什么是用户画像？
简略来说，用户画像=给用户打标签。标签是高度精粹的特征标识，比方说年纪、性别、地域、爱好等。由这些标签调集能笼统出一个用户的信息全貌，每个标签别离描绘了该用户的一个维度，各个维度彼此联络，一起构成对用户的全体描绘。
举例来说，假如你经常在李佳琦直播间购买彩妆，那么依据你的消费记载，电商后台就会给你打上“女人”“价格灵敏”“忠诚用户”等标签，一起能依据你所购买物品的价格，判别你的消费才能，甚至能依据你所买物品的适用人群，判别你的年纪区间段。
依托这些信息，你就会被后台拆分为无数个标签，然后让后台预判你是个什么样的人。那么意图也就很明显，依托这些标签信息，对你进行精准营销，给你引荐的产品信息流都是性价比高的女人用品，然后进步你的下单成功率。
做这些用户画像有什么用？
在看完上面举的电商比方后，你应该也懂了个五六分，但翻开来说，便是由于用户的行为数据无法直接用于数据剖析和用户模型构建，咱们也无法从用户的行为日志中直接获取有用的信息。
但假如将用户的行为数据标签化，构成用户画像今后，咱们对用户就有了一个直观的知道。一起核算机也能够了解用户，将用户的行为信息用于个性化引荐查找、广告精准投进和智能营销。
尽管用户画像的效果远不止这些，但大体不离以下几个方面
1.精准营销：经过用户画像，将用户集体分割成更细的粒度，运用短信、邮件做精准营销
2.数据剖析：依据用户的特色、行为特征对用户进行分类后，经过数据剖析不同用户画像集体的散布特征
3.产品应用：用户标签是许多数据产品的根底，比方个性化引荐体系，CRM根底树立等
4.数据发掘：以用户画像为根底构建引荐体系、查找引擎、广告投进体系，提高服务精准度
怎样才能做出一套可落地的用户画像？
不少企业做了用户画像，或许仅仅完成了一些静态标签，以用户根本特色为主，入门等级便是做些用户问卷调研、电话访谈，进阶的便是经过一些后台埋点，得出男女份额7:3，华南华北份额4:6这些会被事务方痛骂的痒点数据。没有真实用在实践事务中，对事务发生价值，终究沦为形式主义。
所以要让用户画像真的能发挥出效果，一套可实践落地的用户画像是必要条件。
1、清晰事务方做用户画像的意图
这儿先指出大多数人的过错考虑次序：不是由于有了用户画像，然后用画像去提高事务，而是事务有需求，才需要去树立用户画像。举个比方，内容型社区期望经过上线常识付费模块，将该形式进行商业变现，基于此，咱们需要把事务方针和要处理的问题进行整理，依据要处理的问题去做用户画像。只要理解了事务方做用户画像的意图，才能在之后选取出更为契合需求的数据标签。
2、对用户数据进行搜集
常见的用户数据可分为静态数据和动态数据。由静态数据标签树立出便是2D用户画像，例如小明，男，25岁，北京；而动态数据标签+静态数据标签，树立出来的便是3D用户画像，例如小明于3.11登入30min，拜访了某页面4次后，将产品参加购物车，这些便是归于动态的信息，是跟着时刻不断改变。
静态数据：
用户最根底的信息要素，例如名字、城市、学历、注册时刻、注册办法等。
动态数据：
动态数据：用户不断改变的行为信息，翻开网页，参加购物车、购买物品等相同都是用户动态的行为数据。
3、构建用户画像模型
搜集到根底用户数据之后，咱们从用户的根本概略下手，对用户的年纪、地域、职业等维度进行剖析，将用户画像进行建模。
①Who（用户）—— 哪些用户
对用户的表明，便利区别用户，定位用户信息
②when（时刻）—— 什么时刻发生
用户发生行为的时刻跨度和时刻点，比方阅读页面20s，其间点击按钮是在5s，回来是在17s，也便是时刻跨度20s，发生行为的时刻点别离是5s和17s。
③where（地址）—— 用户行为触点
用户触摸产品的触点，比方网址拜访了哪些分页，在APP上点了哪些按钮，改写了几回，或许其他交互行为。
④what（事情）—— 触发的信息点
也便是用户拜访的内容信息，比方首要阅读了类别，品牌，描绘，生产日期等，这些内容也生成了对应标签。
⑤action(举动）—— 用户详细行为
比方电商用户的增加购物车、查找、谈论、购买、点击赞、保藏等。用户画像的数据模型能够归纳为下面的公式：用户+时刻+行为+触摸点，某用户由于在什么时刻、地址、做了什么事，然后打上标签。
不同产品需求不同的标签组合，不同的标签组合也就构成了用户画像的模型。
4、数据可视化
构建完模型后，用BI东西对前面发生的用户画像进行数据可视化剖析，一般是剖析特定集体，比方能够依据用户价值来细分出中心用户、评价某一集体的潜在价值空间，以作出针对性的运营等。
客户全体剖析
而这儿常用到的数据剖析模型便是RFM客户剖析模型，运用BI东西核算出每个客户的RFM目标，这儿我用的是FineBI，经过客户称号、消费时刻、消费金额来处理出前次买卖间隔R、买卖频率F、买卖金额M三个原始字段，如下图所示。
可是要注意的是这三个目标不是呆板不变的，要针对自己的职业特色灵敏变通，比方在金融职业，最近一次购买时刻或许并不适用，此刻能够考虑选用金融产品持有时刻来替代R，这样更能表现用户与金融企业树立联络时刻的长短。
把用户依照三个维度目标进行区分，也就相当于将用户放到下面这个正方体中：
因而咱们要对目标进行切分，设定阈值，也便是为目标设定正负值，保证三个目标将用户分为八个象限。一般比较常用的办法便是等频和等宽进行切分，比方将用户购买花费进行均匀值核算。
可是均匀值只适合于均类数据，关于一些不规则数据，均匀值会形成很大的差错：
比方一家公司有三家客户，订单额别离为1万、5千和1百，明显重要客户应该是前两个。而三个客户的订单均匀值为5033，假如依照均匀值区分数据，那么只要第一个客户契合重要客户的规范，这明显是不对的。
这时候咱们就要用到聚合的功用，简略说，聚合功用便是一堆数据依照内涵特征的不同进行区分，不同类的数据之间的不同一般是很大的，这样就能找到大数据量中的“中心点”，而非均匀点。
在FineBI中咱们能够直接运用聚合功用，聚合目标挑选“订单金额“、”时刻“、”次数“，聚合数挑选”3“，聚合办法挑选”欧氏间隔“，这样就能够得到终究的聚合成果了，终究能够核算出每个客户的聚合R值、聚合F值和聚合M值，这便是咱们要用到的参阅值。
用户分类
咱们将三个目标别离进行区分后，依照下图的办法进行组合，就能够得到八个象限，代表8类客户：
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