3點簡括客戶畫像「目標客戶畫像分析案例」

用戶畫像就是根據用戶特徵、業務場景和用戶行為等信息，構建一個標籤化的用戶模型。簡而言之，用戶畫像就是將典型用戶信息標籤化。

在金融領域，構建用戶畫像變得很重要。比如金融公司會藉助用戶畫像，採取垂直或精準營銷的方式，來了解客戶、挖掘潛在客戶、找到目標客戶、轉化用戶。

以某P2P公司智投產品搞的投資返現活動為例，通過建立用戶畫像，來避免大量燒錢的運營行為。經過分析得知，出借人A的復投意願概率為45%，出借人B的復投意願概率為88%。為了提高平台成交量，在沒有建立用戶畫像前，我們可能會對出借人A和B實行同樣的投資返現獎勵，但分析結果是，只需激勵出借人A進行投資，從而節約了運營成本。此外，我們在設計產品時，也可以根據用戶差異化分析去做針對性的改進。

對產品經理而言，掌握用戶畫像的搭建方法，即了解用戶畫像架構，是做用戶研究前必須要做的事情。

一、收集數據

收集數據是用戶畫像中十分重要的一環。用戶數據來源於網路，而如何提取有效數據，比如打通平台產品信息，引流渠道用戶信息，收集用戶實時數據等，這也是產品經理需要思考的問題。

用戶數據分為靜態信息數據和動態信息數據。對於一般公司而言，更多是根據系統自身的需求和用戶的需要收集相關的數據。

數據收集主要包括用戶行為數據、用戶偏好數據、用戶交易數據。

以某跨境電商平台為例，收集用戶行為數據：比如活躍人數、頁面瀏覽量PV、訪問時長、瀏覽路徑等；收集用戶偏好數據：比如登錄方式、瀏覽內容、評論內容、互動內容、品牌偏好等；收集用戶交易數據：比如客單價、回頭率、流失率、轉化率和促活率等。收集這些指標性的數據，方便對用戶進行有針對性、目的性的運營。

我們可對收集的數據做分析，讓用戶信息形成標籤化。比如搭建用戶賬戶體系，可自建立數據倉庫，實現平台數據共享，或打通用戶數據。

二、行為建模

行為建模就是根據用戶行為數據進行建模。通過對用戶行為數據進行分析和計算，為用戶打上標籤，可得到用戶畫像的標籤建模，即搭建用戶畫像標籤體系。

標籤建模主要是基於原始數據進行統計、分析和預測，從而得到事實標籤、模型標籤與預測標籤。

標籤建模的方法來源於阿里巴巴用戶畫像體系，廣泛應用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放和智能營銷等各種應用領域。

以今日頭條的文章推薦機製為例，通過機器分析提取你的關鍵詞，按關鍵詞貼標籤，給文章打上標籤，給受眾打標籤。接著內容投遞冷啟動，通過智能演算法推薦，將內容標籤跟觀眾標籤相匹配，把文章推送給對應的人，實現內容的精準分發。

三、構建畫像

用戶畫像包含的內容並不完全固定，不同企業對於用戶畫像有著不同對理解和需求。根據行業和產品的不同，所關注的特徵也有不同，但主要還是體現在基本特徵、社會特徵、偏好特徵、行為特徵等。

用戶畫像的核心是為用戶打標籤。即將用戶的每個具體信息抽象成標籤，利用這些標籤將用戶形象具體化，從而為用戶提供有針對性的服務。

以李二狗的戶畫像為例，我們將其年齡、性別、婚否、職位、收入、資產標籤化，通過場景描述，挖掘用戶痛點，從而了解用戶動機。其中將21~30歲最為一個年齡段，薪資20~25K作為一個收入範圍，利用數據分析得到數據標籤結果，最終滿足業務需求，從而讓構建用戶畫像形成一個閉環。

用戶畫像作為一種勾畫目標用戶、聯繫用戶訴求與設計方向的有效工具，被應用在精準營銷、用戶分析、數據挖掘、數據分析等。

總而言之，用戶畫像根本目的就是尋找目標客戶、優化產品設計，指導運營策略，分析業務場景和完善業務形態。