用户画像：从标签到圈层再到精准锁客，这10大误区你入坑了吗？
了解用户、得到用户，从用户画像开始。用户画像是将具有代表性的用户群体，转化为一个虚拟并且典型的人物。现在，越来越多的文旅企业开始使用用户画像来勾勒用户的个体形象。
在过去，你只要开了饭店就能开始运营，但现在基本不可能了。无论是餐厅选址、菜品设计、营销策略还是会员运营，都需要借助餐饮大数据。没有大数据支撑，餐厅只可能停留在小生意层面。
学会利用互联网工具掌握顾客用户画像、会员分析等数据，呈现消费者偏好，助力商家做好“兵力部署”、营销决策。
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用户画像：聚焦顾客，靶向精准营销
作为大数据的根基，谈到“用户画像”，很多商家并不陌生。
现在很多互联网工具，都可以清晰展示大数据，商家根据消费顾客的社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出了一个标签化的用户模型。
为进一步精准、快速地分析用户行为、消费习惯，提供基础。
通过收集顾客的消费信息，菜品偏好、消费能力等多维度特征，让用户行为变得更加清晰，帮助商家做如下决策。
1、根据顾客消费频次，判断消费者的忠诚度
消费频次高的顾客，就是餐厅能好好运营的“回头客”,餐厅老板也可根据这些消费频次数据，制定对应的会员福利、会员运营方案。
2、根据顾客偏好标签，进行菜品推荐、单品券等优惠
通过分析消费者一段时间周期内的top1~top3菜品，设定电子菜单上的菜品推荐、单品券等优惠活动。
3、根据顾客消费能力标签，设定优惠方式
通过分析顾客的消费能力水平，餐厅老板也可设定不同的营销活动。消费能力强的，会更喜欢类似满减的活动，而消费能力相对弱些的，则更青睐优惠券形式的营销活动。
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如何构建用户画像？
那到底如何构建用户和商品画像呢，这里可以提一个概念叫侧写师，电影中经常有一些概念就是侧写师通过观察和收集犯罪现场的信息（数据收集），去想象作案人的心理和案发时的动作（预测），并最终为破案带来机会(实施)，构建用户画像的方法论与其类似。
第一步是收集数据，图中方法比较多，各有优缺点，不过目前主流的还是通过用户静态数据结合海量的平台用户行为数据的方式。
通过埋点，我们可以看到用户在我们平台上看了什么商品，点了什么商品买了什么商品，将这些数据串起来，可以作为入口去理解用户，更进一步，通过一些统计、概率知识进行建模，比如说用户细分、生命周期划分、流失用户研究等，做深层次的挖掘。接下来我们来解构用户画像。
主要是人口统计学属性、消费需求、购买能力、兴趣爱好、社交属性等。
用户画像的粒度简单来讲，比如年龄标签是20-30岁和21岁，这两个就是明显不同粒度的标签
再次就是可以从层级的角度来看，用户基本属性和行为标签为浅层用户画像，这些标签画像主要是收集就行，比如年龄，性别。
第二层是稍作处理的汇总层，比如手机端大概什么时间活跃，经常购买的品类等。
第三层是基于前2层可以做到营销的敏感度，社交关系，上网时间的预测；最后一个是更深层的，需要结合业务知识去做定制。比如保险领域的高中低价值、贷款需求程度，风险高低等。
比如根据活跃情况，可以区分活跃用户和流失用户，再根据时间窗口维度可以拆为48小时活跃和不活跃用户。
简单的统计就可以为用户贴上各类的标签，比如过去12个月内累计订单超过20次为界限，可以划分为高低频用户等。不过多展开，可以自行阅读上图。
当然用户画像依赖的商品基础标签是必不可少的，比如用户服装偏好下有颜色偏好(白色)，这个是通过用户历史的点击、加购、收藏等行为关联的商品所带标签的聚合，那其实底层商品的颜色标签是必不可少的。
接下来介绍的是一个构建方法论，但不是唯一方法论。
先从大维度来说，划分为动态和静态两类。
比如说人口统计学的性别、年龄、地域、收入、生活习惯，是相对静态的，性别一般都不会变，年龄的话一年就涨一岁，然后地域的话也很少有大的变动，收入职业所处行业也不会有突然的变化，这些都可以划分到静态标签。
而像用户访问设备、用户的48小时是否活跃、内容&商品消费偏好等属于时常在发生变动的，这些可以划入动态特征。
静态和动态的划分，其实是根据某个维度来定的，或者是在某个时间窗口内的。静态画像一般是实时性弱更新慢；动态画像变化相对更快一些，可以再时效性、空间上有差异。
不同的行业，不同的业务，也会有不一样的构建目标和方式。在这个过程中，通过业务应用的要素分析，去驱动标签维度的扩展，然后通过标签维度的扩展。然后我又可以去驱动业务。
上述图片介绍了常用的偏好标签建模的思路，不做过多展开，有兴趣的小伙伴可以私信交流。
那系统化的标签生产如何来做呢，可以参考上图，上图元素和参考了很多美团的做法，由于篇幅限制，这里不过多展开，后续的分享可以专门来将构建的细节。
重点是结合业务，构建闭环，用数据来提升业务理解，通过业务理解来快速构建画像相关的数据体系。
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用户画像的十大误区分别是什么
1. 为了画像而画像，画像与业务场景的关联度不高
用户画像行业内外都在谈，别人有，那我们不能没有。这是典型的跟风、追热点。
企业如果没有想清楚应用场景和目标，就盲目上用户画像平台，结果很可能就是弄出来的用户画像远离业务，没有实用价值、无干货，被业务部门讥讽为“大而无用”的鸡肋产品。
所以，在规划用户画像平台时，一定要有目的性和场景感，不能只做表面文章，而不重视实际应用价值。
2. 重形式、轻实效，画像难以发挥应有的价值
观察发现：市面上很多用户画像平台所输出的分析结果，大多是静态指标或标签的图形化展示，只不过展现形式上融入了数据可视化元素，比以前用EXCEL图表展现的要更加酷炫了些，其它方面倒是没有实质性的变化。
当然，并不是说多用了一些地图、热力图、词云图、力导向图等形式有什么不好的；但是应当更加注重对这些图形背后的业务意义的解读，而不是过度追求在形式上吸引眼球，光注重漂亮图形的堆砌。
用户画像应摒弃“形式主义”，多注重对结果输出的解读和分析，让用户画像产生应有的效果与价值。
3. 把画像当作临时性需求，不想产品化和常态化
如前所述，用户画像对于经营C端用户的企业来说是一项基础性的工作，“九层之台，起于累土”，用户画像就是企业数智化转型大厦的地基。
有些企业的业务部门并没有充分认识到用户画像的重要作用，总是到需要用到用户画像的时候，再临时提需求，找数据相关部门来救急支持下。
“头疼医头、脚痛医脚”，这种临时抱佛脚的方式是不利于提高运营管理效率的。
因为，在这个市场瞬息万变、产品日新月异的时代，企业对用户的分析和监测必须细致入微、随时随地，企业想要把数据驱动用户运营真正落到实处，就需要将用户画像的事情做到产品化、自动化和自助化。
4. 重数量、轻质量，认为用户标签越多越好
不少企业认为标签越多越好、越全面越好，有的公司号称标签数量超过3000个。
真的是标签越多越好吗？
很多做过标签库建设与运营的专家指出：标签不在于多，而贵在精——笔者对此深有同感。
标签真的不是越多越好，而是够用就好。
有不少企业对用户标签做过治理，将用户标签库从原来的上1000个标签压缩到了300个左右。
所以，企业构建自己的标签库时，先不要贪多求全，而应以实用为原则，先有一个可以work的基础标签库，然后再根据业务增长的需求适时扩张。
5. 认为打标签可以一劳永逸，不重视标签的维护和更新
用户标签都是从各种指标加工演变过来的，有些指标属于静态指标，更新的速度较慢，但是并不等于说不需要及时更新。
有些企业在标签生产时，只重视对动态指标对应的标签做维护和更新，却缺乏对静态标签进行生命周期的管理。
用户标签的维护往往是容易被企业忽视的事项，千万不可认为打完标签后就可以安枕无忧、一劳永逸了。
事实上，精细化的标签管理应该做到对每个标签都建立生命周期的管理干预，设置标签的更新规则。
标签是有生命周期的，从需求提出、生成、审批再到发布和退出，需要建立一套相应的管理机制。
6. 片面追求标签完整性而不计成本
很少有企业会对搭建用户画像平台做精细的投入产出比的测算。
有些企业为了做好用户画像平台的“形象工程”，不惜重金与外部数据源合作，丰富了用户标签的维度，补齐了用户画像所缺失的信息，这种为追求标签完整性而不计成本的方式不一定真能产生预期的效果。
在标签获取和生产时还是应当大致测算一下投入产出比，特别是从外部数据源那里获取新的标签时，更应精打细算、量入为出。毕竟，从用户标签到直接的商业变现还是不那么容易的。
7. 标签评估时用准确性代替有效性
在生产用户标签时，负责用户画像产品的人经常会被各种问到“你的标签准确吗？”，很多人会关注到用户标签的准确性。其实，我们应该更关注的是标签的实用性和效果。
用户标签的效评估也是这个道理，正确的提问方式应该是问标签有没有起到效果，而不用太纠结标签准不准确，即使标签准确了但还是不能创造价值那还是于事无补的。
一种情况是标签定义准确而没有带来实际效果，另一种是标签不一定准确但能带来实际效果，两种情况让你选择用哪种标签，你会怎么选？毫无疑问，我倾向于选择后者。
8. 标签的生产并非基于用户数据的客观表现
我们知道，用户标签是对用户特征的高度概括和提炼，用户标签的生产是需要基于用户本身的数据来做的。
但有些企业在生产标签时，却误入歧途。
比如：有些公司采取用户调研的方式获取数据、验证标签，这种方式是不可行的。
一方面，用户在回答问题时不一定会说出真实的情况；另一方面，用户画像的产品经理提出问题时可能会带有引导性，会让用户的回答出现偏差。
所以，这种提问式的标签生产与画像模式是存在弊端的。
再比如，有些用户画像的产品经理喜欢角色代入，把自己当成用户，替用户来思考，根据自己的经验判断来定义标签。
因此，这种代入式画像最终的结果就是为产品经理自己画像而已。
9. 注重标签的生产，但忽视了标签的权重
在用户标签生产时，标签的权重也是经常被忽略的地方。
某个标签的权重是指该标签在用户的整体评估中的相对重要程度，权重影响着对用户属性的归类。
如果在标签生产时，忽视标签的权重就会导致标签有偏差，用户画像应用起来得到不该有的效果。
不同的行为对用户特征判别的重要性是不一样的，时间越久远的行为对用户归类的影响就越小，权重也就越小。
10. 标签设置没有把握好用户的隐私尺度
提到用户画像，多数情况下是指给C端个人用户画像，当然B端用户也是可以画像的。
在给C端个人用户画像时，企业还需要注意对用户个人隐私的保护。
如果不把握好隐私尺度，在用标签来开展业务运营时太露骨招致用户的抵制，一旦用户隐私泄露可能会给企业带来灭顶之灾。
用户画像的准确度和有效性与用户隐私之间实际上是一个矛盾体，不同用户对待隐私的态度不同，需要采取差异化的对待方式。
一方面企业需要对标签在保密级别上做区分和设定，另一方面原则上对某些数据的提取和加工需要征得数据主体的同意。