面对以千万计的用户，如何精细化管理和运营，总会离不开三个哲学上的终极问题：“你是谁？”“你从哪里来？”“你要到哪里？”这三个问题涵盖了互联网用户管理的三个最关键的要素：用户的特征、用户来源渠道以及用户的流失和召回。这就需要对用户贴上符合他们的特征的标签，而将这些标签组合起来，就是对用户的画像。
1. 用户画像的定义
用户画像的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，其含义为“Persona is a concrete representation of target users”，指的是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。
随着互联网的发展，如今用户画像又有了更丰富的含义——根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作，是就是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴上“标签”。而“标签”是能表示用户某一维度特征的数据标识，具有很强的相关性，可以简洁地描述和分类人群。基于不同的行业，不同的应用场景，同样的标签也可以代表着不同的含义，也决定了不同的模型设计和数据处理方式。
2. 用户画像的作用
通过用户画像，企业可以做到：
精准营销：通过信息的精准推送，企业可以对不同特征的用户进行符合其需求的产品的精准营销；
用户研究：足够准确的用户画像能够指导企业对产品进行优化，甚至做到产品功能的私人订制等；
个性服务：企业能够通过用户特征进行产品的个性化推荐；
业务决策：对用户特征的统计、分析和变化趋势的判断能够为企业的业务决策提供参考和指导。
3. 用户画像的内容
用户画像包含的内容并不完全是固定的。根据行业和产品的不同，企业所关注的用户特征也有不同。对于互联网公司来说，用户画像都会包含人口属性和行为特征，前者主要包括用户的年龄、性别、所在地域、受教育程度、婚姻、生育和行业职位等；后者指的主要是用户的活跃度和忠诚度等。
而对于以内容为主的企业来说，则更关注用户对浏览内容的兴趣特征。社交媒体的用户画像关注的是用户的关系网络和其在社群中起到意见领袖作用的明星节点。电商平台的用户画像更关注的自然是用户的消费需求和消费能力等指标。
4. 用户画像的过程
用户画像的生产过程主要包括以下几步：
用户建模：确定提取的用户特征维度和需要使用的数据库；
数据收集：通过数据采集工具，将数据进行统一存放；
数据清理：在Hadoop集群中，把收集到的各种来源、杂乱无章的数据进行字段提取，得到关注的目标特征；
模型训练：有些无法从数据清理中得到的特征，可以通过收集到的已知特征中进行学习和预测，这就需要有模型的介入；
属性预测：利用训练出来的模型和用户的已知特征，预测用户的未知特征；
数据合并：把用户的各种特征进行合并，并给出一定的可信度。
5. 用户画像在互联网企业中的应用
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。作为国内旅游 OTA 的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于其个性化推中。针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”等诸多特色领域里。
携程用户画像的产品架构大体可以总结为：
1. 注册
2. 采集
3. 计算
4. 存储/查询
5. 监控
所有的用户画像都会在”UserProfile平台”中进行注册，由专人审核，审核通过的画像才可以在“数据仓库”中流转；之后会通过用户信息、订单、行为等等进行信息采集，采集的目标是明确的、海量的、无序的。信息收集的下一步是画像的计算，携程有专人制定计算公式、算法、模型，而计算分为批量和流式两种，经过严密的计算，画像进入“画像仓库”中；而根据不同的使用场景，又会供实时和批量两种查询 API 供各调用方使用，实时的服务侧重高可用，批量服务侧重高吞吐；最后所有的画像都在监控平台中得到有效的监控和评估，保证画像的准确性。
而在外卖 O2O 的用户画像实践方面，由于用户的消费频次高，用户生命周期的特征体现较显著。美团、饿了么等运营企业可以基于用户所处生命周期的阶段制定营销目标，例如用户完成首购后的频次提升、成熟用户的价值提升、衰退用户的挽留以及流失用户的召回等。因此用户的生命周期是一个基础画像，配合用户基本属性、偏好、消费能力、流失预测等其他画像，通过精准的产品推荐或者价格策略实现运营目标。用户的消费受到时间、地点等场景因素驱动。因此需要对用户在不同的时间、地点下消费行为的差异做深入了解，归纳不同场景下用户需求的差异，针对场景制定相应的营销策略，从而提升用户活跃度。
2017年，亚马逊发布的智能音箱Echo Show成为智能家居市场的又一个爆款。在发布之初，这款产品却惨遭一些美国媒体的吐槽，认为其设计充满着上个世纪的“年代感”。但这些媒体并没有理解亚马逊对这款产品的设计理念和背后用户画像所起到的作用。
Echo Show是一个加了屏幕的智能音箱。产品具备三大核心价值：视频通话、媒体播放和生活效率。这三大价值是驱动用户购买产品的关键，也是界定产品用户的关键。
以产品核心价值为线索，Echo Show的三类典型用户，分别是敬老子女、智能家庭用户和烹饪主妇。
敬老子女：Echo Show因为有屏幕，可以方便地和老人视频通话。这个价值点最容易打动的是家有老人的子女。为了孝敬和看护老人，他们最有意愿购买Echo Show，放在老人的床头。因为语音通话比手机更方便，更直接，而这个价值点对于敬老子女来说，最敏感，最在乎。
智能家庭用户：相比智能音箱Echo，Echo Show的屏幕可以非常方便快捷地显示家居信息、媒体信息。美国的智能家庭比中国更多，在这么一种产品升级浪潮中，那些对生活效率、产品体验最在乎的家庭用户，最容易成为Echo Show的价值用户。
烹饪主妇：Echo Show可以非常方便地播放媒体内容，比如菜谱视频、娱乐节目，这对于在家烹饪的主妇来说，是一个做饭时的娱乐好工具。比如一位美国主妇，圣诞节买了两台，一台放在丈夫的桌子上，一台放在厨房，用于视频通话和在厨房做饭时看视频。
上面描绘的三类用户，就是Echo Show的三类价值用户画像。只有把握了这三类核心价值用户的痛点和需求，产品才能从中央价值用户渗透到更广泛的普通用户中去。
只有找到核心的价值用户，去解决他们的需求，才能真正撬动更广泛、可复制的大众市场。忽视核心价值，在外圈蜻蜓点水，哪怕有少数人给了好评，产品销量也不会好。
精准有效的用户画像，依赖于从大量的数据中提取正确的特征，这需要一个强大的数据管理系统作为支撑。这是一个涉及到各种知识体系的综合系统。一个优秀和完备的用户画像系统，需要企业内部多个技术和业务部门的协同，是技术和业务共同合作的结晶产物，但整合难度比较大。不过，通过该系统的建立和有效运用，将为企业更精准高效地拓展市场，解决业务问题提供有力的支撑。
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