有了用户画像，为什么我还是读不懂用户？（何为用户画像）

有了用户画像，为什么我还是读不懂用户？（何为用户画像）

用户画像这个概念已经出现了很多年，但为什么我有了用户画像还是读不懂用户啊？如果你指望通过几个标签就读懂一个人，那就呵呵了，不是用户画像没有用，而是只有在特定场景中才能发现用户的特定需求。

一、我们要建立的用户画像是什么样的？

用户画像是一个老生常谈的话题，但我们经常想建立的用户画像是这样的：用户A，性别男，年龄20-30岁，湖北人在北京工作，小厂程序员，平时喜欢吃火锅、看科技展，喜欢购买新的科技产品。

这算是一个中规中矩的用户画像了，那么然后呢？有什么用呢？节假日期间给他推送北京到湖北的机票，推送火锅店的信息，推送开发相关的信息，推荐新款电脑、手机、键盘、耳机。

那么问题来了，这样的用户画像需要多方数据来建立，但一个旅游网站拥有的这个用户的画像是什么样的呢？

用户A，一年中购买了2次北京往返湖北的机票，喜欢购买特价机票，平时几乎不出差也没有定过酒店，过去1年浏览了3次旅游路线但没有下单，出行动机产生于8月份。

这个用户画像可以做什么呢？

首先，在节假日时向用户push北京到武汉的交通信息，其次，8月份向用户推送旅游优惠券和目的地推荐。

那么为什么会觉得用户画像没有用呢？

上文中的两个用户画像并不完全是数据，还有基于数据的推测，那么实际上我们得到的数据是什么呢？

用户A在2月份和8月份购买过北京-武汉的机票和机票的详情信息，在8月份有过3次登录行为。建立用户画像是对用户行为数据的实际洞察和相关场景的联想，例如根据机票信息我们可以关联机票的价格、飞行时间、购买折扣以及购买时机票价格的排序，得出进一步分析。

如果我们想通过用户画像做更多的营销计划，例如旅游网站向用户推荐酒店，就无法得到准确的信息。

所以，用户画像的建立是基于用户行为数据的联想为用户建立标签，根据关联标签进行下一步营销行为。

二、用户画像应该怎么用？

面对海量用户，我们无法对每一个用户进行分析，用户画像代表的是用户的典型特征，在具体应用上，根据用户行为差异建立用户分组，根据每组用户的特征建立用户画像。在实际使用中，我们要根据目的来调取用户分组，而不是从用户特征设计运营目的。

例如我们的目的是提高机票的销售额，那么我们可以筛选出年度飞行次数大于4次的高频用户，从这个维度调取用户分组，进一步分析这个分组中的用户，例如常见目的地、购票喜好（价格/航空公司/机型/舱位）、飞行时间，按照具体的用户属性设计推广文案。例如在每月向习惯乘坐商务舱的旅客推荐机票优惠券、向固定目的地的用户推荐相关航线的信息。

如果反过来呢？我们精细化筛选出一个群组：年度飞行大于10次并且乘坐商务舱概率为80%的乘客，可以做什么呢？这就需要我们针对这部分用户去设计营销活动，但目的是什么呢？

两种思路的区别在于一种是通过用户画像找到目标用户，通过目标用户的特征指导营销活动的细节；另外一种是我知道了这个用户的喜好，针对用户去做下一步行动，这会影响整体运营目标的达成。

总结：从用户分层的角度来应用用户画像是在营销中常见的一个思路，用户画像可以指导我们在活动文案、海报、优惠福利方面的设置，但无法告诉我们要设计一个什么样的营销活动。

用户画像是对现有资源的合理有效利用，对运营效果的提升，我们无法通过用户画像预测下一步行动，只能将用户需求与现有资源建立有效联系，实现将有用的信息告知有需要的人这个目的。

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