企业如何利用数据打造精准用户画像？

0 前言

下半场，互联网公司已经不新鲜了，大部分公司已经互联网化。他们已经在用网络进行产品宣传，使用电商销售自己的商品。大数据“赋能”企业，有数据，有用户：

• 通过大数据告诉政府该如何智慧地管理交通，做城市规划
• 通过消费数据分析，告诉企业该在什么时间生产什么产品，以最大化地满足用户的需求
• 通过生活大数据告诉我们餐饮企业，甚至房地产企业该如何选址

互联网上半场粗狂运营，有流量红利无需考虑细节。下半场，精细化运营将是长久主题。有数据，有数据分析能力才能让用户得到更好体验。所以，用户是根本，也是数据分析出发点。

如你在卖羊肉串餐饮公司，老板说竞争越来越激烈，要想做得好就要明白顾客喜欢什么。老板问：“能不能分析下用户数据，给咱们公司业务做个赋能？”

“老板啊，咱们是卖羊肉串的，做数据挖掘没用啊。”老板晚上就把你开了。

本文来看咋一步步分析用户数据。

1 用户画像的阶段和准则

首先就是将自己企业的用户画像做个白描，告诉他这些用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”。

用户画像建模是个系统工程，要解决三个问题:

• 用户从哪来，需要统一标识用户 ID，方便对用户后续行为进行跟踪。要了解这些羊肉串用户从哪里来，他们是为了聚餐，还是自己吃宵夜，这些场景都要做统计分析
• 这些用户是谁？需要对这些用户进行标签化，方便我们对用户行为进行理解
• 用户要到哪里去？我们要将这些用户画像与我们的业务相关联，提升我们的转化率，或者降低我们的流失率

老板说：“不错，都需要什么资源，随时找我。”

为啥要设计唯一标识？

整个用户画像的核心

以一个 App 为例，它把“从用户开始使用 APP 到下单到售后整个所有的用户行为”进行串联，就可更好跟踪和分析一个用户的特征。

设计唯一标识可从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID等。

给用户打标签

标签很多，且不同产品，标签选择范围也不同，这么多标签，咋划分才能既方便记忆，又能保证用户画像的全面性？用户消费行为分析。可从这 4 个维度来进行标签划分：

• 用户标签：它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等。这些包括了用户的基础属性
• 消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯
• 行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为，来得到他们使用 App 的习惯
• 内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等

用户画像是现实世界中的用户的数学建模，我们正是将海量数据进行标签化，来得到精准的用户画像，从而为企业更精准地解决问题。

有了用户画像

可为企业带来啥业务价值？

可从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括：

• 获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户
• 粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等
• 留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率

如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层，都需要打上不同的标签。

数据层指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。

算法层指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。

业务层指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。

所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。

2 外卖用户画像设计

你是美团外卖数据分析师，咋制定用户标识 ID，制定用户画像，以及基于用户画像可以做哪些业务关联？

产品背景

美团已和大众点评合并，因此在大众点评和美团外卖上都可以进行外卖下单。另外美团外卖针对的是高频 O2O 的场景，美团外卖是美团的核心产品，基本上有一半的市值都是由外卖撑起来的。

基于用户画像实施的三个阶段，我们首先需要统一用户的唯一标识，那么究竟哪个字段可以作为用户标识呢？

登录方式

美团采用手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用手机号、微信、QQ、微博登录方式。共同登录方式：手机号、微信和微博。

哪个可作用户唯一标识？当然以用户注册手机号为准。这样美团和大众点评账号体系就可相通。集团内部，各部门协作，用户数据打通很困难，建议如果希望大数据对各部门都能赋能，一定要在集团战略高度，尽早就在最顶层架构，将用户标识统一，后续过程中才能实现用户数据打通。

有了用户，用户画像都可统计到哪些标签。按“用户消费行为分析”准则进行设计。

1. 用户标签：性别、年龄、家乡、居住地、收货地址、婚姻、宝宝信息、通过何种渠道进行的注册。
2. 消费标签：餐饮口味、消费均价、团购等级、预定使用等级、排队使用等级、外卖等级。
3. 行为标签：点外卖时间段、使用频次、平均点餐用时、访问路径。
4. 内容分析：基于用户平时浏览的内容进行统计，包括餐饮口味、优惠敏感度等。

有了“用户消费行为分析”的标签，就可更好理解业务。

如一个经常买沙拉的人，一般很少吃夜宵。一个经常吃夜宵的人，吃小龙虾概率可能远高其他人。这些结果都是通过数据挖掘中的关联分析得出。有了这些数据，就可预测用户行为。

如一个用户购买了“月子餐”后，更有可能购买婴儿水，同样婴儿相关的产品比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。

具体在业务层，都可基于标签产生啥业务价值？

• 获客，可找到优势宣传渠道，通过个性化宣传手段，吸引有潜在需求用户，并刺激转化
• 粘客，如何提升用户的单价和消费频次，方法包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品推荐及重复购买，如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群，提升购买频次
• 留客，预测用户是否可能从平台流失。营销领域，关于用户留存有观点——如将顾客流失率降低 5%，公司利润将提升 25%~85%。可看出留存率的重要。用户流失可能包括多种情况，如用户体验、竞争对手、需求变化等，通过预测用户的流失率可大幅降低用户留存运营成本

3 抽象能力，繁杂事务简单化

上述“用户消费行为标签”都是基于一般情况考虑，此外，用户行为也会随营销节奏产生异常值，如双十一，如商家都在促销就产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候，还要考虑到异常值处理。但最终目的不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果。对数据的标签化能让我们快速理解一个用户，一个商品，乃至一个视频内容的特征，从而方便我们去理解和使用数据。

数据标签化考验抽象能力，将繁杂事物简单化，方便理解和后续使用。

4 羊肉串连锁店实战

本文探讨用户画像的流程，关键步骤就是给用户打标签，给羊肉串连锁店进行用户画像分析，都可从啥角度标签化？

可从以下角度进行标签化，以便更好地理解用户的行为和需求，进而优化业务决策。

1. 用户基本信息标签

• 性别：统计男女比例，了解是否存在显著的性别偏好。
• 年龄段：如18-25岁、26-35岁等，区分不同年龄群体的消费习惯。
• 职业/收入水平：上班族、学生、白领等，判断用户的消费能力和消费频率。
• 家庭结构：单身、情侣、家庭（有无小孩），判断用餐场景的差异。
• 居住地/收货地址：帮助分析不同区域的消费需求，如夜宵高峰区域、住宅区、商业区等。

2. 消费行为标签

• 消费频次：分析用户点餐的频率（高频、中频、低频），判断忠实顾客和新顾客。
• 客单价：每次消费的平均金额，如低于50元、50-100元、高于100元，了解用户的消费能力。
• 用餐时段偏好：区分用户是否在午餐、晚餐、夜宵时段点餐，帮助优化时段营销策略。
• 点餐偏好：如经常点羊肉串、烤串类、配菜类、饮品类等，了解用户的菜品喜好。
• 消费场景：聚餐、宵夜、外卖，分析用户的用餐动机和场景需求。

3. 行为模式标签

• 下单渠道：通过美团、饿了么、微信小程序、电话等下单渠道，分析渠道效能，优化渠道投放。
• 促销敏感度：是否对折扣、满减、优惠券等促销活动敏感，可通过历史订单数据进行判断。
• 外卖/堂食比例：分析用户更偏好外卖还是堂食，帮助店铺优化配送服务或堂食体验。
• 支付方式偏好：微信支付、支付宝支付、信用卡等，了解用户习惯，优化支付方式。

4. 地理和时间特征标签

• 位置标签：用户地理位置的距离，如3公里以内、5公里以外等，帮助分析配送范围内用户的行为。
• 时间标签：在一天中不同时段的订单量，以及周末、节假日等特殊时间段的消费差异，帮助制定不同时间段的营销策略。

5. 社交互动标签

• 社交推荐：用户是否通过好友推荐、社交平台（如朋友圈、微博等）点单，了解社交传播效果。
• 评价与反馈：用户在美团、大众点评等平台上的评价等级、反馈内容，判断用户满意度和忠诚度。

6. 生命周期标签

• 新用户：首次下单用户，分析其留存率和后续转化情况。
• 活跃用户：持续定期点单的高频用户，可通过特殊活动或会员制度增加粘性。
• 流失用户：长时间未下单的用户，通过促销或推送激活其消费行为，减少流失率。

7. 饮食偏好标签

• 口味偏好：辣味、清淡、偏咸等，根据用户对不同调味的偏好进行区分。
• 健康饮食倾向：如是否偏好低脂、素食等，帮助设计更加个性化的菜单。

通过这些多维度的标签化，羊肉串连锁店可以更精细地理解用户需求，从而在营销推广、产品设计、服务优化等方面做出针对性的调整，提升用户体验和业务收益。

通讯录和朋友圈实战

打开你的手机，翻翻看你的微信通讯录，分析下你的朋友圈，都有哪些用户画像？如果你来给它设计标签，都有哪些种类需要统计呢。为了方便后续使用，你是如何将他们归类分组的？

如果要对微信通讯录和朋友圈进行用户画像分析并进行标签设计，可以从多个维度进行归类和统计。以下是我可能会使用的分类标准和标签设计：

1. 基本信息标签

• 性别：男性、女性。
• 年龄段：18-25岁、26-35岁、36-45岁等。
• 地区：根据所在城市或省份归类（如一线城市、二线城市、海外等）。
• 职业：白领、创业者、自由职业者、学生等。
• 教育背景：本科、硕士、博士等。

2. 社交关系标签

• 亲属：家人、亲戚。
• 朋友：同学、朋友、发小。
• 工作关系：同事、上级、下属、合作伙伴。
• 兴趣社交：基于兴趣加入的微信群或朋友圈中的人（如跑步、摄影等爱好群体）。
• 偶尔联系：几乎没有互动，但有一定社交关系的人。

3. 互动行为标签

• 互动频率：高频互动（经常点赞、评论、聊天）、低频互动（偶尔点赞或评论）、无互动（很少联系，几乎没有互动）。
• 信息发布频率：频繁发朋友圈、偶尔发朋友圈、从不发朋友圈。

• 信息类型偏好：

  • 生活类：日常分享，旅行、吃喝、家庭等。
  • 工作类：分享工作动态、项目进展、行业资讯。
  • 兴趣类：体育、音乐、电影等兴趣爱好分享。
  • 商业推广类：微商、产品推广、营销信息。

4. 生活/消费行为标签

• 生活状态：单身、已婚、有孩子。

• 消费习惯：

  • 经常发布奢侈品或高端消费品。
  • 喜欢团购、秒杀等优惠活动。
  • 偏好健康生活方式（健身、健康饮食、旅行等）。

5. 价值观/情感标签

• 情感表达倾向：正能量（喜欢发布积极内容）、负能量（经常抱怨、吐槽）。

• 分享类型：

  • 知识分享：分享学习资料、技术文章等。
  • 娱乐分享：幽默段子、搞笑视频、热点新闻。
  • 情感倾向：经常发布感悟、心灵鸡汤、人生思考等。

6. 兴趣爱好标签

• 运动类：跑步、健身、瑜伽等。
• 艺术类：摄影、绘画、音乐、电影。
• 科技/财经类：关注科技产品、投资理财、股票、基金等。
• 游戏类：经常发与游戏相关的动态，或在群里讨论游戏。

7. 职业发展标签

• 行业分类：互联网、教育、医疗、金融、制造业等。
• 职位类型：管理层、技术人员、销售、市场营销。
• 职业阶段：求职中、工作中、创业中。

8. 商业/业务合作标签

• 合作对象：潜在客户、已有合作伙伴、供应商。
• 合作类型：商务合作、项目合作、资源互换等。

9. 活动参与标签

• 常参与的活动类型：线下聚会、线上分享会、社群活动等。
• 活动组织者/参与者：组织者、参与者、旁观者。

10. 流动性标签

• 活跃用户：经常发布朋友圈并互动的人。
• 潜在流失用户：很少发布动态且没有互动。
• 回流用户：之前活跃、后期沉寂但偶尔又重新发布动态的人。

分组归类

为了方便后续使用，可以基于这些标签将微信好友分组。常见的分组方法可以是：

• 亲友圈：家人、亲戚、挚友。
• 工作圈：现同事、前同事、合作伙伴。
• 兴趣圈：有共同爱好的人（如摄影群、跑步群等）。
• 朋友圈展示：不同的人可以设置不同的朋友圈权限，常互动的人可见生活动态，工作合作伙伴可见业务信息。
• 业务客户：潜在客户或已经建立合作关系的人群，分为“重点客户”、“一般客户”等。

通过以上的用户画像设计和分组，可以帮助更好地管理社交网络，理解不同好友的需求和互动方式，同时也能在个人、业务或社交活动中做出更有针对性的决策和行动。

总结

用户画像，标签化就是数据的抽象能力。

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。

各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：

• 中央/分销预订系统性能优化
• 活动&券等营销中台建设
• 交易平台及数据中台等架构和开发设计
• 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
• LLM Agent应用开发
• 区块链应用开发
• 大数据开发挖掘经验

• 推荐系统项目

  目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。

参考：

• 编程严选网

  本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！