它在企业迈大迈强的过程中有举足轻重的作用。以下是主要的应用。

精准营销：这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。

数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统。操作过各大广告投放系统的同学想必都清楚，广告投放基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等。

用户分析：虽然和Persona不一样，用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期，PM们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候会辅以用户画像配合研究。新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。

数据分析：这个就不用多提了，用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通。

对大部分产品，用户画像用不到推荐系统，个性化推荐也提高不了几个利润，毕竟它需要大量的用户和数据作支撑。所以这些产品，更适合以用户画像为基础去驱动业务。

提了那么多好处，但是据我了解，不少公司，花了一大笔钱招了不少人建设用户画像系统，结果用不起来。或者做了一份用户画像的报告，性别用户地理位置用户消费金额，看上去挺高大上的，看完也就看完了。

归根结底，难以用好。

很多用户画像初衷是好的，但是沦为了形式主义。

举身边的例子，朋友在公司建立用户画像划分了百来个维度。用户消费、属性、行为无所不包。本来这不错啊，但是上线后运营看着这个干瞪眼。

问题包含但不限于，用户有那么多维度，怎么合理地选择标签？我想定义用户的层级，VIP用户应该累积消费金额超过多少？是在什么时间窗口内？为什么选择这几个标准？后续应该怎么维护和监控？业务发生变化了这个标签要不要改？

设立好标签，怎么验证用户画像的有效性？我怎么知道这套系统成功了呢？效果不佳怎么办？它有没有更多的应用场景？

策略的执行也是一个纠结的问题。从岗位的执行看，运营背负着KPI。当月底KPI完不成时，你觉得他们更喜欢选择全量运营，还是精细化呢?

我想不少公司都存在这样类似情况：使用过用户画像一段时间后，发现也就那么一回事，也就渐渐不再使用。

这是用户画像在业务层面遇到老大难的问题。虽然企业自称建立用户画像，应用还是挺粗糙的。

怎样深入理解用户画像？

画虎不全反类汪，想要用好它，首先得深入理解用户画像。

现在运营按用户生命周期设立了几个标签，比如新用户、活跃用户、流失用户，这些标签当然够细分。但它真的是一个好标签么？不是。

因为这些都是滞后性的。按流失用户的一般定义，往往是用户很长一段时间没有回应和行动，但是都几个月没有响应了，哪怕知道是流失用户也于事无补。它有价值，但太滞后。

聪明的运营会设立一个新的标签，最近一次活跃距今天数，用户有六个月没有活跃，那么天数就是180天。这个比单纯的流失用户标签好，能凭此划分不同的距今天数，设立30天，90天，180天的时间节点。

距今天数也不是最好的。用户有差异，同样两个用户A和B，哪怕不活跃天数相同，我也不能认为它们的流失可能性相等。该问题在低频场景更凸显，旅游APP，半年没有活跃也是正常的，此时距今天数力有未逮。

回过头看流失用户，我们定义它，不是为了设立一个高大上的系统。任何企业，肯定一开始就希望流失用户越少越好，其次才是如何挽回。这种业务前提下，预防性的减少流失用户比已经流失的标签更重要。

所以最好的标签的标签是用户流失概率，流失概率>距今消费天数>流失标签。

不要想当然的归纳一个齐全完备的体系，却忽略了画像的核心价值。用户画像首先得是商业目的下的用户标签集合。

猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？探讨这些是没有意义的。是男是女如何影响消费决策，工资多少影响消费能力，有没有谈恋爱会否带来新的营销场景，剁手购物怎么精准推荐，这些才是用户画像背后的逻辑。

不是我有了用户画像，便能驱动和提高业务。而是为了驱动和提高业务，才需要用户画像。这是很容易犯的错误。

用户画像的标签一般通过两种形式获得，基于已有数据或者一定规则加工，流失标签和距今天数皆是。另外一种是基于已有的数据计算概率模型，会用到机器学习和数据挖掘。

概率是介于0~1之间的数值。拿性别举例，除非能直接获取用户的身份证信息，用户很少会填写性别，填写的性别也不一定准确，网游中性别为女的扣脚大汉一抓一大把呢。

这里就要增加一层推断用户真实性别的算法。中国人的性别和名字是强相关，建国建军，翠花翠兰，很容易判断。算法中常用贝叶斯，通过已有的姓名性别库预测新加入的用户性别。

特殊情况下，不少姓名是中性，男女不辩。像晓晶，可男可女。更特殊的情况，看上去是男性的名字，也有可能是女性，我的初中老师就叫建军，然而是个和蔼可亲的小姐姐。

特殊情况意味着特殊的概率，所以不能用非此即彼的二分法。所谓概率，它更习惯告诉你，通过模型推断，建军有95％的可能是男性姓名，表示为0.95；晓晶有55％的可能是男性，表示为0.55。

虽然为了方便，模型会设立阈值，将50％以上的概率默认为男性，以下默认为女性。但业务部门的同学要清楚，用户标签的本质往往是0～1之间的概率。

概率型的标签很难验证。某位用户被标上学生标签，要么真的哄他上传学籍证明，否则很难知道他是不是真的学生。这种黑箱情况下，针对学生用户进行营销活动，效果好与不好，都受标签准确率的影响。广告、推荐、精准营销都会遇到这个问题。

概率肯定有多有少。90%流失概率的用户，和30%流失概率的用户，虽然是模型建立出的预测值，非真实，我们还是会认为前者更有离开的可能性，凭此设立运营策略。

这带来一个新的问题，如何选择概率的阈值？

我们想要挽回流失用户，选择80%以上概率的人群，还是60%呢？答案已经说过了，要考虑业务，挽回流失用户是手段不是目的，实际目的是通过挽回流失用户提高利润，那么阈值的选择迎刃而解。计算不同阈值下，挽回用户的收入和成本，选择最优解。

推而广之，推荐系统也好，广告系统也罢，它们有更复杂的维度、标签、特征，本质也是找出用户最近想不想买车，用户最近想不想旅游。把最合适的信息在最恰当时机推给用户，获取最大的利益。

我列举的案例，是简化过的。像姓名，在电商和消费行业，除了生理上的性别，还会建立消费模型上的性别标签，有些人虽然是男性，但购物行为是女性，这是要区分的。

看到这里别怕，想要建好用户画像，说简单不简单，说难也不难。