往期回顧：

比你更了解你，淺談用戶畫像（一）

前面所講的內(nèi)容，是對于畫像進(jìn)行了理論上的定義和直觀上的認(rèn)識。

我們知道畫像后，為什么要去構(gòu)建畫像？構(gòu)建出來有什么用呢？下面和大家分享一下我的看法。

首先，我們從理論上去分析一下，具體分為業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個方面。業(yè)務(wù)層面上，我們通過用戶畫像可以構(gòu)建一個具象的認(rèn)知，構(gòu)建戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)的方向。同時，也可以去探索用戶的足跡，形成以用戶為導(dǎo)向的方向。

具體是什么意思呢？就是構(gòu)建具體認(rèn)知，構(gòu)建戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)方向。其實就是說，我們?yōu)榱嗽谶@個層面跟核心用戶，達(dá)成一個統(tǒng)一和具象的認(rèn)識。達(dá)成了認(rèn)識之后，我們才方便在后續(xù)的投入上面能有的放矢，至少我們知道應(yīng)該向哪個方向投入。

當(dāng)我們在為用戶去設(shè)計產(chǎn)品的時候，我們必須要清楚的知道用戶長什么樣子，他有什么行為的特征，有什么樣的屬性特征。這樣我們才能以用戶為導(dǎo)向。所以，我們根據(jù)用戶畫像的信息去做產(chǎn)品設(shè)計，這樣才是為我們公司提出戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)層面的指導(dǎo)。

探索用戶的足跡形成用戶的導(dǎo)向，其實是說在我們詳細(xì)的了解了真實用戶，他是如何和產(chǎn)品的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行互動后，我們才能進(jìn)一步的深化產(chǎn)品。當(dāng)我們對用戶進(jìn)行畫像的時候，我們一定要從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，帶業(yè)務(wù)場景目標(biāo)，去解決實際的一個業(yè)務(wù)問題。

比如，我們要去進(jìn)行畫像，要么就是去獲取新用戶，要么就是去提升用戶體驗，再或者可能就是去挽回一個流失用戶。總之，我一定是有一個非常明確的目標(biāo)。這些是從業(yè)務(wù)上去構(gòu)建用戶畫像一些必要性而做出的努力。

從技術(shù)層面上來講，我們通過用戶畫像的構(gòu)建，可以幫助去構(gòu)建底層的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，來服務(wù)上層的應(yīng)用。同時，也是在某些層面上方便信息的處理。

為什么呢？用戶畫像除了可以做直觀的展示之外，更多的是服務(wù)一些上層的應(yīng)用。其實剛剛幾位老師也提到過，比如在推薦系統(tǒng)里，用戶畫像是可以做推薦系統(tǒng)非常重要的一環(huán)而存在，它對推薦的效果有較大的提升。

另外，像剛剛提到的在金融里面的應(yīng)用，用戶畫像也可以應(yīng)用在風(fēng)控的應(yīng)用里，做一些規(guī)則特征來存在，來量化系統(tǒng)等級。

所謂方便信息的處理，其實是說我們標(biāo)簽之后，計算機(jī)就可以方便地來處理一些量化的需求。

比如去做一些分類統(tǒng)計，某個視頻網(wǎng)站上最近比較火的脫口秀，希望知道看脫口秀大會的用戶到底有多少，男女比例是多少；或者可以去做數(shù)據(jù)挖掘，喜歡買榴蓮的用戶，通常他們喜歡的是什么服裝品牌；或者經(jīng)常買咖啡、又買大蒜的用戶，他們的年齡分布是什么樣子。等等。可以幫我們?nèi)プ鲆恍┝炕治觥?/p>

總之，用戶畫像可以完美地抽象出一個用戶的信息全貌，這是企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的根基。

用戶畫像可以幫助企業(yè)，為用戶提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)。我們也總是在說千人千面，每個給客戶提供服務(wù)的企業(yè)，最終的目的都是，當(dāng)用戶打開產(chǎn)品、打開APP或者網(wǎng)站時，他看到的內(nèi)容和得到的體驗，都是針對他來設(shè)計的，或者說符合他的調(diào)性。只有這樣，他的體驗才會有一個真正的提升。

下面給大家舉個例子，結(jié)合明略的用戶畫像和營銷自動化的場景，舉一個畫像支撐業(yè)務(wù)的非常淺顯的例子。

當(dāng)我們想要舉行一場營銷活動的時候，可能不會面向所有的用戶群體，就是針對某一類具有一定特征的用戶來進(jìn)行。

首先，我們就會用到用戶畫像，根據(jù)我們對于用戶的畫像，或者根據(jù)用戶構(gòu)建的標(biāo)簽，去進(jìn)行人群的圈選。

根據(jù)業(yè)務(wù)上的條件，去確定用戶群體，我們就可以在群體里面通過條件把它圈選出來。比如這個例子里面，就是通過一個消費(fèi)行為的標(biāo)簽，把360天內(nèi)都沒有購買過的用戶圈出來。

當(dāng)真正去做營銷活動的時候，我就可以在營銷自動化產(chǎn)品里面，在規(guī)劃和實施營銷活動的時候，將剛剛篩選出來的用戶群體作為標(biāo)準(zhǔn)群，就是我畫紅圈的部分。我們就可以輕松地實現(xiàn)定向的營銷。

總體來講，畫像作為一個整體，它到底有什么作用？剛剛提到畫像、標(biāo)簽，它其中有幾個聯(lián)系。下面具體來談一談標(biāo)簽，標(biāo)簽到底有什么樣的作用？為什么會有這么大的重要性？

標(biāo)簽可以將數(shù)據(jù)及其含有的信息轉(zhuǎn)化成帶有明確的可決策行為的指導(dǎo)。“人”參與決策越多的地方，越需要將數(shù)據(jù)/信息進(jìn)行標(biāo)簽化，以提升人對數(shù)據(jù)的理解和處理效率，實現(xiàn)人機(jī)協(xié)同。

這個總結(jié)出來的具體是什么含義呢？我們可以來詳細(xì)地交流一下。

我們來觀察一下這些所謂的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，比如營銷領(lǐng)域的DNT、CPP，或者大家不太熟悉的話，我們可以舉一些通用的例子，比如BI等等，這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品的特征，就是怎么樣用數(shù)據(jù)讓人們?nèi)ギa(chǎn)生快速地理解。

舉一個具體的例子，當(dāng)前的疫情的環(huán)境下，可能有一個大家經(jīng)常會遇到的標(biāo)簽，我們在測體溫的時候，如果超過37度，可能就是發(fā)燒了，就需要去看醫(yī)生，我們可能就會被帶走隔離，這個點就是一個重要的標(biāo)簽，就是一個發(fā)燒點。

再比如開車的時候，如果時速超過120碼，我的導(dǎo)航上的顯示就變成紅色了，這個也是一個非常重要的標(biāo)簽，它就會告訴我，說我超速了。

所以，我們在日常生活中，總是遇到一些特別底層的標(biāo)簽，比如說到某個標(biāo)簽，我就能知道去怎么做，或者下一步該怎么走。比如我看到超速了，就知道該把速度降下來了。

再從另一個角度來看一下，為什么需要去做標(biāo)簽？比如說我們現(xiàn)在的各種新聞類或者短視頻類的APP，他們的背后都有一個非常好的推薦，這些推薦可能不需要標(biāo)簽。比如它知道你喜歡這個東西，它就推給你看，然后你去看，它可能再給你推薦另外一個，可能你又看了。

當(dāng)所有的這些數(shù)據(jù)由機(jī)器去處理的時候，它可能不需要理解是什么，因為它有大量的用戶的反饋數(shù)據(jù)去幫它做決策，它就可以不斷地去刷新、去訓(xùn)練模型。

但是如果某些場景中是需要人參與做決策，也就是說人參與決策的地方越多，我們就越需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化。為什么呢？因為人處理信息就沒有辦法像機(jī)器通過大量的預(yù)算，畢竟人處理的信息是有限的。

所以，為了快速地讓人對數(shù)據(jù)進(jìn)行理解，可以去提升處理效率，最終實現(xiàn)人機(jī)協(xié)同。我們用標(biāo)簽的目的，就是為了把大量的數(shù)據(jù)驗算完的結(jié)果，通過信息的標(biāo)簽化，變成快速去理解，快速去做決策的一個形式。

就像我們剛剛提到的，在數(shù)據(jù)產(chǎn)品里，如果可以把數(shù)據(jù)變成一個明確的標(biāo)簽，提醒用戶你現(xiàn)在需要降速了，或者提醒用戶你發(fā)燒了，該去看醫(yī)生了。這就是一個非常好的標(biāo)簽，因為它已經(jīng)加速了我們處理的速度，直接幫忙我們?nèi)プ鰶Q策。

下面舉一個例子，我們進(jìn)一步來看一下標(biāo)簽的作用。

這個標(biāo)簽的作用也和后面要講到的標(biāo)簽的流程相關(guān)。在這個地方，它分成了四個步驟，我們來看一下，它是怎么通過這幾個步驟，一步一步地轉(zhuǎn)化成標(biāo)簽，最終指導(dǎo)我們?nèi)プ鰶Q策。

第一個步驟，就是最左邊的一列叫做數(shù)據(jù)在線，數(shù)據(jù)在線指的是什么呢？就是我要通過數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，將我們的業(yè)務(wù)流程在線化，在業(yè)務(wù)流程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，它就自然到線上，具備了讓人不去處理的條件。

比如，以前我們在超市里面買東西，很難去統(tǒng)計每個用戶買的什么東西，這樣的話，你后續(xù)的分析也就很難進(jìn)行。現(xiàn)在呢？很多人都在電商上買東西，購物環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)就在線了，以后可能隨著越來越多的業(yè)務(wù)流程在線化，我們分析的內(nèi)容也越來越多。

回到這個例子里，就是我的一個數(shù)據(jù)在線或者一個采購的過程，通過線上的購物，已經(jīng)記錄到我的系統(tǒng)里。

數(shù)據(jù)在線之后，我們第二個要做的就是去進(jìn)行一個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成信息的過程。比如，我們現(xiàn)在看到這個用戶叫王二妮，這個信息是什么呢？其實這個信息就是，比如說用戶轉(zhuǎn)化成信息，轉(zhuǎn)化成什么樣的信息呢？這個信息就是說在我的業(yè)務(wù)場景下，能夠解讀出來的內(nèi)容。

我們在這個例子里面看到王二妮，它典型就是一個凈化的文字，這個可能并不是一個非常直接的轉(zhuǎn)換。但這也是我們在從數(shù)據(jù)到信息的過程中，也是要基于我們對于業(yè)務(wù)場景的理解，我們不僅需要直接地分析數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。其實，我們還可以給這些數(shù)據(jù)附一些新的信息，這個就是我們所謂信息的轉(zhuǎn)換，以及我們的信息的一個爭議。

第三步，就要把我們的信息轉(zhuǎn)換成標(biāo)簽了。比如我們可以通過一些規(guī)則的設(shè)定，當(dāng)我看到這個信息的時候，我們就可以判斷，大概率90%以上這個人就是一個女性，叫王二妮。所以這個時候，我可以給她一個標(biāo)簽，一個應(yīng)該算是一種性別的標(biāo)簽，比如這個例子里面給了她一個標(biāo)簽，叫做女性。

第四步，就是我怎么樣根據(jù)這個標(biāo)簽去產(chǎn)生一個決策。在這個標(biāo)簽里面，我就是產(chǎn)生一個決策，在后續(xù)和這個用戶去溝通的時候，我更可能用一種媽媽性的溝通方式和稱呼。為什么會有這個決策呢？就是因為我們發(fā)現(xiàn)她購買嬰兒奶粉。

在電商的場景中，我們的一個用戶購買了一款嬰兒奶粉，我們接下來該如何去跟她互動，在做這個決策的過程中，就結(jié)合她的性別標(biāo)簽，我們可能會去判斷大概率是一個媽媽，就應(yīng)該使用媽媽性的溝通方式和稱呼去和她溝通。

這里會不會有一些錯誤？那當(dāng)然會有，比如我買的這個東西是幫別人買的，也可能會有這種情況發(fā)生。

不過，我們還會進(jìn)行更深入地分析，比如我們看到她買過的是三段奶粉，就意味著可能不是一種新生兒奶粉，一般小孩兒到一兩歲的年紀(jì)，也不會有人再去看他的時候，去送奶粉了，通常剛出生的時候，可能性會比較大。

所以，我們通過結(jié)合多種標(biāo)簽，將他們?nèi)ソY(jié)合起來，幫助我們?nèi)プ龀鰶Q策，就是適合用一種什么樣的方式去溝通。

在這個環(huán)節(jié)中，我們并不要求這個決策100%是正確的，因為在大多數(shù)的業(yè)務(wù)里面，我們只需要它給我們推薦，至少會讓我們?nèi)L試一下。

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