分群思维（六）分群思维的顶层应用-用户画像

用户画像简单地说就是在用户身上贴各种各样的标签，以至于实现对客户的精准分类从而进行定制化服务、精细化运营。用户画像是一个庞大的体系，本文主要分享的是数分接触最多的画像标签开发。

标签类型

统计类：基于历史数据和业务逻辑的统计类指标，例如年龄、近7日活跃天数等

规则类：基于用户行为和运营规则产生，例如高价值客户（近30天消费金额高于1000）

挖掘类：基于机器学习挖掘产生，例如流失意向、商品偏好等

用户标签体系

每个公司的用户标签都不一样，但整体上都包括但不限于用户属性、用户行为、偏好细分、用户分层、风险控制、营销场景等，这里参考赵宏田老师的《用户画像方法论与工程化解决方案》绘制如下思维导图

标签管理

一般依据标签体系开发的标签需要进行统一的管理和维护，以应对业务发展带来的标签变化，简单的可以参考如下的表格

标签值	标签名称	标签主题	一级归类	标签类型
男	自然性别	基本属性	用户属性	统计类
女	自然性别	基本属性	用户属性	统计类
未知	自然性别	基本属性	用户属性	统计类

总结

用户画像主要是通过各维度区分用户，区分出了用户后就可以进行精准广告投放、定制化营销、个性化推荐、风控检测等。而且作为标签体系也可以帮助进行产品设计和数据分析。

共勉～

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