用戶畫像并不只是Persona和Profile，還是重要的營銷工具。

我從數據運營和業務的角度來寫一些你們可能第一次聽到的內容。

用戶畫像，不論Persona還是Profile，都是特征工程的典型應用，即通過數據分析和挖掘從用戶的各類數據中提取共性特點的過程。

數據是信息的載體，但是原始的數據包含了大量的噪聲，信息的表達也不夠簡練。因此，特征工程的目的，是通過一系列的工程活動，將這些信息使用更高效的編碼方式（特征）表示。使用特征表示的信息，信息損失較少，原始數據中包含的規律依然保留。此外，新的編碼方式還需要盡量減少原始數據中的不確定因素（白噪聲、異常數據、數據缺失… 等等）的影響。

圖片引自網絡

工程應用中用戶畫像分為畫像和興趣，這兩者的區別和聯系是：

靜態，包括基礎屬性、地理屬性、行為屬性等，應用于客群分析和營銷活動。

常見的場景：APP應用架構層級的千人千面、營銷活動圈定人群。

動態，包括即時興趣、短期興趣、長期興趣等，應用于推薦系統和內容推薦。

常見的場景：搜索欄、商品/內容收藏、購買等。

用戶畫像通常以標簽落地，標簽也是特征工程的一種。

但是用戶畫像的標簽上有一些自己的獨特之處：

1、用戶畫像的標簽是參數化標簽

2、用戶畫像的標簽是有權重的

用戶畫像在生產標簽時，通常會遇見這樣的情景：

「偏好電影」：過去3個月看過5場電影的人群

「偏好電影」這個標簽背后有嚴格的口徑定義，過去2個月看過10場電影的用戶無法打上「偏好電影」這個標簽，并且隨著業務的變化，「偏好電影」標簽的口徑需要更新為“過去3個月看過10場電影的人群”，如此，需要宣告作廢此標簽，并重新加工生產一個新的標簽，名字還是「偏好電影」，只不過口徑改為“過去3個月看過10場電影的人群”。

顯然，不合理。

所以，在90%的業務場景下，用戶畫像的標簽會被改為參數化，即標簽口徑中可變的部分設置為參數，根據實際業務調整。上述「偏好電影」的標簽即可改為：

「偏好電影」：過去N個月看過M場電影的人群

N個月和M場就是這個標簽的兩個參數。這樣「偏好電影」這個標簽的靈活性和適應性就非常強，業務使用該標簽前只需輸入標簽需要的參數即可。

用戶畫像的標簽務必、務必、務必記得每個標簽都要有權重。如果沒有權重，那么用戶畫像一無是處，和你們丟進碎紙機的廢紙別無二致。

用戶畫像的標簽務必要有權重

用戶畫像不僅僅是我們通常意義上的一份PPT，它還是模型和金字塔。

下圖是我們之前實施的用戶畫像的路線圖，其中：

【V1.0】

1.0版本的用戶畫像即為傳統的畫像產品，以靜態的用戶特征為主，輸出為大家耳熟能詳的PPT。優點是已能刻畫用戶的特征，缺點是太粗太泛，無法精細化指導運營。

【V2.0】

2.0版本特別提出了九個字：精細化、模塊化和可配置。為了實現這九個字，我們將用戶畫像代碼化和模型化。代碼化和模型化的優點即是可以定時運行，并自動化輸出畫像報告，極大提升運營效率。

不僅如此，我們將畫像的特征和維度按照業務模塊化，并提供可配置的定制化功能，即渠道運營的同學更關注渠道層面的用戶特征，流量運營的同學更關注活躍、留存等用戶特征。針對不同運營團隊對于用戶畫像的訴求，可配置的定制化功能允許運營團隊自行勾選需要考察的畫像特征。這樣用戶畫像既深入，還普適。

【V3.0】

3.0版本就是一個完整的進化，將用戶畫像進化為用戶分層和用戶分群，即進化為用戶金字塔：

1、用戶從上層流向下層：流失

2、用戶從下層流入上層：轉化

金字塔同樣擁有代碼化和模型化的特性，我們數據運營團隊根據金字塔各層的動態變化來尋求業務運營的問題和增長點。

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之前的回答中我用下面這個模型來嘗試制定營銷和增長策略，其中就包含了用戶畫像。不僅如此，從這張圖中用戶畫像所處的位置即可看出它的重要性：

1、用戶畫像在模型中是最底層，支撐上面所有模塊的運營。

2、用戶畫像貫穿模型的全流程，我們通過用戶畫像來動態監控獲客客群的特征、進入中心經營環的客群特征以及流失留存客群的特征，通過這三者客群特征的變化來尋求業務的問題和增長點。

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　　以上就是為大家介紹的什么是用戶畫像，一般用戶畫像的作用是什么？，希望對大家有所幫助，現在互聯網已經進入到了短視頻時代，如果需要抖音廣告開戶，抖音直播間付費推廣開戶或者托管的，都可以找我們咨詢，現在開戶優惠多多，還有返點，添加微信了解：veteran88