怎样构建用户画像标签系统?构建用户画像标签系统的三大思考

qinzhiqiang 10-21 16:05 1,146次浏览

用户画像存在的意义则在于,能够找到人群的喜好和厌恶,从而做对人员有用的事,提供让人群感兴趣的东西。最重要的是,利用画像者从中获利,无论是商业利益,抑或是社会价值。

用户画像体系和系统构建的几点思考

今年花了两个多月的时间构建了一个企业领域的用户画像底层平台,因为公司的开发资源搁置和公司管理等原因,项目没有办法得到很好的开展,已经停了。虽然有点烦躁,但是做了这个事情之后,发现用户画像是一个我很有兴趣去了解和探究的领域。因此,希望花些时间在这个上面,做些简单的整理,并能让自己因此有一个更加系统化的思考和总结。

为什么要有用户画像的存在?

我想到的是,学校旁边的小卖部,为什么要卖零食和文具,而不卖肉。医院的门口,为什么要卖鲜花和水果,而不是卖化妆品。

在小卖部的老板眼里,定是有一个很明确的用户人群,就是这个学校的学生,他们到学校上学,要用笔和纸来写字,他们贪玩,也贪吃,每天的零花钱不多,但是可以买一些小零食解解馋。在鲜花水果店的老板眼里,会有这么一群人,他们过来探望医院里生病了的亲戚友人,他们有源于真正的关心来探望,有源于世俗的原因来探望,探望中手里没有点手伴总觉得有那么一点没有把礼貌做到位。所以水果和鲜花,成了提供祝福的好物品。

只要涉及到买卖这点事,卖家选择什么样的行当,在什么样的环境下,必然要先悉知他的用户,再决定卖个什么东西,才能把东西卖出去,且有收入。这也就是我理解的用户画像存在的原因。

所以以前没有所谓的用户画像这个词,但是用户画像也都是隐性地存在着。我们可以讲,就是一个用户群体的集体特征描述。最终用户画像存在的意义则在于,能够找到人群的喜好和厌恶,从而做对人员有用的事,提供让人群感兴趣的东西。最重要的是,利用画像者从中获利,无论是商业利益,抑或是社会价值。

一、用户标签体系搭建思考

用户画像的构建,就是用户标签体系的构建,而构建的意义,都是为了能利用它,更轻易地和用户建立关联关系,可以是找到目标画像的用户群体,向他们定向地推荐,推送一些他们会关注的信息和产品。也可以是根据某用户的画像,个性化向他定向地进行推荐、推送。

查阅了很多资料,关于用户标签体系的构建的方法论,有些会告诉你,技术层面上,用户标签体系如何从无到有进行搭建,这类一般会从技术层面的搭建过程,也就是属性标签,事实标签,建模标签,预测标签几个层面来搭建。

有些会告诉你业务层面要怎么搭建,这类会讲到最核心的是要从用户的决策线路来研究用户标签体系的搭建。作为偏业务应用的产品人员,更倾向于后者的思路来搭建用户标签体系。

网上的资料,有各种用户标签体系的搭建,但大多讲的都是在理论上要怎么去做,而事实上搭建的过程要如何去思考都是简单带过。所以想着可以发散,意淫下用户画像体系,在各类“系统”之下,可以怎么去搭建。

(1)医院

讲到医院这个系统,可以先问三个问题:

  1. 为什么要有医院的存在;
  2. 医院会有哪些人;
  3. 这些人会在医院做些什么。

总结起来,医院这个场所,存在的目的,是为了以治病救人。而医院有哪些人呢,首先是病人,其次是医生,护士,还有一些医院的行政人员。那么当我们只考虑最简单的治病过程,忽略其他的因素的话,医院可抽象成只有病人和医生的存在,这样会更方便于后面的分析。他们在医院做的核心的事情,就是病人看病->医生看病->医生治病->医生开药->病人拿药->病人给钱。

病人的治疗过程,医生需要首先了解病人的基本情况,同时需要通过望闻问切来了解病人,这个时候,就已经是在建立病人的用户画像了。建立画像的目的,主要是为了能确定病人究竟得了什么病,需要用什么药来治疗。而确定的这些诊断结果,又可以充当用户画像的一部分。

即如果描述一个感冒的病人小花,就可以这样来写他的画像。

用户画像体系和系统构建的几点思考

当然,这里面举的都是一些简单的列子,不深究内容的严谨性。

之后,医生会不定期地进行总结,依据自己诊断的案例,对人群进行划分,划分为感冒表征人群,咳嗽表征人群,外伤人群,牙痛人群,之后,了解这群人的共性特征,例如人群是以男性居多,还是女性居多,发病是以春天发生的多,还是冬天发生的多,是年轻人多还是老年人多,是采用了什么药居多,重复几次过来医治的多。通过这些经验结果,了解各类病采用各种药物的医治效果,优化后续的治疗过程。

医生会对病人进行画像,来提供最优的治疗方案。同时医院也会对医生进行画像,让术业有专攻,同时对医生起到了针对性监督、管理的作用。

医院的医生一般都是按照科室来划分的,同时各个医生会有自己主要负责的方向,专攻的方向,以及医生对于病人的治疗效果都是不一样的,医生平时的排班,考勤等,都可以作为医生的画像的内容。

用户画像体系和系统构建的几点思考

针对于医院的医生,病人,都可以进行用户画像,并利用用户画像,服务于医院的管理,病人的全周期病情有效控制和治疗。

(2)学校

同理上面的医院,我们可以先问三个问题:

  1. 为什么要有学校的存在;
  2. 学校里有哪些人;
  3. 这些人在学校做些什么。

学校的存在主要是为了教育人,让人获得知识和成长。而学校里,可能会有老师、学生、教导主任、校长。我们抽象出一个最简单的教学模型,忽略其他因素的存在,便只有老师和学生了,他们在学校做的事,就是老师备课->学生听课->老师上课->学生做作业->老师批改作业->提供优化反馈。

老师可以对他的学生进行用户画像构建,最终可协助因材施教。

用户画像体系和系统构建的几点思考

另外,学校希望能通过老师的画像,更深入地了解老师的专业度,敬业度,以及勤奋度。提高老师的教学质量,一方面帮助老师在擅长的领域提供相符的学习资料和培训资料,提升老师的业务能力。同时会对老师进行教学质量,考勤等方面,进行监督管理。

用户画像体系和系统构建的几点思考

医院和学校,是两个有纯粹目的的系统,所以我们可以剥离其他的东西,简单地根据系统存在的价值,为这两个系统建立对应的人群的用户画像。同样的,关于超市,关于健身房,关于一家路边的小店,关于每个存在的企业机构,社会服务机构都可以通过分析他们的价值来构建用户画像。

举例政府:站在政府的角色,他需要去监督、管理,并服务于他所在的国家,地区的企业,普通公众。所以如果是政府建立公众以及企业的用户画像的时候,可以从他的监督链条,管理链条,以及服务链条这些角度来建立用户画像,最终通过应用目的抽象出画像的标签和标签体系。同理,存在的意义和目的,可以迁移到其他的社会机构,社会组织,或者说社会系统。

举例企业:企业所站的角色可分成两半,一半是当他面对使用公司产品用户的时候,那么企业是不能直接地去监督和管理他们的。企业唯一能做的,是提供足够好的服务,让用户买单,所以从这个点,但我们需要做企业的消费者的用户画像的时候,要能从服务链条,以及转化转化链条出发,抽象画像的标签和标签体系。

而当企业面对的是企业内部的员工的时候,企业要做的是监督,管理,并服务于他的员工,最终可让他的员工有好的能力进行协作,并最终提高他们的产能和产出。

所以从这个点上讲,当要做企业内部员工的用户画像时,就要从员工的生产链条,培训学习链条,管理链条等出发,抽象员工的标签和标签体系

二、用户标签体系的应用思考

网上有很多讲用户标签体系在各个领域要怎么应用的,最终是以什么形式进行应用的。我觉得,可以试着通过一句话,来概括用户标签体系的应用过程:

向__使用者__输出合适的__内容/功能/形式___,以实现__目标__

结合常见的一些业务,就可以在里面进行填词,得到他实际的应用过程。

用户画像体系和系统构建的几点思考

用户标签体系就是只存在于“使用者”这块,他可能是一个人,也可能是一群人。但他是基于“目标”才找到切合的一群人,之后,向他们输出“内容/功能/形式”,以期达到目标。

三、用户画像系统的搭建

用户画像管理系统的构建,可以总结成两句话:“构建用户标签和分群体系,并提供用户标签和分群的应用出口”。那么作为一个底层平台,要怎么搭建呢,下面会讲下我对这个平台搭建过程的理解。

(1)业务架构

如图所示,用户画像的系统构建分成三个层次:

  1. 数据处理层:提供数据采集,数据清洗,以及数据过滤。
  2. 标签体系搭建:获取到的数据,可先简单清洗,形成可用的用户属性和用户行为,而基础标签,模型标签,以及预测标签,就是基于用户属性,用户行为数据,以及其他的辅助的数据,通过计算引擎,进行加工生成的。通过用户属性,行为,以及加工后的标签,可根据业务需要进行用户分群,获取合适的人群。这也可以属于标签体系的一个部分。
  3. 画像应用出口:最终,提供的用户标签,以及用户分群,可通过接口,推送,导出,展示等多种形式提供给到顶部的业务应用。
用户画像体系和系统构建的几点思考

(2)实际落地

在实际落地过程中,首先会遇到标签和分群的构造问题。

这个问题,会影响到计算引擎的设计,以及管理平台的设计。

如果是构建一个基础的标签,如年龄,那么就没有所谓的计算了,直接从用户属性映射来就可以了。

而如果是要构建一个模型标签,则要考虑计算的过程,是可以实现自动构建的,还是需要手动去写计算引擎。例如:如果是设计一个叫年龄区间的标签(少年15-20岁,青年20-40岁,中年40-60岁,老年60岁以上),则只需要提取年龄这个属性,进行岁数的大小判断即可获取年龄区间这个标签。

而当要构建喜好标签的时候,要考虑的计算逻辑就相对比较复杂了,如果喜好标签,是手工输入的,那么是在哪里输入的,输入的这些标签要怎么和人对应上;如果喜好标签,是通过自动生成的,如通过用户浏览的内容,获取用户的喜好的,那么就要考虑一个比较复杂的计算逻辑,这样的计算逻辑就没有办法做到通用了。这个时候,后台标签新增就要连接特殊标签的计算过程,才能完成统一的标签管理过程。

宏观的用户画像不难理解,但是要能提供每一个用户标签构建的底层平台,则需要深入思考各类标签的可能的构建方式。

各类标签的构造方法不尽相同,所以会是一个需要和技术人员共同思考的难点。

其次,会遇到用户画像平台的数据实时性的问题。

无论是用户标签还是用户分群,都可能不是一个静态的标签和分群。今年小花30岁,明年小花就31岁了,这个时候,小花的年龄就要改变。而圈定30岁以上的人群,则也需要改变人群实际对应到的人,这就是用户画像管理平台的数据实时性的问题。作为产品人员,就需要协助从业务角度,并结合技术实现的能力,来分析数据的更新频率。

(3)与开发人员合作要点

做这样的平台,不同于做顶层的业务应用,技术实现能力会影响到他能不能做出来,能不能做好。所以产品,至少需要从概要设计层面,了解技术架构是怎么搭建的,这样才能和技术比较默契地配合,生产出符合实际需要的标签管理平台。

(4)平台如何测试可用好用

这是我在过程中在思考的一个问题,但是项目还没有开展到这里就已经停下来了。想想,概念可以很高大上,系统也可以设计的很缜密。但是我们只有能提供给到实际的业务使用,才能知道,这个系统是不是真的有用,好用。

所以,能想到的是,在系统没有之前,如果是已经有业务是需要打标签,做分群的工作了,那么就是最好的,可以以之为切入点,让需要用到系统的人使用系统,直接感知系统是否可用好用。这里后面可以再思考思考,或以后有机会再进一步地进行实践即可。

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