用戶畫像

簡(jiǎn)介

用戶畫像，作為一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，用戶畫像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

用戶畫像最初是在電商領(lǐng)域得到應(yīng)用的，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，用戶信息充斥在網(wǎng)絡(luò)中，將用戶的每個(gè)具體信息抽象成標(biāo)簽，利用這些標(biāo)簽將用戶形象具體化，從而為用戶提供有針對(duì)性的服務(wù)。

? 還記得年底收到的支付寶年度消費(fèi)賬單嗎？幫助客戶回顧一年的消費(fèi)細(xì)節(jié)，包括消費(fèi)能力、消費(fèi)去向、信用額度等等，再根據(jù)每位客戶的消費(fèi)習(xí)慣，量身定制商品推薦列表……這一活動(dòng)，將數(shù)據(jù)這個(gè)量化的詞以形象生動(dòng)的表現(xiàn)手法推到了大眾面前。

? 這就是用戶畫像在電商領(lǐng)域的一個(gè)應(yīng)用，隨著我國(guó)電子商務(wù)的高速發(fā)展，越來越多的人注意到數(shù)據(jù)信息對(duì)于電商市場(chǎng)的推動(dòng)作用?；跀?shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營(yíng)銷方式，可以最大限度的挖掘并留住潛在客戶，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析為電商市場(chǎng)帶來的突破不可估量。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，一切皆可“量化”，看似普通的小小數(shù)字背后，蘊(yùn)藏著無限商機(jī)，也正在被越來越多的企業(yè)所洞悉。

? 如何從大數(shù)據(jù)中挖掘商機(jī)？建立用戶畫像和精準(zhǔn)化分析是關(guān)鍵。

? 用戶畫像可以使產(chǎn)品的服務(wù)對(duì)象更加聚焦，更加的專注。在行業(yè)里，我們經(jīng)?？吹竭@樣一種現(xiàn)象：做一個(gè)產(chǎn)品，期望目標(biāo)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(chǎn)品會(huì)走向消亡，因?yàn)槊恳粋€(gè)產(chǎn)品都是為特定目標(biāo)群的共同標(biāo)準(zhǔn)而服務(wù)的，當(dāng)目標(biāo)群的基數(shù)越大，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)就越低。換言之， 如果這個(gè)產(chǎn)品是適合每一個(gè)人的，那么其實(shí)它是為最低的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)的，這樣的產(chǎn)品要么毫無特色，要么過于簡(jiǎn)陋。

縱覽成功的產(chǎn)品案例，他們服務(wù)的目標(biāo)用戶通常都非常清晰，特征明顯，體現(xiàn)在產(chǎn)品上就是專注、極致，能解決核心問題。比如蘋果的產(chǎn)品，一直都為有態(tài)度、追求品質(zhì)、特立獨(dú)行的人群服務(wù)，贏得了很好的用戶口碑及市場(chǎng)份額。又比如豆瓣，專注文藝事業(yè)十多年，只為文藝青年服務(wù)，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(wù)，遠(yuǎn)比給廣泛人群提供低標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)更接近成功。 　其次，用戶畫像可以在一定程度上避免產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員草率的代表用戶。代替用戶發(fā)聲是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中常出現(xiàn)的現(xiàn)象，產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員經(jīng)常不自覺的認(rèn)為用戶的期望跟他們是一致的，并且還總打著“為用戶服務(wù)”的旗號(hào)。這樣的后果往往是：我們精心設(shè)計(jì)的服務(wù)，用戶并不買賬，甚至覺得很糟糕。

? 在產(chǎn)品研發(fā)和營(yíng)銷過程中，確定目標(biāo)用戶是首要任務(wù)。不同類型的用戶往往有不同甚至相沖突的需求，企業(yè)不可能做出一個(gè)滿足所有用戶的產(chǎn)品和營(yíng)銷。因此，通過大數(shù)據(jù)建立用戶畫像是必不可少的。

? 這只是用戶畫像在電商領(lǐng)域的應(yīng)用，事實(shí)上用戶畫像已經(jīng)不知不覺的滲透到了各個(gè)領(lǐng)域，在當(dāng)前最火的抖音，直播等領(lǐng)域，推薦系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時(shí)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(jù)市場(chǎng)研究和數(shù)據(jù)，創(chuàng)建的理想中客戶虛構(gòu)的表示。創(chuàng)建用戶畫像，這將有助于理解現(xiàn)實(shí)生活中的目標(biāo)受眾。企業(yè)創(chuàng)建的人物角色畫像，具體到針對(duì)他們的目標(biāo)和需求，并解決他們的問題，同時(shí)，這將幫助企業(yè)更加直觀的轉(zhuǎn)化客戶。

? 用戶畫像最重要的一個(gè)步驟就是對(duì)用戶標(biāo)簽化，我們要明確要分析用戶的各種維度，才能確定如何對(duì)用戶進(jìn)行畫像。

? 在建立用戶畫像上，有很多個(gè)步驟：

• 首先，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集，電商領(lǐng)域大致分為行為數(shù)據(jù)、內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)，如瀏覽量、訪問時(shí)長(zhǎng)、家具偏好、回頭率等等。而金融領(lǐng)域又有貸款信息，信用卡，各種征信信息等等。
• 然后，當(dāng)我們對(duì)用戶畫像所需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集完畢后，需要對(duì)這些資料進(jìn)行分析和加工，提煉關(guān)鍵要素，構(gòu)建可視化模型。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行行為建模，抽象出用戶的標(biāo)簽。電商領(lǐng)域可能是把用戶的基本屬性、購(gòu)買能力、行為特征、興趣愛好、心理特征、社交網(wǎng)絡(luò)大致的標(biāo)簽化，而金融風(fēng)控領(lǐng)域則是更關(guān)注用戶的基本信息，風(fēng)險(xiǎn)信息，財(cái)務(wù)信息等等。
• 隨后，要利用大數(shù)據(jù)的整體架構(gòu)對(duì)標(biāo)簽化的過程進(jìn)行開發(fā)實(shí)現(xiàn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，將標(biāo)簽管理化。同時(shí)將標(biāo)簽計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算。這個(gè)過程中需要依靠Hive，Hbase等大數(shù)據(jù)技術(shù)，為了提高數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，還要用到Flink，Kafka等實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)。
• 最后，也是最關(guān)鍵的一步，要將我們的計(jì)算結(jié)果，數(shù)據(jù)，接口等等，形成服務(wù)。比如，圖表展示，可視化展示，

? 事實(shí)上，在構(gòu)建用戶畫像過程中，注重提取數(shù)據(jù)的多元性而不是單一性，譬如針對(duì)不同類型的客戶提取不同的數(shù)據(jù)，又或者針對(duì)線上線下的客戶分析其中差異?？偠灾?，保證數(shù)據(jù)的豐富性、多樣性、科學(xué)性，是建立精準(zhǔn)用戶畫像的前提。

當(dāng)用戶畫像基本成型后，接下來就可以對(duì)其進(jìn)行形象化、精準(zhǔn)化的分析。此時(shí)一般是針對(duì)群體的分析，如可以根據(jù)用戶價(jià)值來細(xì)分出核心用戶、評(píng)估某一群體的潛在價(jià)值空間，以此作出針對(duì)性的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)策略、客戶引導(dǎo)的調(diào)整。因此，突出研發(fā)和展示此類型的產(chǎn)品，又在家具的整體搭配展示中進(jìn)行相關(guān)的主題設(shè)計(jì)，以此吸引目標(biāo)人群的關(guān)注和購(gòu)買。

? 毫無疑問，大數(shù)據(jù)在商業(yè)市場(chǎng)中的運(yùn)用效果已經(jīng)突顯，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的各個(gè)行業(yè)，誰能抓住大數(shù)據(jù)帶來的優(yōu)勢(shì)，誰才更有機(jī)會(huì)引領(lǐng)行業(yè)的未來。

實(shí)時(shí)用戶畫像

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用比較火爆的領(lǐng)域，比如推薦系統(tǒng)在實(shí)踐之初受技術(shù)所限，可能要一分鐘，一小時(shí)，甚至更久對(duì)用戶進(jìn)行推薦，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需要，我們需要更快的完成對(duì)數(shù)據(jù)的處理，而不是進(jìn)行離線的批處理。

現(xiàn)在企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)要求越來越高，已經(jīng)不滿足于T+1的方式，有些場(chǎng)景下不可能間隔一天才反饋出結(jié)果。特別是推薦，風(fēng)控等領(lǐng)域，需要小時(shí)，分鐘，甚至秒級(jí)別的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)響應(yīng)。而且這種秒級(jí)別響應(yīng)的不只是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)流，而且經(jīng)過與離線計(jì)算一樣的，復(fù)雜的聚合分析之后的結(jié)果，這種難度其實(shí)非常大。

幸好實(shí)時(shí)計(jì)算框架的崛起足夠我們解決這些問題，近年來Flink，Kafka等實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)的框架與技術(shù)越來越穩(wěn)定，足夠我們支撐這些使用場(chǎng)景。

在實(shí)時(shí)用戶畫像的構(gòu)建中，通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的不斷迭代計(jì)算，逐漸的不斷完善出用戶畫像的全貌，這也正符合數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋举|(zhì)，這整體架構(gòu)中，淡化離線計(jì)算在之前特別重的作用，只留做歸檔和歷史查詢使用，更多的數(shù)據(jù)通過實(shí)時(shí)計(jì)算進(jìn)行輸出，最終達(dá)到對(duì)用戶畫像的目的。

在實(shí)時(shí)計(jì)算的過程需要對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聚合計(jì)算，而復(fù)雜的標(biāo)簽也需要實(shí)時(shí)的進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，難度巨大，但是最終對(duì)于畫像的實(shí)時(shí)性有著重大的意義。

本文介紹了用戶畫像的簡(jiǎn)介與實(shí)時(shí)用戶畫像的重要意義，但是用什么技術(shù)架構(gòu)可以支撐這些想法的實(shí)現(xiàn)呢？

下一章，我們將探討項(xiàng)目整體架構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，未完待續(xù)~

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