用户画像技术及方法论

导读：用户画像是近年来热门的话题,但很多人对它的认知仅停留在标签化的层面,或者只是利用它做一些简单的分群分析。如何全面地认知并系统性地尝试,背后还有很多值得深思的地方。今天我就根据自己的一些浅见进行分享,会涉及一些商品画像的知识。欢迎大家批评指正。

1. 什么是商品/用户画像

根据维基百科的定义,用户画像是与该用户相关联的数据的可视化展现,即用户信息标签化。比如范冰冰是一个女性演员,参加过哪些电影节等。这些标签在不同场景下可能有不同的用途。

比较常见的是建立平台客户群体化认知时,需要借助可视化的标签。比如京东的食品用户画像,可以分析性别比例、蓝领与白领占比、评价敏感的人群占比等,发现差异点并进行优化。

商品画像可以理解为商品海量数据的标签,根据商品的特征、设计、功能、口味、价位段等进行分类和描述。商品和用户画像有很多交集和互动,如用户经常购买某品类或颜色的商品,就可以贴上相应的标签。

2. 为什么需要商品/用户画像

通过用户和商品画像找到并更好地服务于产品的核心用户群体,可以实现企业与用户的双赢。

从微观上看,画像可用于精细化推荐、搜索、营销投放等;从宏观上看,可以建立市场细分和用户分群,探索用户足迹。商品画像除了与用户画像匹配,还可以驱动供应链的优化。

通过人口属性、购买行为、产品需求、兴趣态度等细分,可以更好地了解市场机会、竞争格局,提供差异化的产品和营销策略。

3. 如何构建商品/用户画像

以用户画像为例,主要包括收集数据、解构用户、构建标签体系等步骤。

数据来源包括用户静态属性和行为数据。用户画像包括人口统计学属性、消费需求、购买能力、兴趣爱好、社交属性等维度,可细分为浅层和深层。

构建方法论可分为静态和动态两类,前者相对稳定,后者变化较快。通过业务应用的要素分析,不断扩展标签维度,实现业务和数据的闭环。

4. 商品/用户画像的应用

1. 与竞品对比分析,优化市场定位和差异化策略。

2. 根据用户特征和偏好,精准投放广告和营销。

3. 结合用户生命周期,差异化运营新老用户。

4. 构建CRM系统,提升客户关系管理。

5. 总结

实践出真知,需要结合业务场景做尝试。做画像要有目标、有数据,也不必拘泥于技术细节,大胆尝试并迭代优化,从粗粒度到细粒度。