一、使用者畫像
1、概念描述
使用者畫像，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。使用者畫像最初是在電商領域得到應用的，尤其在數字化營銷範疇之內，核心的依賴依據就是描述使用者畫像的豐富標籤。
在大資料時代背景下，使用者資訊充斥在網路中，將使用者的每個具體資訊抽象成標籤，基於標籤運用使用者畫像的方式瞭解使用者，利用這些標籤將使用者形象具體化，從而為使用者提供有針對性的服務。例如上述基於最簡單的使用者資料可以分析出來的使用者畫像資訊。
2、組成結構
使用者畫像的最核心工作是基於資料採集為使用者貼上標籤，隨著標籤的不斷豐富使用者的畫像也會越來越清晰，最終達到了解甚至理解使用者的能力。
在實際的使用者畫像體系中，對於標籤的分類分級遠遠不止這麼簡單，更加的細緻和精確：
- 基礎屬性：性別，年齡，消費能力，職業等；
- 行為屬性：活躍度，瀏覽，點選檢視，不感興趣；
- 現實場景：經常進入的商圈，電影院，景區等；
- 興趣描述：購物，影視，音樂，遊戲，讀書等
- 定製化：通過機器分析，基於某些標籤組合判定；
通過使用者產生的多種場景資料，去分析或者推測使用者的並資訊標籤化，視覺化的描述出來，通過使用者畫像，產品能自動化的深入理解使用者並服務使用者，例如很多資訊流的應用，會根據使用者的閱讀內容自動判斷推送使用者可能喜歡的內容。
3、畫像的價值
在使用者量大業務複雜的公司，都會花很高的成本構建使用者畫像體系，在各個業務線上採集資料做分析，不斷深入的瞭解使用者才能提供更加精準的服務和多樣化的運營策略。
使用者引流
通過現有使用者的畫像分析，在相關DMP廣告平臺做投放，重點推薦其平臺上具有相關類似標籤的使用者，為產品做使用者引流，這裡也是相似使用者快速擴量的概念類似。
新使用者冷啟動
快速分析新註冊使用者可能偏向的屬性和興趣偏好，實現服務快速精準推薦，例如使用者註冊地所在區域，可以通過該區域使用者的通用標籤推測該新使用者的特徵。
精準或個性化服務
這裡就是根據豐富的使用者畫像分析，理解使用者並提供精準服務或個性化服務。提供好的服務自然能做到使用者的深度沉澱。
多場景識別
這裡場景相對偏複雜，通過一個案例描述，例如在某個平臺用手機號A註冊，之後該手機號A丟失，換用手機號B之後，通過相關行為去理解使用者是否手機號A的使用者，也可以根據同個手機序列識別不同使用者或者多個手機序列識別相同使用者。
沉默使用者喚醒
基於精細化的標籤和多個場景資料，對使用者的沉默程度做快速識別，基於畫像分析制定運營策略進行啟用召回減少使用者流失。
二、人群分析
每次開發使用者群分析的案例，腦海都能響起一段話：獨生子女，傲嬌，溫室花朵，冷漠自私，精緻利己，想法清奇，個性張揚，缺乏團隊意識，非主流，垮掉。之前幾年這是很多長輩或者社會對90這代人貼的標籤，也有很多是90自我嘲諷的標籤，作為90後的一員我對這份畫像還是挺滿意的...
上述就是典型的人群畫像分析的非典型案例，實際上最近幾年對90人群分析報告已經非常多而且準確，很多資料公司都會從：社會屬性、消費能力、遊戲愛好、寵物、網路應用等多個熱門領域做深度分析。分析人群畫像可以在商業應用中產生非常高的價值。
三、深度應用
1、商圈分析
首先基於商圈區域圈使用者群，這裡很好理解使用者在某個商圈內產生資料，依次獲取使用者相關標籤做該商圈內使用者畫像分析。
其次分析商圈本身服務，例如美食領域人流、娛樂領域人流、購物領域人流等，對比不同商圈為商業圈的運營提供策略。
通過綜合商圈分析獲取的畫像，對商圈的構成、特點和影響商圈規模變化的各種因素進行綜合性的研究，即服務於企業合理選擇店址，也服務商圈精準引入豐富的品牌店鋪。
2、行業分析
行業分析畫像是非常複雜的一種報告，通常會考量：使用者體量、人群特徵、技術、營收規模、競爭力、競爭格局、行業政策、市場飽和度等多個要素。不同的角度看行業分析也是不同的概念，例如從行業產品角度看：基於行業分析判斷是否要做、如何做、如何做好、明確產品方向和運營策略等問題；從投行領域看則判斷新產品是否值得投資有沒有穩定高回報，風險控制等。
通過多個場景下資料構建使用者畫像，在應用到產品的眾多業務場景，進行商業化運營和管理，產生更高的價值。
四、原始碼地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile
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