用户画像方法论

推荐策略之用户画像 引语

当有人热衷于看NBA的时候，他的淘宝首页强烈推荐，早已经悄悄变成球鞋和足球比赛附近，或者你打开淘宝上买护肤品后的微博，刷下来，出现了一大堆美妆专家，让你看他们的开箱视频停不下来。

你有没有想过，是偶然还是必然？更何况这些“意外”都大大提高了用户与人、物、各方面的匹配度。从商业服务来看，用户购买的转化率和内容频道栏目停滞不前的销售市场得到快速发展和提升，这是公司的总体目标。那么，是什么因素推动了所有的布局变化呢？其实是因为设备掌握了你的用户画像，然后“固定项”为你推荐你喜欢的内容。所以今天就来说一下，强烈推荐一下对策中的“用户画像”是什么。

用户画像是啥

1.女士，31岁，单身，收入3万，爱好美食，摄影，购物达人。这样的一串叙述就是典型的用户画像的例子，可以用一句话来描述，即用户信息标签化。

图1：小编腾讯官方QQ的“个人标签”

2.一般这种logo分为两类——静态数据和动态数据。静态数据的用户画像数据信息独立于商品以外的特征，如性别、年龄、学历、所在地等。这类信息更具有统计性和分析性，比如女性的消费水平更高；动态用户画像数据信息指显性基因(关心、关注等。)或潜在(网页保留时间等。)用户在商品场景中的姿势。不同的场景匹配不同的个人行为权重。我们以“检索”为例。在社交媒体场景中，“检索”的个人行为非常活跃，份额非常大。然而，在电子商务场景中，“检索”

图2：今日头条依据“所在位置”出示本地信息 用户画像的功效

为什么人一定要用人像？通过收集这种logo，可以有目的地将用户画像应用到每一个场景中。以下是一些关键场景。

(1)精准营销中的推广:无论是广告主还是自媒体平台，都可以从服务平台中挑选logos匹配的用户，更精准的找到目标消费群体。如图3和图4所示，付费推广穿山甲这种头条中药，通过精准找到目标消费群体，然后以特殊的广告方式展示，可以更快地增加匹配产品的曝光度，扩大受众的数量和数量级。

图3，4：头条中药穿山甲付钱精准推广

(2)行业分析:通过用户画像掌握领域动态进展，制定相对对策。如图5，今日头条公布了2018年120万今日头条创作者的画像。这个画像显示，日常生活、体育文化、游戏娱乐是今日头条创作者最喜欢的内容，数据显示他们喜欢在晚上11点发布内容。根据这个用户画像，CEO张一鸣表示2018年今日头条将从个性化推荐走向智能社交媒体，正式开始粉丝收入。

图5：头条17年互联网大数据用户画像

(3)高效推广商品:无论是中国的今日头条、Taobao.com还是海外的Youtube，都强烈推荐根据用户画像来推广内容。Youtube强烈建议用户在观看一部电影时，观看内容相似的电影，以提高用户的停留时间，提高效率，控制成本。此外，在强内容推荐方面，今日头条、一点资讯、人民日报天天等app也在feed流(不断升级呈现给用户的内容)上。如图，7大头条持续强力推荐符合用户喜好的内容，让用户不断观看。此外，交叉广告是商业服务的主要变现方式。

就是我们都知道用户画像的必要性，但是设备不是。如何才能知道一个“陌生”用户的画像？还记得开场篮球鞋和护肤品的例子吗？其实每个人在很多情况下都会被“发现”。比如淘宝知道用户去看NBA，就会给他d出窗口强烈推荐篮球鞋。为了更好的理解“设备如何从1到0绘制用户画像”，我们来讨论一下设备是如何根据两种最直接的用户类型，即新老用户来构建用户画像的。

设备怎样搭建用户画像

1.先从新用户说起。当用户申请注册一个从未使用过的app时，设备如何掌握用户的画像(用户冷启动)？在用户开始冷淡的场景下，大家最关心的是:用户的用户粘性。只有在保证用户生存的前提下，才会考虑强烈推荐的兴趣来探究实际效果，在相对有限的展示中全方位的找出用户的喜好。以下面的头条为例，充分考虑用户不同的落地情况。我们可以简单地把它们分为三种情况:落地前、落地时和落地后。

着陆前:

如果你免费下载app，是不是你的手机厂商、型号规格(设备层)卸载了重装的老用户，用户的位置、常住地、个人行为轨迹(管理权限层)、用户关联(同WIFI信息)早已被抓取并添加到你的用户画像中。边肖删除了头条，再次免费下载时，无需再次输入支付密码或短信验证码，点击即可。

根据社交媒体协会的申请，很可能会有用户继续申请加载用户的电话通讯录，补上社交平台这条路。很多应用会继续申请加载文件目录或者已经安装等手机软件的管理权限，根据文件名计算用户已经安装的应用状态，从而明确用户的喜好信息。比如一个用户安装了美柚这类应用，这个用户很可能是一个女士用户；比如一个用户安装了虎扑论坛和手机Lol，这个用户很可能是一个男性用户，喜欢体育文化和手机游戏。根据不同的营销方式，不同的广告材料，或者“推荐码”方式，用户可以了解到用户是根据哪些方式和目的安装的，从而掌握转化后的用户有哪些特点。比如根据转化金融行业相关资料和图片的用户来看，很明显他们会对金融投资的内容更感兴趣。

登录时:

根据第三方登录，可以快速获取用户的基本信息，有利于分析用户的个人关系和情况，比如头条。除了短信验证码的方式，还可以通过手机微信、火山小视频、TikTok视频等方式登录。一方面可以降低用户的实际运营成本，另一方面可以获取用户的第三方应用的信息，是一个很完美的方法。

Ps:现阶段只有使用微信登录过头部的用户，才可以按照微信重新登录。其他用户请用手机号登录，新用户无法获得微信登录管理权限。

着陆后:

业务流程设计方案:通常在你第一次登录app时，系统软件会引导你关注用户更感兴趣的内容或KOL，进而完善用户画像。但不知这种方式是一把双刃剑，首先给用户设置了一个门槛。其次，用户可能无法准确理解自己喜欢的，或者高估了自己的工作能力(喜欢拍摄的可能只是喜欢看书，而不是学习和训练技术类专业的专业知识)，所以现在很多应用都得到了正确的引导，没有强迫用户选择。如图6、7、8，今日头条正确引导用户关心。

图6:头条正确引导用户关心 图7：今天头条推荐关心用户 图8：今天头条推荐关心频道栏目

非人性化:处理冷用户强推荐最典型的方式是应用非人性化的热门总榜，考虑“新”和“热”的特性，收集一定的数据信息然后转化为智能推荐，如图9所示。边肖的今日头条应用了新账号，这说明所有强烈推荐的内容都不是针对某一类特殊用户的。随着不断深入，用户画像会有规律的变化，更加精准。

图9：头条全自动强烈推荐

KOL:按照著名的KOL方法吸引粉丝用户，慢慢完善用户画像也是前期比较粗放的方法。李开复和小米雷军都为知乎问答前期做了功课，吸引了大批人到处购买推荐码。李开复和小米雷军本来就是IT界的巨头，所以知乎问答的第一批用户也是IT人，占了大多数。和现在的网络红人是一样的。总之，KOL在，粉丝也在。

补贴:利用一定的补贴吸引用户入住，填写个人信息提升用户画像，并举例说明头条“2019富中国年”主题活动。刮开的新年红包只有在用户关联个人信息后才能体现，在一定时间内不提取大额红包就无效。在收集祝福卡的时候获取了大量的用户，经过刮取，收集了用户画像，即使没有收集到没有信息的用户，也获取了大额红包，这是一个非常典型的例子。

手游:根据一些研究手游，收集潜在用户画像，比如做一个H5测试“测试你离网络舆情有多远”，用户的性别、用户立场、用户爱好等谜题都嵌入在这里。最后随意得出一个有趣的结果，比如:“根据系统软件的仔细分析，你击败了全国67%的网民，你距离网络直播名人还有一个日本的距离”。比如网易音乐口味测试，让你选几首歌，然后告诉你你喜欢的口味，喜欢你的用户占多少钱。从内容层面来说，你已经在不经意间收集了更详细的用户画像。

图10：网易音乐检测

推广:除了填写申请材料，用户还完善匹配画像，比如新浪微博“校园网络红人”招募的主题活动，填写自己擅长的行业，这意味着用户会对这个行业产生浓厚的兴趣。

图11：新浪微博“校园内网络红人”征募信息表

2.那么，在新用户逐渐变成老用户的情况下，如何改善冷启动后的用户画像呢？必须按照不断挖掘用户兴趣爱好的方法，从短期吸引用户的总体目标转变为提高长期用户粘性。

丰富多彩的内容:

在内容资源的基础建设上，不断引入新的内容类别，提高其知名度，有助于吸引新用户或发现老用户的新兴趣。根据动态介绍，每个人内部的内容传播和内容价值取向也会有更强的认知能力。

对于知名品牌，可以尝试用权重计算强推荐的方法，马上把内容交给强推荐模块来区分。如果展示量较低，我们会重新计算权重，以保证内容能够展示在有一定运营规模的用户信息流中，发现属于这个类别的受众用户。已有认知能力的用户持续保持观点，无认知能力的用户会在多次曝光后逐渐产生认知能力，为了实际效果而改变运营规模。对于小知名品牌的品类，推广的方法收敛速度很慢，点击量太小，效率太低。另一方面，如果按照推广的方法，非常容易引起轰动的内容是反馈甚至是负面信息，那种方法就会因小失大。所以大部分服务平台都会推广“超越”阶段，用专门的用户画像对人进行强有力的呈现。

用户消费:

根据用户等待时间(潜力)的提升，进行关注、评价、分享、关注等一系列个人行为(显性基因)，提升用户画像的信息。比如一个用户无意中点击了一篇文章(或许也是有意设计了一个方案让它非常容易“出错”)，他会立刻跳出来，还是阅读这篇文章，分别统计分析这个用户在不同内容的跳转率。比如另一个用户点击了一个大V的首页，然后点击了一篇文章，然后退出，再点击下一篇(或者马上点击下一篇)。虽然他并不在意，但是从点击的方式来看，很明显这个用户是对大V的内容输出感兴趣的。

另一方面，系统软件会根据用户当前画像和概率，强烈推荐用户有可能喜欢的新内容。比如用户A、B、C都喜欢内容A，那么当用户D喜欢内容A时，系统软件会为他强烈推荐内容B(具体数据信息会更大更准确)。

图21：头条系统软件强烈推荐内容

可见，用户画像在所有应用中起着至关重要的作用，这不仅是早期用户生存的重要性，也是中后期商业服务转型的关键。那么，你有没有想过你的肖像是什么？还不如花几分钟想想自己“是什么做的”。

参考:颜。内容算法