很多同学很郁闷：天天喊用户画像，可做了几千个用户标签，可都躺在数据库里吃灰，业务不咋用，咋整。今天拿个具体例子讲解一下，看用户画像这玩意到底咋发挥作用。...什么时候做？拿什么产品做？说什么话做？ CRM、ERP、OMS、CC一堆系统要怎么配合？ 为啥我要放弃现有做法，换你那个我能挣多少？ 换了你那个我现有的备货怎么处理？ 新流程啥时候出来，啥时候培训？...而题目的场景是项目已启动，这时候用方案二，更容易借力打力，提高用户画像系统使用率，把标签推广出去。没有审时度势*1，找好推广用户标签的机会，是用户画像系统吃灰的重要原因。...还可以用什么策略，这时候进一步推动找更复杂的用户标签，业务方也愿意听了。这又是个审时度势*3的事。 如果我们成功的把握机会，推动到业务方思考：还有哪些标签能识别用户需求！...这时候就可以进一步的把更多标签卖出去，让用户画像系统更广泛的被使用。这时候贴标签，建议先做整体分类，再细拆。
0x00 前言 视频号分享中【什么是用户画像】的文案，文字版分享给大家～内容虽然短，但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力，如果以后有朋友问你用户画像是什么，你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。...今天要和大家分享的话题是：用户画像。 0x01 画像 那么，什么是用户画像呢？我来举个例子说明： 假设你有一位朋友：他是一名35岁左右的男性，周六日喜欢宅在家里，而且每天点外卖。...那么他可能被打上的标签是：中年，不爱运动，宅男 然后，他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影，并且每个月都花很多钱上网购物，并且从来不关注什么促销活动。...那把上面这些标签和在一起，就形成了你朋友的用户画像，看一下，熟悉吗？ 0x02 应用 那么有了这些画像之后，有什么用呢？
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物，作为淘宝方，他们想知道用户是什么样的，年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析...在实际工作中，用户画像分析是一个重要的数据分析手段，帮助产品策划人员对产品功能进行迭代，帮助产品运营人员做用户增长。...作为产品策划人员，需要策划一个好的功能，获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值，那么了解用户并做用户画像分析，是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环节。...图4 （5）产品设计 互联网的产品价值离不开用户、需求、场景这三大元素，所以在做产品设计时，要知道用户到底是怎样的一群人，他们的具体情况是什么，他们有什么特别需求，这样才可以设计出对应解决他们需求和痛点的产品功能...在产品功能迭代时，我们需要分析用户画像行为数据，发现用户的流失情况。典型的场景是用漏斗模型分析转化情况，就是基于用户的行为数据发现流失严重的页面，从而优化对应的页面。
这就是为什么我们为你找来了这些最好的笔记工具。快来看看——你会爱上它们的，同样欢迎在留言区评论你最喜爱的笔记软件！ 1....幸运的是，由GitHub用户发布的免费插件使OneNote可以在代码中突出语法了。 ? 插件是有点笨重，但终于可以使用OneNote保存代码注释应该是相当开心的一件事。...是什么让它看起来像维基呢？主要是因为可以在整个笔记本中插入链接，跳转到其他页面。 ?...SideBarEnhancements是每个Sublime Text用户必备插件。它增加了一些优化的侧边栏，主要是在菜单中当你键盘单击文件时会出现。...MarkdownEditing为你提供了用markdown语法记笔记的途径。 ? Sublime Text理论上要花上你70美元，但免费期其实永远不会结束。
很多用户看了表示这完全是自己啊！不过也有不少人吐槽：我也是微信重度用户，但这个典型的一天跟我的怎么完全不符合？ 为什么会出现如此截然相反的反馈？...做产品怎么做用户画像，用户画像是真实用户的虚拟代表，首先它是基于真实的，它不是一个具体的人，另外一个是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型，迅速组织在一起，然后把新得出的类型提炼出来，形成一个类型的用户画像...我们今天主要介绍的是Persona，用户画像的常用模板如下： image.png 用一个案例来讲一下用户画像怎么做的： 1.角色形象：UX思想家朱蒂 2.个人信息：...更重要的是，Persona把抽象的用户变成了一个个具体的人，当我们纠结于产品的某个功能点时，尤其是在做一些感性的判断的时候，Persona也会提醒我们谁是产品背后的人，他们的日常生活如何、锁边对的挑战是什么...用户调研阶段：许多其他的用户研究环节对于用户的招募以及研究内容确定都需要依据Persona。 产品策划阶段：明确市场推广方向、预估市场规模，更准确的为产品做决策以及定位市场。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。...三、用户画像工作坚持的原则 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。 ?...三、用户画像工作坚持的原则 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。
1.什么是用户画像 市面上不少公司都在做用户画像的相关工作，无论是电商行业、金融行业、视频行业等等，都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢？...用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为”用户画像“，有一些公司称之为”用户特征“，其实是一个意思。...(当然也有可能帮别人购买)进行标签化；金融场景，对于当前进行交易的账号进行标签属性化因此我们概念中描述的用户画像，其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述2.用户画像有哪些标签既然上面讲到了对于用户进行标签化...：(1)事实类(比如说：设备信息等，基本上都是事实类，只是将采集上报的数据接入进来即可)(2)规则类、统计类(RFM——最近一次消费时间、消费频率、消费金额)(3)算法模型类(居住地址、工作地址)3.用户画像有什么作用...这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景
用户画像 简介 用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。...这只是用户画像在电商领域的应用，事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域，在当前最火的抖音，直播等领域，推荐系统在大数据时代到来以后，用户的一切行为都是可以追溯分析的。 步骤 什么是用户画像？...用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。...在实时用户画像的构建中，通过对实时数据的不断迭代计算，逐渐的不断完善出用户画像的全貌，这也正符合数据传输的本质，这整体架构中，淡化离线计算在之前特别重的作用，只留做归档和历史查询使用，更多的数据通过实时计算进行输出...本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？ 下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。 另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。...三、用户画像工作坚持的原则 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。
一是调研业务方的需求，明确业务的需求是什么，为什么要搭画像体系，打算怎么用？...整个业务框架围绕着两方面展开，一方面是用户需求，用户在什么场景下使用画像服务，解决了什么问题，或是说给用户带来了哪些价值；另一方面是画像产品实现，要实现该画像产品服务需要哪些资源，需要哪些部门协同配合。...1.用户场景价值层 明确目标用户，清晰地知道画像体系设计出来后给谁用，通常画像体系的目标用户有精准营销人员、产品经理、搜索推荐产研、用户运营人员、客服人员等。...如今日头条上的个性化文章内容推荐、抖音上基于用户画像做的个性化视频内容推荐、淘宝上基于用户浏览行为等画像数据做的个性化商品推荐等。...统一用户ID标识 很多人对用户ID标识没什么概念，在用户画像体系建设之初，往往会漏掉这个关键步骤。
用户画像人人都想做，可用户数据从哪里来呢？今天就结合一个问题，详细讲解一下。话不多说，直接上场景。...问题场景：一个O2O平台提供家政服务业务，运营和数据团队讨论“如何建立用户画像，精准服务用户”，大家越聊越嗨森！...这种情况下，能直接用来源渠道做标签，标识小众用户群体，后续也能进一步分析，制定进阶策略。...3、如果有转介绍渠道，则转介绍人可以直接指引用户购买某款主营产品。此时，转介绍人的行为标签（转介绍的产品、活动）就能直接影响用户行为。用转介绍人标签，配合被介绍的用户标签，就能标识出用户需求。...本质上，无限度的索取用户画像指标，是一种业务懒政行为。打着“用户喜欢啥我做啥”的旗号，把获客渠道、产品设计、运营方案、推广计划、促销优惠、二次跟进所有设计都甩锅出来。
我之前说，内容和用户是现在互联网企业核心的两个东西，用户的行为则将内容和用户连接了起来。 很多人一上来，撸起袖子就开始做用户画像，后面会发现，如果没有对内容做好分析，其实用户画像这个东西也会做不好。...因为用户的行为是以内容为承载的，只有把内容画像做好了，才能进一步提升用户画像的品质。...因为我们即使做到了具体知道该使用哪个算法，但是一用，发现效果完全不是那回事。这个时候我们至少需要了解两方面： 算法的核心是什么，有什么潜在的需求？比如是不是对数据的分布做了什么假设么?...举个例子来说，是不是个A1用户推荐文章B1,我们可能是这么做的： 把用户用向量做表征，文章也是 观察大量的用户A2,A3...AN 是不是有点击该B1 使用逻辑回归/SVM等分类算法训练模型 把A1,B1...但事实上这套算法，用的就是协同。为啥的？本质上还是相近的用户做的选择互相推荐。
与B2C用户画像一样，B2B用户画像也可以分为用户名称，基本特征，消费行为，互动行为等维度，但要考察的内容完全不同（如下图）。 ?...有些同学会想：需要哪些字段已经列好了，下边就和B2C用户画像一样，采集数据—打标签—做关联分析—做推荐算法，走起。对不对？大错特错！...第一关：销售队伍管理 和B2C不同，做B2C用户画像的企业，不是淘宝、微信这种超级平台，就是有能直接沟通客户且有一定体量的公司（京东、饿了吗、滴滴）。用户登陆平台后，所有的操作在平台上完成。...所以关注用户的经营效果，制定我们的经营方略，才是设计用户分类的出发点 基本的用户画像概念就如上做述。...和B2C用户画像，我们强调做埋点一样，B2B核心就是销售管理，是基于业务流程数据的采集，能搞掂了数据才有后续分析，不然就是巧妇难为无米之炊了。
在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。...[6igzfklhrc.png] 02 留存分析 留存分析用来衡量用户的参与情况与活跃程度，分析在触发初始事件的用户中有多少用户还有后续的回访行为，该部分回访的用户占初始用户的比例。...留存率是判断产品价值的一个重要参考指标，可以分析出由初始的新人用户转化为活跃用户、忠诚用户、高价值用户的好坏情况。...这系列行为就是用户的行为轨迹，对于用户这样的连续访问会话，我们称为session。 [gc3tmon1th.png] Session中记录了用户在什么时间点、通过什么样的行为、浏览了什么页面/商品。...在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
用户画像是根据用户社会属性、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。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...既然用户体验非常重要，那如何去「度量」和「优化整个流程」呢，那就是站在「用户角度」收集其在各个模块的数据，并利用「统计」、「概率」思维「建模分析」；在产品运营、增长过程中找到「雪球效应」的「撬动点」施以影响...落地用户画像，对用户和企业来讲，可以实现双赢。用户在使用产品的时候，可以获得更好的购物体验，企业可以更好地为用户服务，从而实现赢利。...要结合业务场景去分析，然后去不要单看画像，而是要做一些对比，通过前后对比，跟竞品的对比，跟频道内与大盘的对比等手段去分析，发现不足和优势，做纠正和调整。...总结一下，做画像要「有目标要有数据」，「也不拘泥于技术细节」，「大胆的尝试」，然后「先粗粒度」，「后细粒度」。
下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...即需要领域专家（有经验的老业务）配合来做机器智能的分析。...可以按照下面的步骤： 获取用户画像 计算用户画像的相似度 用户画像聚类 群体用户画像生成 定义用户画像之间的相似度 计算用户画像之间的相似度，可以参考下面的公式： ?...用户画像存储 用户画像有很多中表示的方法，比如： 关键词法，用一对的关键词描述画像，这种方式最容易理解 评分矩阵法，用二维矩阵的方式，通过评分表示。...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？
写在前面 本篇内容来源于网络，因为工作需要，所以就去网上查找资料，顺便整理一下分享给大家，小红自己也是在学习阶段， 做这个公众号的目的也是为了输出自己学习的内容，一方面是为了自己更好的学习，另一方面希望能够帮助一些和我一样刚进入互联网行业的新人...本篇分为用户画像的概念、如何搭建用户画像以及用户画像的步骤三部分。 ?...（本文框架） 1用户画像概念 用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，描绘出一个真实用户的虚拟物。...该平台需要回答的核心问题是：用户是谁? 用户需求是什么? 用户在哪里？ 3用户画像步骤 明确做用户画像的目的和意义 企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的。...找出相关数据进行建模 对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据。完善的用户画像平台需要考虑周全的模型体系。通常来讲，构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类实体。
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