0 弁言

下半场，互联网公司照旧不崭新了，大部分公司照旧互联网化。他们照旧在用网罗进行产物宣传，使用电商销售我方的商品。大数据“赋能”企业，荒芜据，有效户：

通过大数据告诉政府该奈何灵敏地料理交通，作念城市策画

通过奢华数据分析，告诉企业该在什么时间出产什么产物，以最大化地得志用户的需求

通过糊口大数据告诉我们餐饮企业，致使房地产企业该奈何选址

互联网上半场粗狂运营，有流量红利无需探讨细节。下半场，精致化运营将是遥远主题。荒芜据，荒芜据分析才略才略让用户得到更好体验。是以，用户是根底，亦然数据分析起点。

如你在卖羊肉串餐饮公司，雇主说竞争越来越历害，要想作念得好就要显豁顾主心爱什么。雇主问：“能不成分析下用户数据，给我们公司业务作念个赋能？”

“雇主啊，我们是卖羊肉串的，作念数据挖掘没用啊。”雇主晚上就把你开了。

本文来看咋一步步分析用户数据。

1 用户画像的阶段和准则

领先即是将我方企业的用户画像作念个白描，告诉他这些用户“皆是谁”“从哪来”“要去哪”。

用户画像建模是个系统工程，要处置三个问题:

用户从哪来，需要长入秀气用户 ID，简短对用户后续行径进行追踪。要了解这些羊肉串用户从那边来，他们是为了聚餐，如故我方吃宵夜，这些场景皆要作念统计分析

这些用户是谁？需要对这些用户进行标签化，简短我们对用户行径进行相接

用户要到那边去？我们要将这些用户画像与我们的业务联系联，擢升我们的回荡率，或者镌汰我们的流失率

雇主说：“可以，皆需要什么资源，随时找我。”

为啥要瞎想唯独秀气？

悉数这个词用户画像的中枢

以一个 App 为例，它把“从用户驱动使用 APP 到下单到售后悉数这个词悉数的用户行径”进行串联，就可更好追踪和分析一个用户的特征。

瞎想唯独秀气可从这些项中遴选：用户名、注册手机号、议论东谈主手机号、邮箱、开垦号、CookieID等。

给用户打标签

标签好多，且不同产物，标签遴选畛域也不同，这样多标签，咋永诀才略既简短顾虑，又能保证用户画像的全面性？用户奢华行径分析。可从这 4 个维度来进行标签永诀：

用户标签：它包括了性别、年齿、地域、收入、学历、功绩等。这些包括了用户的基础属性

奢华标签：奢华民风、购买意向、是否对促销敏锐。这些统计分析用户的奢华民风

行径标签：时间段、频次、时长、拜谒旅途。这些是通过分析用户行径，来得到他们使用 App 的民风

履行分析：对用户正常浏览的履行，尤其是停留时间长、浏览次数多的履行进行分析，分析出用户对哪些履行感兴趣兴趣，比如，金融、文娱、进修、体育、前卫、科技等

用户画像是现实寰球中的用户的数学建模，我们恰是将海量数据进行标签化，来得到精确的用户画像，从而为企业更精确地处置问题。

有了用户画像

可为企业带来啥业务价值？

可从用户人命周期的三个阶段来永诀业务价值，包括：

获客：奈何进行拉新，通过更精确的营销赢得客户

粘客：个性化推选，搜索排序，场景运营等

留客：流失率权衡，分析要津节点镌汰流失率

若是按照数据流处理的阶段来永诀用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发当今不同的层，皆需要打上不同的标签。

数据层指的是用户奢华行径里的标签。我们可以打上“事实标签”，看成数据客不雅的记载。

算法层指的是透过这些行径算出的用户建模。我们可以打上“模子标签”，看成用户画像的分类秀气。

业务层指的是获客、粘客、留客的妙技。我们可以打上“权衡标签”，看成业务关联的终结。

是以这个标签化的历程，即是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行狡计，打上“模子标签”的分类终结，终末率领业务层，得出“权衡标签”。

2 外卖用户画像瞎想

你是好意思团外卖数据分析师，咋制定用户秀气 ID，制定用户画像，以及基于用户画像可以作念哪些业务关联？

产物配景

好意思团已和民众点评并吞，因此在民众点评和好意思团外卖上皆可以进行外卖下单。另外好意思团外卖针对的是高频 O2O 的场景，好意思团外卖是好意思团的中枢产物，基本上有一半的市值皆是由外卖撑起来的。

基于用户画像实施的三个阶段，我们领先需要长入用户的唯独秀气，那么究竟哪个字段可以看成用户秀气呢？

登录姿色

好意思团给与手机号、微信、微博、好意思团账号的登录姿色。民众点评给与手机号、微信、QQ、微博登录姿色。共同登录姿色：手机号、微信和微博。

哪个可作用户唯独秀气？诚然以用户注册手机号为准。这样好意思团和民众点评账号体系就可重叠。集团里面，各部门调和，用户数据买通很贫困，提议若是但愿大数据对各部门皆能赋能，一定要在集团策略高度，尽早就在最顶层架构，将用户秀气长入，后续过程中才略达成用户数据买通。

有了用户，用户画像皆可统计到哪些标签。按“用户奢华行径分析”准则进行瞎想。

用户标签：性别、年齿、家乡、居住地、成绩地址、婚配、宝宝信息、通过何种渠谈进行的注册。

奢华标签：餐饮口味、奢华均价、团购等第、预定使用等第、列队使用等第、外卖等第。

履行分析：基于用户正常浏览的履行进行统计，包括餐饮口味、优惠敏锐度等。

有了“用户奢华行径分析”的标签，就可更好相接业务。

如一个平凡买沙拉的东谈主，一般很少吃夜宵。一个平凡吃夜宵的东谈主，吃小龙虾概率可能远高其他东谈主。这些终结皆是通过数据挖掘中的关联分析得出。有了这些数据，就可权衡用户行径。

如一个用户购买了“月子餐”后，更有可能购买婴儿水，相似婴儿联系的产物比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。

具体在业务层，皆可基于标签产生啥业务价值？

获客，可找到上风宣传渠谈，通过个性化宣传妙技，引诱有潜在需求用户，并刺激回荡

粘客，奈何擢升用户的单价和奢华频次，方法包括购买后的个性化推选、针对优质用户进行优质高价商品推选及重复购买，如通过红包、优惠等姿色激勉对优惠敏锐的东谈主群，擢升购买频次

留客，权衡用户是否可能从平台流失。营销范畴，对于用户留存有不雅点——如将顾主流失率镌汰 5%，公司利润将擢升 25%~85%。可看出留存率的膺惩。用户流失可能包括多种情况，如用户体验、竞争敌手、需求变化等，通过权衡用户的流失率可大幅镌汰用户留存运营资本

3 详细才略，参差词语事务概况化

上述“用户奢华行径标签”皆是基于一般情况探讨，此外，用户行径也会随营销节拍产生荒谬值，如双十一，如商家皆在促销就产生突发的大皆订单。因此在作念用户画像的时候，还要探讨到荒谬值处理。但最终指标不是处理这些数据，而是相接、使用这些数据挖掘的终结。对数据的标签化能让我们快速相接一个用户，一个商品，乃至一个视频履行的特征，从而简短我们去相接和使用数据。

数据标签化进修详细才略，将参差词语事物概况化，简短相接和后续使用。

4 羊肉结合锁店实战

本文探讨用户画像的历程，要津方法即是给用户打标签，给羊肉结合锁店进行用户画像分析，皆可从啥角度标签化？

可从以下角度进行标签化，以便更好地相接用户的行径和需求，进而优化业务方案。

1. 用户基本信息标签

性别：统计男女比例，了解是否存在权贵的性别偏好。

年齿段：如18-25岁、26-35岁等，区分不同庚齿群体的奢华民风。

功绩/收入水平：上班族、学生、白领等，判断用户的奢华才略和奢华频率。

家庭结构：独身、情侣、家庭（有无小孩），判断用餐场景的相反。

居住地/成绩地址：匡助分析不同区域的奢华需求，如夜宵岑岭区域、住宅区、买卖区等。

2. 奢华行径标签

奢华频次：分析用户点餐的频率（高频、中频、低频），判断诚笃顾主和新顾主。

客单价：每次奢华的平均金额，如低于50元、50-100元、高于100元，了解用户的奢华才略。

用餐时段偏好：区分用户是否在午餐、晚餐、夜宵时段点餐，匡助优化时段营销策略。

点餐偏好：如平凡点羊肉串、烤串类、配菜类、饮品类等，了解用户的菜品喜好。

奢华场景：聚餐、宵夜、外卖，分析用户的用餐动机和场景需求。

3. 行径步地标签

下单渠谈：通过好意思团、饿了么、微信小治安、电话等下单渠谈，分析渠谈效力，优化渠谈投放。

促销敏锐度：是否对扣头、满减、优惠券等促销行径敏锐，可通过历史订单数据进行判断。

外卖/堂食比例：分析用户更偏好外卖如故堂食，匡助店铺优化配送做事或堂食体验。

支付姿色偏好：微信支付、支付宝支付、信用卡等，了解用户民风，优化支付姿色。

4. 地舆和时间特征标签

位置标签：用户地舆位置的距离，如3公里以内、5公里除外等，匡助分析配送畛域内用户的行径。

时间标签：在一天中不同期段的订单量，以及周末、节沐日等特殊时间段的奢华相反，匡助制定不同时间段的营销策略。

5. 酬酢互动标签

酬酢推选：用户是否通过好友推选、酬酢平台（如一又友圈、微博等）点单，了解酬酢传播后果。

评价与反应：用户在好意思团、民众点评等平台上的评价等第、反应履行，判断用户酣畅度和丹心度。

6. 人命周期标签

新用户：初度下单用户，分析其留存率和后续回荡情况。

活跃用户：捏续依期点单的高频用户，可通过特殊行径或会员轨制加多粘性。

流失用户：长时间未下单的用户，通过促销或推送激活其奢华行径，减少流失率。

7. 饮食偏好标签

口味偏好：辣味、清淡、偏咸等，左证用户对不同调味的偏好进行区分。

健康饮食倾向：如是否偏好低脂、素食等，匡助瞎想愈加个性化的菜单。

通过这些多维度的标签化，羊肉结合锁店可以更精致地相接用户需求，从而在营销实践、产物瞎想、做事优化等方面作念出针对性的疏导，擢升用户体验和业务收益。

通信录和一又友圈实战

掀开你的手机，翻翻看你的微信通信录，分析下你的一又友圈，皆有哪些用户画像？若是你来给它瞎想标签，皆有哪些种类需要统计呢。为了简短后续使用，你是奈何将他们归类分组的？

若是要对微信通信录和一又友圈进行用户画像分析并进行标签瞎想，可以从多个维度进行归类和统计。以下是我可能会使用的分类范例和标签瞎想：

1. 基本信息标签

性别：男性、女性。

年齿段：18-25岁、26-35岁、36-45岁等。

地区：左证场地城市或省份归类（如一线城市、二线城市、国际等）。

功绩：白领、创业者、摆脱功绩者、学生等。

进修配景：本科、硕士、博士等。

2. 酬酢关系标签

支属：家东谈主、亲戚。

一又友：同学、一又友、发小。

使命关系：共事、上司、下属、合作伙伴。

偶尔议论：险些莫得互动，但有一定酬酢关系的东谈主。

3. 互动行径标签

互动频率：高频互动（平凡点赞、挑剔、聊天）、低频互动（偶尔点赞或挑剔）、无互动（很少议论，险些莫得互动）。

信息发布频率：频繁发一又友圈、偶尔发一又友圈、从不发一又友圈。

信息类型偏好：

糊口类：日常共享，旅行、吃喝、家庭等。

使命类：共享使命动态、名目弘扬、行业资讯。

兴趣兴趣类：体育、音乐、电影等兴趣兴趣钦慕共享。

买卖实践类：微商、产物实践、营销信息。

4. 糊口/奢华行径标签

糊口景色：独身、已婚、有孩子。

奢华民风：

平凡发布挥霍或高端奢华品。

心爱团购、秒杀等优惠行径。

偏好健康糊口姿色（健身、健康饮食、旅行等）。

5. 价值不雅/情感标签

情感抒发倾向：正能量（心爱发布积极履行）、负能量（平凡诉苦、吐槽）。

学问共享：共享学习尊府、时期著作等。

文娱共享：幽默段子、搞笑视频、热门新闻。

情感倾向：平凡发布感悟、心灵鸡汤、东谈主生想考等。

6. 兴趣兴趣钦慕标签

指挥类：跑步、健身、瑜伽等。

艺术类：影相、画图、音乐、电影。

科技/财经类：慈祥科技产物、投资应许、股票、基金等。

游戏类：平凡发与游戏联系的动态，或在群里筹谋游戏。

7. 功绩发展标签

行业分类：互联网、进修、医疗、金融、制造业等。

职位类型：料理层、时期东谈主员、销售、市集营销。

功绩阶段：求职中、使命中、创业中。

8. 买卖/业务合作标签

合作对象：潜在客户、已有合作伙伴、供应商。

9. 行径参与标签

常参与的行径类型：线下约会、线上共享会、社群行径等。

行径组织者/参与者：组织者、参与者、旁不雅者。

10. 流动性标签

活跃用户：平凡发布一又友圈并互动的东谈主。

潜在流失用户：很少发布动态且莫得互动。

回流用户：之前活跃、后期千里寂但偶尔又再行发布动态的东谈主。

分组归类

为了简短后续使用，可以基于这些标签将微信好友分组。常见的分组方法可以是：

亲一又圈：家东谈主、亲戚、至友。

使命圈：现共事、前共事、合作伙伴。

兴趣兴趣圈：有共同钦慕的东谈主（如影相群、跑步群等）。

一又友圈展示：不同的东谈主可以设立不同的一又友圈权限，常互动的东谈主可见糊口动态，使命合作伙伴可见业务信息。

业务客户：潜在客户或照旧设立合作关系的东谈主群，分为“重心客户”、“一般客户”等。

通过以上的用户画像瞎想和分组，可以匡助更好地料理酬酢网罗，相接不同好友的需乞降互动姿色，同期也能在个东谈主、业务或酬酢行径中作念出更有针对性的方案和行动。

回归

用户画像，标签化即是数据的详细才略。