如何玩转用户画像？

本人在一家OTA任职，从去年11月份开始，着手推进公司的用户画像工作。

以下，是这段时间以来我对用户画像的一些理解：

一、用户画像是什么？

用户画像是是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

简单来说，就是用标签去定义用户

标签是不是越多越好呢？

举一个例子，我用三个标签去总结一个人，国民老公、娱乐圈纪委、万达公子，想必大家都知道我描述的是王思聪，但是，我换三个词，土豪，网红控、投资人，还是王思聪身上的标签，却不具有代表性。

标签不是越多越好，而是要用有价值的标签去定义人群。

这里，用不良人的用户画像帮助大家直观地了解用户画像是什么？

二、如何获取有价值的标签？

获取标签的途径有三种

1、算法标签：通过算法建模，利用机器学习，去预测用户的标签。

2、基础标签：业务通过定义规则，将用户浏览、下单、消费等行为轨迹转化为标签

3、主动标签：将用户主动填写的信息转化为标签

通过上述方式收集来的标签就可以直接使用了吗?

当然不是，标签清洗后，还需要去验证标签的有效性。

一般来说有以下两种途径：

1、用样本去测试，如果一个样本的性别是男的，但标签却显示他是女的，这个标签肯定就是错的

2、看标签的日、周浮动值，根据经验制定标签的浮动阈值，一旦超过了阈值，就需要引起重视

三．用户画像如何应用？

标签如果不进入应用层面，只是一堆数据。用户画像的应用场景有很多，鉴于在功能层面的应用涉及公司的机密，这里主要结合案例跟大家分析一下，如何在实际工作中应用用户画像。

1、用户画像在新项目启动时的应用

有一天，公司旅游相亲的项目负责人找到我们部门，希望我们在用户画像上给予支持，帮他们去找到第一期打样的用户群。

我们接手这个case后做了以下几件事：

1）首先，我们根据项目方的要求，利用标签库现有的婚姻状况、地域标签定位到某市的单身的用户，对这部分用户我们投放了问卷，进行用户调研，收集了他们对相亲旅游的需求和偏好。根据调研的结果，项目方改进了自身产品设计和营销策略。

2）项目对这批用户进行回访和邀约，成功地挖掘了第一批种子用户。

3）将种子用户的特征标签化，落入标签库，更精准地定位目标用户。

2、用户画像在客户关系管理的应用

我们接手的第二个任务，是提升公司的外呼转化率。这个任务要复杂的多，因为影响外呼的转化率的因素是非常多的，外呼的质量、外呼的时间、客服的话术，甚至是天气状况也有可能影响外呼的转化率，如何抽丝剥茧地找到外呼的核心影响因素是完成任务的关键。

1）首先我们将标签以API的形式接入公司的外呼平台，为外呼跟进提供丰富的数据支持，帮助外呼进行客户的分类、管理和销售推进。

2）我们根据现有的大数据去分析影响外呼的关键性指标

3）根据分析结果，建立了算法模型

4）通过大量的A/B测试，去检测和优化模型

用户画像的应用面是很广的，个性化推荐，可视化，广告营销等等。所有的应用都离不开一个核心，就是定位用户。用户的时间是非常宝贵的，互联网各个领域的竞争非常激烈，如何把正确的产品推广给正确的人，即是用户画像正确的使用之道。