前面幾篇文章中作者梳理了對(duì)比分析法、多維度拆解法、漏斗觀察法、分布分析法和用戶留存分析法，本篇文章繼續(xù)聊聊第6種數(shù)據(jù)分析方法：用戶畫像分析法。
作為一枚產(chǎn)品汪，用戶畫像這個(gè)詞你一定不陌生，那用戶畫像到底是什么呢？我們又該如何結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景創(chuàng)建可用的用戶畫像呢？用戶畫像有什么作用呢？
大家可以先思考一下上面三個(gè)問題~
首先，我們來聊聊什么是用戶畫像。
一、什么是用戶畫像？
用戶畫像是通過對(duì)用戶各類特征進(jìn)行標(biāo)識(shí)，通過標(biāo)識(shí)給用戶貼上各類標(biāo)簽，再通過標(biāo)簽把用戶分為不同的群體，以便對(duì)不同的群體分別進(jìn)行產(chǎn)品/運(yùn)營運(yùn)作。
二、標(biāo)簽都有哪些？
這里呢我們把標(biāo)簽分為四大類：
第一類：基礎(chǔ)屬性
像年齡、性別、生日、星座、教育、身高、收入、職業(yè)等。
第二類：社會(huì)關(guān)系
婚姻、有無女孩、有無男孩、家里是否有老人、性取向等。
第三類：行為特征
行為特征又分為兩塊兒：
- 基本行為：注冊(cè)時(shí)間、來源渠道、最近一次活躍的時(shí)間、最近一次支付的時(shí)間。
- 業(yè)務(wù)行為：是否買過特惠商品、是否曾獲優(yōu)秀學(xué)員，這些標(biāo)識(shí)都會(huì)對(duì)產(chǎn)品的后期運(yùn)營有所幫助。
第四類：業(yè)務(wù)相關(guān)
這一類跟其他類不太一樣，就像第三類中的業(yè)務(wù)行為，它是通過業(yè)務(wù)行為產(chǎn)生出來的特征，而業(yè)務(wù)相關(guān)呢，它是積累了其他的業(yè)務(wù)不會(huì)去記錄的一些數(shù)據(jù)，比如運(yùn)動(dòng)健身類的產(chǎn)品。
它會(huì)涉及到：胖瘦高矮、體脂率、BMI、在練胸或者練臀、日均10000步、收藏了多少份健身計(jì)劃等等。
三、標(biāo)簽從哪兒來？
第一：直接填寫
通過產(chǎn)品的一些特殊的步驟，讓用戶直接填寫，比如注冊(cè)頁面，下圖是某陌生人社交產(chǎn)品，通過用戶注冊(cè)讓用戶去填寫年齡和性別。
還有一些偏內(nèi)容性的產(chǎn)品，可以通過讓用戶選擇他感興趣的話題，如下圖：
還有一些是運(yùn)用借地打地的手段，比如一些電商、外賣類的產(chǎn)品和地圖類的產(chǎn)品，首先是讓用戶填寫地址，其次是讓用戶選擇標(biāo)簽，表面上是提供一個(gè)工具，事實(shí)上讓用戶幫助產(chǎn)品獲取結(jié)構(gòu)化的工具，讓系統(tǒng)知道，用戶作為一個(gè)個(gè)體，他的家、公司、學(xué)校在什么地方。
還有一些像裝修類的產(chǎn)品，看上去是一個(gè)便捷的功能，平臺(tái)方通過這個(gè)功能可以收集到大量跟業(yè)務(wù)相關(guān)的詳情信息。
隨著用戶的自我保護(hù)意識(shí)越來越強(qiáng)，而且呢用戶又非常的懶，莫名其妙填一些信息用戶也比較反感。那就有了第二種獲取標(biāo)簽的途徑。
第二：通過用戶自己的已有特征推導(dǎo)
當(dāng)然，這種方式的成本比較高，沒有讓用戶直接填寫來的簡(jiǎn)單方便，一般的產(chǎn)品不會(huì)經(jīng)常去這樣做，它適用的場(chǎng)景有以下幾種：
（1）做活動(dòng)時(shí)
相信大家都有做活動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)，我們?cè)谧龌顒?dòng)時(shí)會(huì)篩選一批用戶出來做定向推廣，比如說年齡、地區(qū)、新老用戶。
舉個(gè)栗子：你是某電商平臺(tái)的產(chǎn)品經(jīng)理，現(xiàn)在要做一個(gè)推廣活動(dòng)，面向的用戶群體為在消費(fèi)能力強(qiáng)的上海女性。現(xiàn)在需要向這個(gè)群體的用戶去宣傳這個(gè)活動(dòng)，那怎么做？
首先，區(qū)分出來性別，即男、女。
用戶如果沒有填寫性別，我們可以從他買過的東西去推，比如說買過女士衣服+化妝品。
其次，推算出在上海的用戶。
假設(shè)大部分人買東西是給自己買，收貨地址是上海市的，我們可以推算出此用戶是上海市的。
最后，驗(yàn)證消費(fèi)能力是否強(qiáng)。
消費(fèi)能力如果從她歷史消費(fèi)的總金額推算，感覺有點(diǎn)不合理，但它也能驗(yàn)證一部分，我們可以再加一些條件，比如購買過進(jìn)口的小商品，比如牙膏，一般消費(fèi)能力不強(qiáng)的用戶，很少會(huì)花將近百元去買一支進(jìn)口的牙膏。
上面是通過用戶的業(yè)務(wù)特征做的推斷。
但是，不是所有的用戶都發(fā)生過以上的行為，通過以上業(yè)務(wù)行為篩選之后，可以給部分用戶打上標(biāo)簽，還有一部分用戶她沒有標(biāo)簽，所以，我們?cè)僮鲞M(jìn)一步的推導(dǎo)。
- 性別：除了通過從購買的商品推導(dǎo)以后，還可以通過她使用的是手機(jī)是否為美圖手機(jī)；
- 地區(qū)：可以用常用IP進(jìn)行推導(dǎo)；
- 消費(fèi)能力：可以用使用的手機(jī)為最新款且價(jià)格在5000元以上的用戶。
當(dāng)然，這里面肯定會(huì)有誤判，但是，就算是有誤判我們也認(rèn)了，因?yàn)楹茈y做到百分百精準(zhǔn)。
（2）簡(jiǎn)單的個(gè)性化運(yùn)營
比如說首頁的某個(gè)推廣模塊，面對(duì)不同的用戶群體推廣不同的內(nèi)容。
（3）業(yè)務(wù)分析
在做業(yè)務(wù)分析時(shí)，需要把用戶拆分成不同的群體，看在業(yè)務(wù)中的表現(xiàn)情況，比如是否領(lǐng)取七天/15天的會(huì)員卡。
（4）用戶研究
如果有用戶標(biāo)簽的基礎(chǔ)，做用戶研究的童鞋的研究效果會(huì)更加的精準(zhǔn)。
如果通過前面兩種方式已經(jīng)把80%的用戶打標(biāo)簽了，還剩下的20%怎么辦？這里我們就會(huì)運(yùn)用到第三種推導(dǎo)方式：
第三：通過用戶身邊的人推斷
首先，通過距離：基于某些屬性，周圍的人都具備，用戶大概率也具備。
其次，是通過行為：通過協(xié)同過濾，找到行為相似的目標(biāo)用戶。
比如說，剛才我們通過買過女士衣服和化妝品的用戶打上了女性的標(biāo)簽，但是這種方式有局限性，可能有些用戶本身就不在你的平臺(tái)上買衣服和化妝品，這里我們可以通過這種用戶的其他行為，比如說買了衛(wèi)生巾或者其他的女性用品，然后通過她購買的商品，再找到跟她購買過相似商品的用戶打上女性用戶的標(biāo)簽。
說在最后：
第三種的精確度是最低的，但是在一些場(chǎng)景中，不需要精確度那么高，當(dāng)然，我們也可以通過此類用戶的后期行為，迭代這些標(biāo)簽。至少我們通過這三種方式把所有的用戶都分了群。
好啦，用戶畫像分析法到這里就完結(jié)啦。
那最后通過一張架構(gòu)圖來總結(jié)一下：
下篇預(yù)告：數(shù)據(jù)分析（6）：歸因查找法，歡迎繼續(xù)關(guān)注~
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本文作者：菜菜，公眾號(hào)：菜菜嘮產(chǎn)品（caicailaochanpin)，歡迎關(guān)注~
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題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。
（正文已結(jié)束）
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