如何进行用户画像分析

引领下半场发展的大数据，将赋能政府智慧管理交通、城市规划；通过消费者数据，告诉企业该生产什么样的数据，最大化满足消费者，生活大数据告诉餐饮、房地产企业选址等；互联网下半场考虑精细化运营，通过数据分析让用户得到更好的体验。

背景——分析下用户数据，为业务数据赋能；用户画像的准则（用户画像的建模）将自己的企业数据进行一个白描。知道用户都是谁，从哪里来，到哪里去；

1知道用户从哪里来，需要统一标识用户ID，以便对用户进行后续跟踪；
1. 知道用户是谁，需要对用户进行标签化，，方便对用户行为进行理解
1. 用户要到哪里去？将用户画像和业务相关联，提升转化率或者降低流失率。

详细梳理：
1、设计唯一标识？(why)用户唯一标识是整个用户画像的核心；把从用户开始使用APP开始到下单到售后整个所有的用户行为进行串联，方便更好地进行跟踪和分析，同时设计唯一标识可以从这些项目中选择用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、cookieid等。

2、给用户打标签——用户消费行为分析（4个维度）

用户标签：包括性别、年龄、地域、收入、学历和职业；包括用户的基本属性；
消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感用于统计用户的消费习惯；
行为标签：时间段、频次、时长、访问路径，通过分析用户行为，来得到使用APP的习惯；
内容分析：对用户平时浏览的内容、尤其是停留时长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对那些内容平感兴趣，比如金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等；

3、如何通过用户画像来为企业业务带来价值？——从用户生命周期的三个阶段划分业务价值，包括获客、粘客、留客；

获客：如何进行拉新、通过更精准化的营销获取客户；
粘客：个性化推荐、搜索排序，场景运营等；
留客：流失率分析，分析关键节点降低流失率。

如何按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程——可以分为数据层、算法层、业务层；
数据层：指的是用户消费行为里的标签，作为数据客观的记录，作为事实标签；

算法层：透过这些行为算出用户得分建模，打上模型标签；

业务层指的是获客、粘客、留客的手段，打上预测标签，作为业务关联的结果；

流程：通过数据层的事实标签，在算法层进行计算，打上模型标签的分类结果，最后知道业务层，得出预测标签。

practice:美团外卖的用户画像：

1、首先分析APP都是通过什么方式登录的，选择一个最合适的对用户标识进行唯一标识，（注意：尽早在最开始的顶层架构上，将用户数据进行统一，在后续过程中实现用户数据的打通，赋能各业务部门。）

2、有了用户，通过用户消费行为分析的准则来进行设计，统计标签（上面的用户标签、消费标签、行为标签、内容分析；），有了这些，可以更好地理解业务；

3、有了这些数据，便可以对用户的行为进行预测；具体在业务层上，可以基于标签产生哪些业务价值呢？在获客上、在粘客、留客上；总结：锻炼自己的抽象能力、将繁杂的事务简单化，同时也要注意到一些异常值的分析，重点在于不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果。

思考题：
1、如何给羊肉串连锁店进行用户画像分析？可以从哪些角度进行标签化？
who:where:what:

2、从现实生活出发，打开手机，翻看手机通讯录，分析朋友圈，都有哪些用户画像，如果我来设计标签，又会使用哪些种类需要统计？为了后续方便使用，我将如何将他们归类分组？

发朋友圈时候的分组标签；
惯性的家人朋友同学同事分组；
来源渠道；
亲密度；

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