精准用户画像，科学实现企业用户双赢局面

著名经济学家任泽平博士在12月20日点燃希望年终秀上作出2023中国经济十大预测，其中第八大预测认为：中国新消费新国潮崛起，得年轻人者得未来，得线上者得天下。Z世代（1995-2009年出生）人口规模约2.64亿，占我国总人口比重约19%。随着Z世代时代的到来，年轻人市场是互联网用户流量渗透饱和下的少数结构性流量红利。Z世代信息获取、社交传播和消费决策更加线上化，注重品牌力及营销的个性化、体验性和互动性，对广告营销新模式提出新要求。

根据调查数据显示，Z世代在购物时主要受产品外观（65.4%）、朋友推荐/种草（64.3%）、品牌（63.8%）、时尚潮流/流行趋势（58.2%）等因素影响，而价格（37.9%）、实用性（36.9%）与质量（31.3%）等因素则排名相对靠后。Z世代消费者关注消费所能满足的审美与情感需求，新消费品牌需要能够紧跟新世代的选择偏好。随着我国经济的高速发展，商品供给高度增加，单纯的“高性价比”已经不满足新一代消费者对于商品的要求。季如意（2020）对于年轻消费群体心理的研究表明，90、00后等年轻消费群体在消费中更注重情感上的满足感而非商品的使用价值。

随着新消费新国潮的崛起，如何精准刻画用户，全面准确把握用户特征，离不开专业的“用户画像”这一重要手段。简单来说，用户画像=给用户打标签。举个例子，如果你关注老张的的抖音，每天看的都是数据分析类的内容，那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签，下次打开抖音，给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等视频。用户画像的过程，就是将无法具像化的用户行为数据转化成能够直观认识的用户标签。

怎样才能做出一套可落地的用户画像？不少企业做用户画像分析，可能只是实现了一些静态标签，即以用户基本属性为主，但要让用户画像真的能发挥出作用，一套可实际落地的用户画像是必要条件：

1.明确业务方做用户画像的目的。这里先指出大多数人的错误思考顺序：不是因为有了用户画像，从而用画像去提升业务，而是业务有需求，才需要去建立用户画像。举个例子，内容型社区希望通过上线知识付费模块，将该模式进行商业变现，基于此，我们需要把业务目标和要解决的问题进行梳理，根据要解决的问题去做用户画像。只有明白了业务方做用户画像的目的，才能在之后选取出更为符合需求的数据标签。

2.对用户数据进行收集。常见的用户数据可分为静态数据和动态数据。由静态数据标签搭建出就是2D用户画像，不包括动态数据标签，例如用户性别、年龄、学历、爱好等；而动态数据标签+静态数据标签，搭建出来的就是3D用户画像，例如用户在门店停留多长时间，在单间商品上花费市场、最终经过几次比较，选择了哪件产品，这些就是属于动态数据标签，是随着时间不断变化。

3.构建用户画像模型。收集到基础用户数据之后，我们从用户的基本概况入手，对用户的年龄、地域、行业等维度进行分析，将用户画像进行建模。①Who（用户）—— 哪些用户。对用户的表示，方便区分用户，定位用户信息；②when（时间）—— 什么时间发生。用户发生行为的时间跨度和时间点，比如浏览页面20s，其中点击按钮是在5s，返回是在17s，也就是时间跨度20s，发生行为的时间点分别是5s和17s；③where（地点）—— 用户行为触点。用户接触产品的触点，比如网址访问了哪些分页，在APP上点了哪些按钮，刷新了几次，或者其他交互行为；④what（事件）—— 触发的信息点。也就是用户访问的内容信息，比如主要浏览了类别，品牌，描述，生产日期等，这些内容也生成了对应标签。⑤action(行动）—— 用户具体行为。比如电商用户的添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏等。 用户画像的数据模型可以概括为下面的公式：用户+时间+行为+接触点，某用户因为在什么时间、地点、做了什么事，然后打上标签。不同产品需求不同的标签组合，不同的标签组合也就形成了用户画像模型。

基于业务方需求所展现出的用户画像可以助推业务方更了解用户需求、目标人群、产品痛点等方面。通过对用户画像的分析调研，业务方可以更好的改进产品，提升产品质量，寻找产业链机会，牢牢把握住市场风向，从而提升企业利润，壮大企业发展。通过数据驱动决策，科学实现企业与用户的双赢局面。