)條件，可讓產(chǎn)品經(jīng)理先說(shuō)說(shuō)潛在幾個(gè)解決方案，然后每個(gè)方案需要獲取哪些數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證是否可行。這樣用研項(xiàng)目才會(huì)有價(jià)值。用戶研究再深，也不能代替設(shè)計(jì)師的活，畫出蒙羅麗莎。

03 我們?yōu)楹我鲇脩舢嬒瘢?/span>

在品牌組常被問(wèn)到一個(gè)問(wèn)題：用戶具有哪些特征，他們喜歡什么東西？當(dāng)這個(gè)問(wèn)題經(jīng)常被提問(wèn)，就有覺(jué)得有解決的必要，其實(shí)不是，是我們看到這個(gè)答案如何應(yīng)用：

1.我們希望根據(jù)用戶心理訴求，策劃一些有共鳴的話題/活動(dòng)，以便SNS傳播分享。

2.我們希望根據(jù)用戶品牌喜好，尋找一些異業(yè)品牌、娛樂(lè)節(jié)目、明星偶像合作，用曝光資源換取優(yōu)質(zhì)品牌合作，提升會(huì)員的美譽(yù)度。

3.我們希望根據(jù)用戶生活形態(tài)，在線下渠道/商家推廣會(huì)員品牌，投放更加精準(zhǔn)。

從上述可以看到，我們回答“用戶喜歡什么東西”是有應(yīng)用價(jià)值，因此我們清楚我們需要收集哪些數(shù)據(jù)，調(diào)研哪些問(wèn)題。

04 真實(shí)世界與用戶畫像的距離

(1）問(wèn)卷調(diào)查法

傳統(tǒng)用戶畫像調(diào)研，基本都是通過(guò)用戶訪談+問(wèn)卷調(diào)查完成。在報(bào)告綜述的時(shí)候，基本都是采取調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)總結(jié)歸納。但后來(lái)我們多少發(fā)現(xiàn)，無(wú)論我們問(wèn)了多少個(gè)問(wèn)題，用戶畫像還是不清晰的。例如，QQ會(huì)員用戶喜歡看電影，比非QQ會(huì)員用戶高出10%，但我們不能以是否喜歡看電影作為QQ會(huì)員用戶核心特征。因?yàn)樵诳措娪斑@件事情上，也有很多非QQ會(huì)員也喜歡。如此情況經(jīng)常發(fā)生，是否喜歡逛街、購(gòu)物、旅游、看書、聽(tīng)音樂(lè)、玩游戲等等，您會(huì)發(fā)現(xiàn)我們很難用幾百個(gè)問(wèn)卷調(diào)查指標(biāo)來(lái)將QQ會(huì)員用戶生活形態(tài)描繪出來(lái)，因?yàn)?5%指標(biāo)都缺乏顯性差異。這就是現(xiàn)實(shí)世界：mess。假如用戶問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)描繪一群人的生活形態(tài)，就像下圖的感覺(jué)，模糊大概知道是兩個(gè)人，但有點(diǎn)看不清。

若回想為何看不清用戶形態(tài)，總結(jié)原因有兩個(gè)：

①筆觸太粗：即我們提問(wèn)指標(biāo)不夠多，問(wèn)卷調(diào)查一般可覆蓋用戶生活形態(tài)的100個(gè)指標(biāo)，但在這100個(gè)指標(biāo)中找出有效指標(biāo)，估計(jì)不到10個(gè)。

②顏色太少：很多時(shí)候我們僅能問(wèn)用戶是否喜歡某件事情（2選項(xiàng)），或根據(jù)“非常喜歡”、“喜歡”、”一般“、”不喜歡“、”非常不喜歡“（5選項(xiàng)），甚至評(píng)分制（10選項(xiàng)），用戶根據(jù)自己感知打分，敏感度還是有限的。一般情況下，像評(píng)分制，用戶根據(jù)自己感覺(jué)打分，一般僅能區(qū)分5-6級(jí)別差異。但現(xiàn)實(shí)世界是，在一件事情態(tài)度上，可以有幾千種態(tài)度差異，后面會(huì)講述。

（2）外部調(diào)查數(shù)據(jù)與內(nèi)部后臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)合法

后來(lái)我們嘗試將用戶后臺(tái)數(shù)據(jù)全部提取，大約有300-500個(gè)指標(biāo)。但受信息安全限制，我們僅能拿到自己和合作部門數(shù)據(jù)，而電商數(shù)據(jù)、豆瓣閱讀喜歡的數(shù)據(jù)，基本都是缺乏的。不過(guò)有了后臺(tái)數(shù)據(jù)，用戶畫像是稍微清晰點(diǎn)。這里清晰并不單是數(shù)據(jù)指標(biāo)多，而是緯度更多。因?yàn)檫@300個(gè)指標(biāo)中，經(jīng)過(guò)因子分析，我們發(fā)現(xiàn)用戶盡在10個(gè)緯度上是有差異。意思是說(shuō)，這300個(gè)指標(biāo)可整合為10個(gè)指標(biāo)，來(lái)描述用戶差異，其余大部分指標(biāo)都是基于這10個(gè)指標(biāo)演變而成。下面可以概括有哪些指標(biāo)：

● 年齡相關(guān)：年齡、學(xué)歷、職業(yè)、收入強(qiáng)相關(guān)

● 活躍相關(guān)：登陸數(shù)、關(guān)系鏈數(shù)、C2C消息數(shù)、群數(shù)、群消息數(shù)強(qiáng)相關(guān)

● 付費(fèi)習(xí)慣相關(guān)：各鉆開(kāi)通紀(jì)錄、財(cái)付通充值消費(fèi)等強(qiáng)相關(guān)

● 等級(jí)相關(guān)：Q齡、現(xiàn)有等級(jí)、每天加速

● ……

經(jīng)過(guò)更多緯度，我們可將用戶畫像描寫得更細(xì)，如下圖?，F(xiàn)在大家還是猜得他們是誰(shuí)？相信很多人會(huì)猜到是一個(gè)成年男人和小孩，但不太確定他們特質(zhì)。這就是將外部調(diào)研數(shù)據(jù)和內(nèi)部后臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)合輸出的用戶畫像報(bào)告。

（3）文本挖掘法

經(jīng)過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)補(bǔ)充，我們可以發(fā)現(xiàn)更多有區(qū)隔性的特征指標(biāo)，但用戶內(nèi)心訴求還是不太清楚。在這個(gè)時(shí)候，我們跟微趨勢(shì)團(tuán)隊(duì)探討如何利用文本挖掘技術(shù)，來(lái)還原用戶畫像。抽象地理解，我們想讓每個(gè)點(diǎn)不僅是黑白兩個(gè)顏色，而是有6萬(wàn)4千多個(gè)的真彩色。轉(zhuǎn)換成操作方法，就是在一個(gè)事情態(tài)度上，我們不希望僅檢測(cè)用戶用戶是否喜歡，而是檢測(cè)到他喜歡哪些東西。但這里有幾個(gè)挑戰(zhàn)點(diǎn)：

① 豆瓣、電商、大眾點(diǎn)評(píng)有詳細(xì)用戶偏好數(shù)據(jù)，不單止知道用戶喜歡閱讀玄幻小說(shuō)，還知道他喜歡看那幾本，如70后，80后，90后喜歡言情小說(shuō)是不一樣的。而我們是缺乏這些生活類數(shù)據(jù)。

② 騰訊優(yōu)勢(shì)在于SNS，用戶數(shù)據(jù)就是UGC內(nèi)容。那么，我們能否拿UGC的內(nèi)容，分析用戶常提及哪些關(guān)鍵字，以此判斷用戶的特征？

于是，我整理了兩個(gè)樣本，分別是100w會(huì)員用戶和100w非會(huì)員用戶，提取最近一個(gè)月在騰訊微博所發(fā)布文本內(nèi)容，用微趨勢(shì)系統(tǒng)做文本挖掘，看看用戶常提及那些詞。

操作流程是順利的，但微博文本中存在大量廣告雜質(zhì)，幾乎占據(jù)整體數(shù)據(jù)量50%。即使經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)篩選清洗，用戶高頻次的詞往往集中在兩塊：

生活用詞：如知道,沒(méi)有,可以,喜歡,開(kāi)心,幸福,流淚,需要,覺(jué)得,希望等。這些詞是日常用，故提及率很高，但缺乏具體的含義。

最近流行詞（又稱新詞）：如特么,光棍節(jié),牛逼,期中考試,黃鉆,年費(fèi),呃呃呃呃呃,微博,坑爹,洗個(gè)澡。這些新詞是基于對(duì)比原有詞庫(kù)，機(jī)器發(fā)現(xiàn)最近出現(xiàn)很多，但受節(jié)假日、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、廣告等因素嚴(yán)重影響，并非用戶原始想法，故有效性也很低。

看來(lái)，在無(wú)限定主題情況下，用機(jī)器挖掘高頻次熱詞來(lái)歸納用戶特征是困難，微趨勢(shì)文本挖掘技術(shù)更適合在特定關(guān)鍵詞下一級(jí)關(guān)聯(lián)分析，如QQ會(huì)員用戶經(jīng)常提及斗戰(zhàn)神，微趨勢(shì)可以分析用戶在提及斗戰(zhàn)神時(shí)候，關(guān)聯(lián)提及哪些熱詞，那么我們就知道他們對(duì)斗戰(zhàn)神的想法是什么。這非常適合做專題分析和傳播。

（4）熱詞反查法

假如在沒(méi)主題或關(guān)鍵字限制情況下，機(jī)器挖熱詞是困難的，那么我們能否反過(guò)來(lái)，拿我們想測(cè)試熱詞列表，反過(guò)來(lái)計(jì)算每個(gè)詞被提及的頻次？于是，我們根據(jù)百度風(fēng)云榜（http://top.baidu.com/）整理一份熱詞表，共有2300個(gè)當(dāng)下熱詞，來(lái)分析用戶提及哪些詞語(yǔ)/事物更多，以此作為用戶畫像標(biāo)簽。

我們計(jì)算會(huì)員用戶不同年齡的提及熱詞的差異，找出不同年齡會(huì)員用戶關(guān)注哪些類目（如科幻片、喜劇片、劇情片），還算出不同年齡用戶分別喜歡看哪些不同的科幻片（如13-15歲喜歡看雷神2，23-29歲喜歡看速度與激情）。通過(guò)這次用戶喜好數(shù)據(jù)，我們就得出QQ會(huì)員用戶畫像及心理訴求。到此，我們可以看到在某一個(gè)緯度上面，用戶有千萬(wàn)種態(tài)度。用戶畫像也更加colorful和清晰。好吧，看得出是林志穎和kimi：）

回顧我們?nèi)粘ＵZ(yǔ)言內(nèi)容，會(huì)受到兩個(gè)因素影響：

①社會(huì)流行：如最近流行電影、電視劇、段子、口頭禪、網(wǎng)絡(luò)新詞等等。這些語(yǔ)言不管什么人都喜歡使用，成了社會(huì)流行。所以，我們?nèi)粘Ｉ钪袝?huì)提及很多社會(huì)流行事物。這些詞語(yǔ)的特點(diǎn)是提及率高，用戶間無(wú)差異。

②個(gè)人因素：70后和90后的說(shuō)話詞語(yǔ)是不一樣，這是受年齡因素影響；屌絲和白富美說(shuō)話內(nèi)容是不一樣，這是受經(jīng)濟(jì)因素影響。所以，我們可根據(jù)某群體的高頻提及關(guān)鍵字，來(lái)作為這群用戶的標(biāo)簽。

所以，若要找出不同年齡的QQ會(huì)員用戶差異，通過(guò)“該年齡會(huì)員用戶提及該詞頻次/會(huì)員用戶提及該詞頻次”公式即可實(shí)現(xiàn)。

在統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵字提及頻次方面，有以下注意事項(xiàng)：

①關(guān)鍵詞太長(zhǎng)：用戶會(huì)較少提及，如饑餓游戲2星火燎原，很多人會(huì)在微博上輸入全稱，故我們將關(guān)鍵字縮短，改為饑餓游戲2。

②關(guān)鍵詞過(guò)于常見(jiàn)：如最近一部電視劇叫《晴天》。用戶在微博上會(huì)因日常生活常提及這個(gè)詞，故我們得剔除，不納入分析。

③品牌詞：微博上廣告內(nèi)容占總體信息量50%，拿品牌詞統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵字提及頻次難以客觀。

最后，利用熱詞表的提及頻次來(lái)描述用戶畫像，他的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)在于同一地方。優(yōu)點(diǎn)是，我們可以拿不同項(xiàng)目類型熱詞表，來(lái)查看用戶在某個(gè)類目上的態(tài)度，如航空公司名稱、牙膏牌子。只要熱詞越獨(dú)特，其統(tǒng)計(jì)經(jīng)準(zhǔn)確性越高。只要有一批用戶微博文本內(nèi)容，我們就可以擴(kuò)展很多類目描繪。但它的缺點(diǎn)是一致的，就是我們得整理出一份全面的熱詞表，且每個(gè)熱詞都有自己的獨(dú)特性和當(dāng)下流行性，不能像企鵝、老虎那樣通用。

04 未來(lái)是大數(shù)據(jù)？

剛才提及，用戶淘寶的購(gòu)物數(shù)據(jù)、豆瓣電影/閱讀數(shù)據(jù)、阿瑪遜和當(dāng)當(dāng)?shù)臅鴨巍俣汝P(guān)鍵詞，用這些數(shù)據(jù)來(lái)描繪用戶畫像會(huì)更加清晰。原因是他們的數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)，是用戶喜好、搜索、購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，故百度、阿瑪遜和豆瓣推薦一般都很精準(zhǔn)。

其實(shí)，在大數(shù)據(jù)這個(gè)詞發(fā)明之前，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘?qū)W都發(fā)展很多年。以前我們會(huì)用大量數(shù)據(jù)來(lái)做關(guān)聯(lián)分析（如買啤酒的人傾向買紙尿布），或做聚類分析（如開(kāi)通QQ會(huì)員有4個(gè)細(xì)分市場(chǎng)）。所以大數(shù)據(jù)并不是什么新鮮的事情。只是回到我們第一個(gè)問(wèn)題，我們需要解決問(wèn)題，只是用戶畫像，而不是預(yù)估用戶下一次購(gòu)買的商品。所以我們的數(shù)據(jù)精度就沒(méi)有那么吹毛求疵。當(dāng)然，我們自身也沒(méi)這塊數(shù)據(jù)，也是不足。其實(shí)，說(shuō)這段話的意思是，做調(diào)研，做什么事情，可以多嘗試，但有時(shí)候得回過(guò)頭來(lái)看，我們的問(wèn)題或目標(biāo)是什么，而方法招式都是輔助的。

最后，POST一下照片原圖，看看他們的帥照，哈哈。

注：文中圖片均來(lái)自網(wǎng)絡(luò)

作者：鄔嘉文

來(lái)源：企鵝風(fēng)訊（ID：Tencent_FSight）

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