建立用户画像的标签体系

编辑导读：用户画像、画像标签、用户分群，做运营的同学一定对这些名词都不陌生。

乍看上去，这三个名字好像都是在说同一个东西，但是他们具体有什么区别呢？本文作者对此进行了分析，一起来看看吧。

数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。

用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。

各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。

前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。

于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。

用户画像的概念并不新，甚至在互联网时代之前就已经出现了，最早由交互设计之父AlanCooper 提出:“Personasar e a concrete representation of target users.”是指真实的用户可以用一系列的属性数据建立的目标用户模型来代表。

从概念可以看出，用户画像用户特征的抽象概括，例如，我想知道购买了北京环球度假区的用户有什么特征，这样在产品设计、营销策略、广告投放时，可以更加精准。

就像两个人谈恋爱，只有了解了对方的脾气、性格、饮食习惯，才能投其所好、避其锋芒，愉快地相处。

用户画像是高度抽象聚合后的结果，一般应该于数据分析、辅助决策。

可以分为个体画像、群体画像。

个体画像主要应用于客服场景，帮助客服人员快速掌握咨询者特征以灵活调整话术，提升服务一次性解决率。

随着个人信息保护法的实施，个体画像的数据安全问题也越发重要。

群体画像是指某一类用户群体的画像特征分布，如微信公众号用户年龄分布，是Z时代多，还是80后更多呢?用来勾勒用户画像的特征维度，当你的团队有新同学加入时，你会从哪些维度去快速了解他呢?家乡、年龄、单身/已婚、工作履历、兴趣爱好等。

举个例子，用户画像标签中有一个生命周期的标签，根据业务特点或算法挖掘，任务最近一次下单时间距今180天以上，即定义为流失用户。

DCWTechnology Analysis技术分析79数字通信世界2023.101 高校图书馆用户画像研究概述用户画像的概念最早是由交互设计之父A l a n Cooper 在1998年提出的，是建立在现实生活中一系列真实数据上的用户目标模型，是对真实用户的虚拟化[1]。

在国外，用户画像已经成为广告、市场营销和数据分析等领域的重要工具。

例如，Facebook 和Google 等科技公司在个性化推荐、广告投放和用户体验方面都充分利用了用户画像。

此外，欧美一些图书馆也开始使用用户画像来提升服务质量[2]。

在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，用户画像也逐渐被应用于多个领域，在图书馆领域，用户画像也成为提高管理效率和服务水平的一种重要手段[3]。

目前，图书馆领域的用户画像主要围绕建立用户画像模型等展开研究，如何利用用户画像为读者提供个性化服务模式是当前图书馆管理与服务重点关注的领域[4]，而其中以构建多维度、多层次、立体化的用户画像模型，实施图书的个性化推荐、个性化信息检索、个性化借阅、个性化参考咨询等个性化服务[5]成为提高图书馆服务效能的重要手段之一。

随着信息化、数字化和智能化的发展，基于大数据的用户画像模型及相关技术也在更新迭代中，基于此，本文以高校多维度用户数据类型为依托，构建适应高校图书馆的用户画像模型，进而构建多样化的高校图书馆可视化系统，图书馆可视化系统对用户查询意图、兴趣等进行推理和预测，为用户及相关部门提供有效的调查结果，同时馆员根据可视化系统对读者服务及系统建设提供决策依据。

2 用户画像模型的构建流程高校图书馆的用户画像模型构建流程是：首先收集高校图书馆用户的各类信息数据进行预处理，去掉基于用户画像的高校图书馆可视化系统的构建与实现崔乐乐（昆明医科大学图书馆，云南 昆明 650500）摘要：随着信息技术的不断发展，用户画像技术被引入到智慧图书馆中，并已应用到图书馆的智慧化服务领域。

用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用用户画像（User Profile）的本质是用户需求描述，一种刻画用户需求的模型。

用户画像在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、用户研究、产品设计、数据运营、精准营销、量化风控等领域得到广泛应用。

本文系统地构建了用户画像的知识体系。

首先，介绍了用户画像的概念、要素、关系、意义等用户画像的基础知识；接着，介绍了用户画像的方法、分层标签、AARRR 用户分层模型、分群标签、RFM 用户分群模型、个性化标签、人工打标签、机器打标签、混合打标签、用户画像的原则、用户画像的检验等用户画像原理；然后，介绍百度的用户画像、微博的用户画像、今日头条的用户画像；最后，指出用户画像在推荐系统中的应用，以及用户画像的本质和用户画像面临的挑战。

本文目录如下：1. 用户画像基础1.1. 用户1.2. 用户画像的概念1.3. 用户画像的要素1.4. 用户画像的关系1.5. 用户画像的意义2. 用户画像原理2.1. 用户画像的方法2.2. 分层标签2.2.1. AARRR 用户分层模型 2.3. 分群标签 2.3.1. RFM 用户分群模型 2.4. 个性化标签2.4.1. 人工打标签2.4.2. 机器打标签2.4.3. 混合打标签2.5. 用户画像的原则2.6. 用户画像的检验3. 用户画像应用3.1. 百度的用户画像3.2. 微博的用户画像3.3. 今日头条的用户画像4. 用户画像总结4.1. 推荐系统的用户画像4.2. 用户画像的本质4.3. 用户画像的挑战接下来，让我一起走进用户画像的世界。

用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用1. 用户画像基础用户画像基础的目录1.1. 用户要想搞清楚用户画像，首先得搞清楚用户。

比如：你的用户的特征是什么？怎么描述用户需求？不同阶段的用户特征又是什么？用户关于用户还有用户关键路径、用户旅程（customer journey map）、用户决策过程等等。

用户体系实施方案一、背景随着互联网的快速发展，用户体系已成为各类互联网产品的重要组成部分。

一个完善的用户体系可以帮助企业更好地了解用户需求，提供个性化的服务，增强用户黏性，从而提升产品的竞争力。

因此，制定并实施一个科学合理的用户体系方案对于企业来说至关重要。

二、目标1.建立完善的用户体系，包括用户画像、用户分类、用户行为分析等内容；2.提高用户体验，增强用户粘性，提升用户满意度；3.实现用户数据的精细化管理和应用，为企业决策提供有力支持。

三、实施步骤1.用户需求分析首先需要对用户的需求进行深入分析，包括用户画像、用户行为特征、用户偏好等方面。

可以通过用户调研、数据分析等方式获取用户需求信息，为后续的用户体系建设提供依据。

2.用户分类根据用户的不同特征和行为习惯，对用户进行分类，建立用户标签体系。

可以将用户分为活跃用户、沉默用户、新用户等不同类别，有针对性地开展用户管理和服务。

3.用户数据采集建立用户数据采集系统，实时获取用户行为数据、偏好数据等信息。

可以通过数据挖掘、大数据分析等手段对用户数据进行深度分析，为用户体系建设提供数据支持。

4.用户行为分析通过对用户行为数据的分析，了解用户在产品上的行为轨迹、使用习惯等信息，为产品改进和优化提供依据。

可以通过行为路径分析、漏斗分析等方式进行用户行为分析。

5.用户画像建设根据用户数据和行为分析结果，建立用户画像模型，包括用户基本信息、兴趣爱好、消费习惯等内容。

通过用户画像，可以更好地了解用户需求，为个性化推荐、精准营销等提供支持。

6.用户服务优化根据用户需求和行为分析结果，优化产品和服务，提升用户体验。

可以通过个性化推荐、定制化服务等方式增强用户粘性，提高用户满意度。

7.用户数据管理建立用户数据管理体系，保障用户数据的安全和隐私。

合规收集、存储和应用用户数据，制定严格的数据管理规范，保护用户权益。

8.用户体系评估建立用户体系评估指标体系，定期对用户体系进行评估和调整。

如何从0-1构建用户标签体系？随着流量红利的消失，获取新用户的成本越来越高，为追求更高的 ROI，产品以及运营的重心已经从对新客的获取转向对存量用户的精细化运营上。

精细化运营的基础在于对用户信息进行标签化管理。

提到用户的标签化管理，第一步就是为产品的所有用户打标签，这是用户运营最重要的起点，也是运营策略制定的基石。

一、啥是“标签”？“标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括。

比如“大学生”这个标签，其实就是对所有大学生群体的总括，细分这一标签还可以分为年级、专业等，通过不同层级的标签找到某一群用户。

二、什么又是标签体系呢？简单来讲，就是根据用户的“基本属性”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”等，把个性化的用户，打上标准化的标签，并对标签进行梳理聚合，形成一个个典型的用户标签，再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐。

其本质是去差异化的过程。

举个简单例子：假设某理财产品正筹划营销活动，首先列举理财场景中所涉及的产品与服务，通过用户标签筛选出目标客群，再进一步结合用户的偏好类标签，如投资偏好、风险偏好、产品偏好等，进行差异化营销。

说了这么多，很多同学应该会问，标签体系具体的作用是什么？能帮助我们达到哪些目标呢？三、建立标签体系有什么作用？本店铺认为建立标签体系的作用大体上可以总结为以下几个方面：1、增加拉新某阅读APP以邀请好友得红包的形式拉新，为已有拉新行为的用户打上了标签，然后为无分享行为的用户打上“无拉新行为用户”标签。

然后该产品运营部门对标签为“无拉新行为用户”进行弹窗、PUSH，提高奖励额度等，不断刺激这一批无拉新行为的用户进行传播，以达到“每位用户都是推广者”的目的。

2、增加留存为了更好的提升用户下载量，降低下载成本，某小说APP针对不同投放渠道采用了不同的小说素材进行投放（小说素材会和投放平台用户的兴趣点相匹配）。

例如在A平台采用悬疑小说素材进行投放，在B平台采用魔幻小说进行投放，该小说APP推荐算法会在用户下载后，第一时间向用户推送相应的内容，这样一打开APP，从A平台来的用户，映入眼帘就是悬疑小说；给B平台来的用户，展示的就是魔幻小说。