作者介紹
@王志傑
明略科技的大資料架構師；
畢業於北京大學計算機科學與技術專業。
大家好，我是來自明略科技的王志傑。
今天，我和大家分享的主題是《比你更瞭解你，淺談使用者畫像》。其實，前面幾位老師已經結合自己所在的行業和企業內部的一些使用者畫像和標籤的應用，給大家深入地去聊了一下具體的實現，以及在各個行業裡的應用。
到了我這塊呢？我覺得會是一個從深到淺，回過來，從一個高層次的角度去重新瞭解一下畫像。也是借這個機會，和大家分享一下，明略科技對於畫像的認識，關於到底怎麼去理解畫像？為什麼需要它？以及在這個建設過程中我們的一些方法論，等等。
01
什麼是使用者畫像？
首先，我們看一下使用者畫像的定義，什麼是畫像？
我們現在看到的是百度百科上面的使用者畫像的定義。使用者畫像又稱為使用者角色，作為一種
勾畫目標使用者
、聯絡使用者訴求與設計方向的有效工具，使用者畫像在各領域得到了廣泛的應用。我們在實際操作的過程中往往會以最為淺顯和貼近生活的話語將使用者的
屬性、行為
與期待的資料轉化聯結起來。
英文來講的話，就叫User Profile，或者User Personas。其實更深入更專業的來說，User Profile和User Personas是有一些區別的，但是因為我們今天要淺談使用者畫像，深入的內容就不去了解，就把它都當做是使用者畫像。
回過頭來，我們看上面百度百科的使用者畫像的定義。其中，我把兩個部分標紅了，是我認為的重點。
第一個是“勾畫目標客戶”，它表達了使用者畫像的本質，也就是我們對目標客戶的一種勾畫，一種描繪。在這裡的勾畫描繪，肯定不是指我們平時在馬路上看到的，馬路邊兒上給你快速地畫一幅肖象畫兒。肯定是要比這種肖像畫要豐富地多。
我們的使用者畫像多在什麼地方呢？其實就是標紅的第二個部分，就是屬性、行為。其實畫像是對我們的更多的屬性、行為的勾畫。
換一種視角再重新看畫像的定義，我們來到一個更技術化的定義。
它是說使用者畫像可以更簡單地理解成是海量資料的標籤，根據使用者的目標、行為和觀點的差異，將他們區分為不同的型別，然後每種型別中抽取出典型特徵，賦予名字、照片、一些人口統計學要素、場景等描述，形成了一個人物原型（personas）。
這裡用到的是一個叫personas。在這個定義中，引出了一個非常重要的概念——標籤。就是剛剛一直在談論的畫像、標籤，預設地把這兩個關鍵詞都帶出來了。
如果對一些之前沒有理解過的同學來說，可能不太瞭解為什麼說著畫像，突然扯到標籤來了。其實在這個定義裡面，之所以摘選這個定義，就是要給出來標籤在畫像中的一些作用，或者和畫像之間的關係。
我們之所以要有標籤，其實幫助我們將使用者的一些屬性可以理解為，標籤對使用者各種資料的一種提煉總結。可能就是用一個詞或者是用一個短語，來表達使用者在某個方面的一項特徵。
我們的使用者呢？剛才提到的屬性、行為，其實是有各種各樣的特徵，那麼我們也就需要有海量的標籤來去完整地描述我們的使用者。
用標籤來描述使用者的一個好處，它可以用一種視覺化的方式，把使用者的特徵表示出來，讓我們更加便捷、更加清晰地來了解我們的使用者，這個也是我們使用者畫像的一個意義所在。
所以說呢，使用者畫像就是把我們使用者相關聯的資料去進行視覺化的展現。一句話總結一下使用者畫像的特點，就是把使用者的資訊去做一個標籤化。
到現在為止，花了兩頁的PPT來對使用者畫像進行多種的定義。其實更多的是一種概念上的東西，大概是不夠直觀。下面舉幾個例子來實際地看一下。
首先舉這個例子，我們看到的是一個非常形象的畫像，完全是字面意義上的畫像。
中間我們可以看到是一個人物的畫像，它其實是用各種標籤來構成的，透過各種標籤來構成這樣一個畫像。這些標籤比如我們看到像文靜、可愛、善解人意、活潑等等，它都是對我們的使用者的某些屬性的一個描述。
在這張圖上，我們也可以非常直觀地發現，這些標籤被分成了幾個型別，有基本屬性類、有消費購物類、還有社交類。其實還會有更多更多的分類，這裡面就沒有一一地去列舉。
之所以我們會去對標籤分類，一個是便於對標籤的管理，另外一個重要的原因呢，就是說我們在不同的場景中，這些標籤可以幫助我們去實現不同的目標。場景和目標也是非常重要的，後面我們會再提到。
具體到這張圖上來看，比如說我們的基本屬性類，右邊藍色圖表，像年齡、性別、所在的區域，其實都是一些比較通用類的資訊。可能在我們的多個場景中，都會去用到它們，通常會再去配合一些其他的標籤進行使用。
像消費購物的標籤，就是左上角黃色圖表，可能在電商場景中會用的比較多，我們可以看到擬合的這個使用者，她在消費方面的一些偏好，比如第一個標籤叫消費偏好領域——服帽，可能她相對來說，購買服裝類的物品會比較多。我們進行一些推薦或者促銷的時候，肯定會挑一些服裝、鞋帽等等這些品類推送給她。
但如果我們不考慮這些內容，天天去跟她推薦一些3C電子類的產品，告訴她，USB介面的資料線，它是5安的，支援快充怎麼怎麼樣的好。她也可能會慢慢地不感興趣，也就起不到促進購買的作用了。
再有呢，就是說，比如偏好價格區間。雖然我們偶爾也會去購買一些非常需要的東西，不太在乎價格。但大多數的購買，其實還是會在一個範疇區間內，這個區間可能問你的話，你可能不會直接的把它量化出來，多少錢是我的一個上限，多少錢是我的一個下限。你自己可能都沒有辦法去把明確的區間畫出來。
但是，透過使用者畫像可以幫助你去把它框定在一個範圍之內。其實也說就是畫像比自己更瞭解自己。透過對於偏好價格之間的標籤化，我們就可以在後面進行推薦和促銷的時候，針對這個範圍進行，這樣的話效果也會更加的顯著。
最後我們來看網路社交類的標籤。它其實都是和社交網路相關的，這裡舉的幾個例子，都是和微博相關的，左下角紫色的部分，比如粉絲數、關注數、互動數等等。在我們去進行一些社交語境分析的時候，其實這些網路社交的一些標籤，對我們分析都是非常有幫助的。
剛剛上一頁，我們是結合一個畫像的例項，列舉了使用者畫像在營銷、預測、分析等等場景中的運用。其實，還有一個非常早就開始應用畫像來處理日常業務的領域，那就是金融領域。
在金融領域裡，最常見的一個場景應該就是信用評分的畫像。在我們的這個例子中，可以看到它的這些標籤，都是和個人信用相關。
這些跟個人信用相關的都包括什麼呢？比如你在我這個平臺註冊的一個年限，你是不是中間有修改過註冊資訊，你是不是在其他的平臺有過逾期的行為，還是說你一向都是表現良好。
也包括一些你的個人資訊，比如說你的婚姻狀況、有沒有小孩兒。再有，就是在社交媒體的一些表現，比如說你的粉絲數，在社交媒體上的一個活躍度，等等。
這一系列的資訊，都可以綜合起來去幫助我們判定使用者的信用評分以及信用等級，來輔助我們的業務部門去做出決策，而這也提出了一個非常重要的概念，就是輔助決策，後面我們就會提到這一點。
我們除了可以對單個使用者進行畫像之外，也可以對群體進行畫像。比如說在我們這個例子裡面，看到的就是微博上某個特定人，他的粉絲情況的分析。
在我們第一階段的時候說過，畫像是一種視覺化的展現，但是展現的形式不是單一的。在我們這個例子裡，和對單一使用者畫像非常的不一樣。
剛剛的例子是對於單一使用者的畫像，其實我們更多的是把每一個屬性進行一個分類和排列，來幫助我們去了解某一個單獨物件的資訊，比如說性別是什麼、年齡多大、來自哪裡等等。
針對群體的畫像，在展示上更多的是將單一標籤型別匯聚在一起，然後去展示統一資訊。
比如說性別，每個單元各佔多少比例；比如說我們右下角的一個地區，每個省份它所佔的比例；或者說每個省份的熱度是多少。相當於是以省份為類別，去統計它所佔的比例。
還比如說我們去處理一些連續的值，或者說是比較多的數值時，我們也可以進行分段，比如右上角的年齡，可能會針對一些比較典型的年齡段去進行一個劃分，這個具體怎麼去劃分呢，是和業務相關。
未完待續……敬請關注《比你更瞭解你，淺談使用者畫像（二）》
