如何利用“用户画像”进行精准营销、精细化运营？

导读：大数据经过近几年的迅速发展，从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等方向。“用户画像”作为其中一项重要应用，已经成为互联网公司运营过程中不可或缺的环节。而如何利用“用户画像”进行精准营销、精细化运营，也成为了其发展的重要方向。

第一部分 用户画像是什么

用户画像在网络上广泛被定义为“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。”

总结来说，用户画像的核心是为用户打标签。也就是将用户的每个具体信息抽象成标签，然后利用这些标签将用户具象化用户画像分析怎么做，从而为用户提供个性化服务。最终的导向还是提取用户共性的信息，并提供战略决策。

第二部分 用户画像分析的价值

用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化就是用户行为在企业面前是“可追溯”、“可分析”的。企业内保存了大量的原始数据和业务数据，这是企业经营活动的真实记录，而如何有效地利用这些数据进行分析和评估，成为令企业头疼的问题。

然而，随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立企业的用户画像，对其进行分析，赋能产品、提升公司的业务决策。

第三部分 如何分析用户画像

在企业搭建起“用户画像体系”后，我们该如何围绕用户画像的数据进行分析和布局呢，如何利用用户画像赋能产品、提升公司的业务决策呢？

那么，现在我们以小飞象·数据分析社群里群友的用户标签进行用户画像数据分析为例，对社群的用户画像进行可视化分析及结果展示，还原用户画像数据分析流程的真实场景展示。

值得注意的是，业务处在不同阶段，其侧重点也不同，在构建用户画像之前应依照业务现状排列需求优先级。并且用户画像并非一成不变，市场不断变化，客户的需求以及兴趣点也在变化，业务需要跟进客户的变化不断调整用户画像的策略。

分析流程如下：

1、目标解读

注：在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于社群的对象，再根据实际需求，明确未来社群的建设目标和用户画像分析之后的预期效果。

例如：不同业务方对用户画像的需求有不同的侧重点，就运营人员来说，他们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在了用户个人行为偏好上；就数据分析人员来说，他们需要分析用户行为特征，做好用户的流失预警工作，还可根据用户的消费偏好做更有针对性的精准营销。

▌小飞象目标解读：社群目前有超200的小伙伴，用户在社群进行浏览、聊天、分享等行为。主要目标是群友的画像，包括群友职业组成、特征、喜好方向、关心的话题点，给群友提供个性化的内容和资源，可延伸利用用户画像赋能社群运营，提升群友对社群的认可度。

2、明确分析维度/指标口径

注：我们已经明确了用户画像的服务对象与应用场景。那么，接下来需要针对服务对象的需求侧重点，结合现有业务体系和标签之间的关联关系，明确分析维度。

▌小飞象明确分析维度：可以从用户属性分析和用户行为偏好等维度，具体如下：

▶群友性别占比、男女职业差别

▶所在城市的分布

▶群友与数据分析的相关度

▶群友期待在小飞象获得什么

▶提供帮助和收获之间的关系

3、明确需求场景以及字段

注：在本阶段，要根据实际情况输出用户画像需求，明确画像应用场景、最终梳理出的标签内容。

▌明确小飞象需求场景：目前社群需要解决两个问题：一方面在社群规模逐渐变大、信息资源过载的背景下，如何在兼顾自身目标的同时更好地满足群友的需求，为用户带来更个性化的数据分析专业社群的体验，通过内容的精准推荐以及话题讨论，更好地提高群友的活跃度；另一方面在群友的规模不断增长的背景下，运营方考虑建立用户流失预警机制，及时识别将要流失的用户群体，采取运营措施挽回用户。

▌明确小飞象需求字段：来源于自我介绍，例如：

【昵称】：木兮

【所在城市】：天津

【所在行业】：互联网

【职业标签】：数据运营

【特长标签】：数据分析

【我能给大家提供的帮助】:倾听为主

【对于数据分析理解】：指导运营和产品做决策

【期待在小飞象收获什么】：数据思维的提升

4、获取数据源

注：对于用户的画像除了定量维度外，定性画像也是常见手段。定性类画像多见于用户研究等运营类岗位，通过电话调研、网络调研问卷、当面深入访谈、网上第三方权威数据等方式收集用户信息，帮助其理解用户。这种定性类调研相比大数据定量刻画用户来说，可以更精确地了解用户需求和行为特征，但这个样本量是有限的，得出的结论也不一定能代表大部分用户的观点。

▌小飞象群友自我介绍的数据源获取：通过技术手段获取数据源，数据概览如下：

(截图中为部分数据，已对数据做脱敏处理)

5、清洗/分析数据+用户画像结果可视化

注：统一数据格式，对数据进行数据缺失值的处理，对原始数据进行加工，建立标签等，可用各种自己擅长的工具进行，把长段文字打上可分类的标签，把原始数据打上分类标签，变成可分析的数据。

然后，通过技术手段进行用户画像可视化展现。拿到清洗完、并可分析的数据之后，用自己擅长的工具分析数据和可视化。

▌对数据进行标签化处理：

·······

▌小飞象可视化画像图：

(注：截图中为部分数据可视化图，报告中全部可视化图，所涉及的工具有：Excel 、 R语言 、Power BI、Python、词云图等。)

6、用户画像分析以及输出PPT报告

注：根据以上输出的可视化用户画像图，分析数据，洞察用户，进行分群分析等，比如针对流失率提升，建立的预测模型，当你能洞察到某一类用户的某一些行为，就可以预判到这一类用户可能即将流失时用户画像分析怎么做，你就能用各种策略进行挽回了。最后，进行用户画像分析和输出PPT报告。

▌小飞象用户画像数据分析报告：

第四部分 最后想说的话

以上就是基于小飞象社群“从0-1构建用户画像数据分析流程”的梳理。总之，不同的用户群体有不同的标签，不同的标签对应不同的营销手段。在精准营销的过程包含各类触达用户的常用渠道比如短信、邮件、推送等。业务人员在日常工作中应用画像数据、画像产品，使运营策略、营销策略的背后，有更加具体、详细、科学、合理的判断依据，最终在良好的战略决策下，提升业务推动的效率及效果。同时，我们要时刻关注不同阶段下的用户画像，找到差异点和相同点，挖掘其背后的信息与价值。

通过这一次对用户画像分析演练的实际操练过程，相信我们对用户画像分析方法有了一定的了解，在实际场景中，打标签只是用户画像分析的一种方式，如果你有其他更好的方法，欢迎在留言区交流分享！