用户画像指的是什么(何为用户画像)

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说起用户画像，我想大家都不陌生。

Persona，PM每天都喜欢用的，就是它，因为在谈需求的时候可以更具体，更有说服力。

那么用户画像是怎么来的呢？除了在产品经理谈需求的时候有用，你还能做什么？请听作者说。

1.什么是用户画像？

用户画像的前提是标签化，各种标签组成了用户画像，所以用户画像的底层是标签化。只要标签打得好，用户画像 就倒了。

大部分公司的做法是数据团队通过数据统计找出差异化标签，一般包括用户属性、用户价值、交易属性、交互属性、商品偏好、行为偏好等标签。

然后，根据标签形成用户画像。，这样的画像很难用具体的运营策略来承担。比如25-30岁，男，一线城市标签，如何承接运营策略？

由于这类标签是由数据同事而非运营同事建立的，往往与业务实际脱节，难以落地。

这么多年，即使在阿里的层面，也只有商品偏好这个标签应用的比较好。一个产品真正有用的时候能落地的标签很少。其实一打标签就够了。

如果真的想落地，其实不应该盯着标签去想怎么贴。而是要先思考业务流程，再思考如何找到标签圈住用户。

以行为标签为主要逻辑(用户分层)，进行第一步细化，然后在主要逻辑中用属性标签细分不同的群体(用户分组)。

比如一个交易产品，用户可以分为待激活用户、已激活非交易用户、已激活交易用户、老交易用户。

然后在每一层下做详细的用户分组，比如把激活和未转移的用户分成几个阶段有点兴趣，找目标，想买。

然后通过结合一些行为标签和其他标签来圈出特定人群。不同阶段的用户有不同的需求。他们感兴趣的是介绍主推产品，寻找热销产品，想买的话提醒他们及时关注商品动态。

除了主逻辑，配合属性标签做文案优化。比如年轻人有兴趣，文案可以很好玩。如果对年龄感兴趣，文案要正规。

以上是用户画像的落地版，将应用于用户分层和用户分组。接下来我们就来梳理一下ta和tag的关系。

二、什么是用户分层和用户分组？

对用户最好的场景是推荐系统，通过不同标签实现精准推送，触达千人，提高业务转化率。

在精细化运营层面，用户标签是为用户分层和用户分组服务的。没有用户画像/用户标签，就无法有效形成用户分层和用户分组。

为什么要对用户进行分层？

用户分层是当用户数量非常大且难以管理时将采用的方法。对业务属性强的产品进行分层更有效，因为提升转化和增加，用户分层使用不同的运营策略来提升转化，达到千人十面。

用户分层的常见逻辑是，根据用户与产品核心业务的关联度，从低到高分层，从低业务量到高业务量分层。分层后，对用户进行分组。

让我们来看一个简化的MVP版本的用户分层和用户分组。如果你是微信商家，你会对你的微信好友做什么？用户分层和用户分组？

从难到易转化，做分层，每个分层下做不同的聚类。基于这个模型，我们可以做出所有交易产品的用户分层和用户分组的原型。

我相信你足够聪明，能够彻底理解什么是用户分层和用户分组。

第三，用户如何群体落地？

分层是一个金字塔模型。每层都是完全独立的。分层有特定的业务区别，用户也有

分层的目的是想让用户向更高层转化。如果他们不能向上转化，那么你的用户就在做错误的分层。

决策过程短的产品分层价值不大，决策周期长的产品分层价值更大。

对于一天用户决策的产品，只需要做用户分层新用户和老用户。对新用户的操作是希望他能交易。对老用户的操作就是希望他能一直交易下去。

用户群一般是重叠的，一个用户可能属于A群和b群，在分层的基础上做分组，比如电商，性别分组，年龄分组。

有聚类常用的rfm模型，市场上应用比较广泛，但实际上这种模型可能效果并不好。rfm理论如下

我们来看看rfm模型在美团的真实使用情况

美团rfm的核心逻辑拆解如下

为什么rfm模型可能效果不好？它最早来自零售行业，不一定适用于现在的互联网C端产品。

活跃用户，那些给他推送感兴趣的东西但长期拒绝下单的用户，送他一些优惠券。优质用户流失。送点回礼，担心核心优质用户，就赚点积分或者会员，给他们价值和尊重。

……

这些都是好的操作手段吗？对不起，这些只是学术理论，还不够。找个实习生能把工作做好。

做好用户分层和用户分组，核心不是提前建立好模型，而是带着问题去寻找答案。

一个优秀的运营动作应该是满足用户需求，前提是找到用户和产品的矛盾，如下图。

这个世界上可能没有杀人的技巧，任何战略和行动都不可能一蹴而就。刚开始做不好很正常，要经常测试迭代。

最可怕的不是我们没有做好，而是我们的用户变了，数据变了，产品生命周期变了，运营动作还是一样。

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