用戶畫像（User Profile）的本質是用戶需求描述，一種刻畫用戶需求的模型。

用戶畫像在推薦系統、廣告系統、商業分析、數據分析、用戶增長、用戶研究、產品設計、數據化運營、精準營銷、量化風控等領域得到廣泛應用。

本文系統地構建了用戶畫像的知識體系。首先，介紹了用戶畫像的概念、要素、關系、意義等用戶畫像的基礎知識；接著，介紹了用戶畫像的方法、分層標簽、AARRR 用戶分層模型、分群標簽、RFM 用戶分群模型、個性化標簽、人工打標簽、機器打標簽、混合打標簽、用戶畫像的原則、用戶畫像的檢驗等用戶畫像原理；然后，介紹百度的用戶畫像、微博的用戶畫像、今日頭條的用戶畫像；最后，指出用戶畫像在推薦系統中的應用，以及用戶畫像的本質和用戶畫像面臨的挑戰。本文目錄如下：

1. 用戶畫像基礎
1.1. 用戶
1.2. 用戶畫像的概念
1.3. 用戶畫像的要素
1.4. 用戶畫像的關系
1.5. 用戶畫像的意義

2. 用戶畫像原理
2.1. 用戶畫像的方法
2.2. 分層標簽
2.2.1. AARRR 用戶分層模型
2.3. 分群標簽
2.3.1. RFM 用戶分群模型
2.4. 個性化標簽
2.4.1. 人工打標簽
2.4.2. 機器打標簽
2.4.3. 混合打標簽
2.5. 用戶畫像的原則
2.6. 用戶畫像的檢驗

3. 用戶畫像應用
3.1. 百度的用戶畫像
3.2. 微博的用戶畫像
3.3. 今日頭條的用戶畫像

4. 用戶畫像總結
4.1. 推薦系統的用戶畫像
4.2. 用戶畫像的本質
4.3. 用戶畫像的挑戰

?

接下來，讓我一起走進用戶畫像的世界。

用戶畫像的基礎、原理、方法論（模型）和應用

1. 用戶畫像基礎

用戶畫像基礎的目錄

?

1.1. 用戶

要想搞清楚用戶畫像，首先得搞清楚用戶。比如：

• 你的用戶的特征是什么？
• 怎么描述用戶需求？
• 不同階段的用戶特征又是什么？

用戶

關于用戶還有用戶關鍵路徑、用戶旅程（customer journey map）、用戶決策過程等等。

?

1.2. 用戶畫像的概念

怎樣區分User Portrait（用戶肖像）、Customer Segment（用戶細分）、User Persona（用戶角色）、User Profile（用戶畫像）？

用戶畫像的概念

用戶肖像、用戶細分、用戶角色和用戶畫像的對比如下表所示：

用戶肖像、用戶細分、用戶角色和用戶畫像的對比

高層、產品、開發、市場、運營眼中的用戶畫像是什么？

高層、產品、開發、市場、運營眼中的用戶畫像

用戶畫像是刻畫用戶需求的模型。

用戶畫像是一種公共語言，串聯互聯網商業的高層、產品、開發、市場、運營等，提高溝通效率。

用戶畫像是刻畫用戶需求的模型

?

1.3. 用戶畫像的要素

用戶畫像的三要素：人、物、環境。

用戶畫像的要素

?

1.4. 用戶畫像的關系

用戶畫像描述的是用戶與物品的關系。

用戶畫像的關系

?

1.5. 用戶畫像的意義

用戶畫像廣泛應用在推薦系統、廣告系統、商業分析、數據分析、用戶增長、數據運營、精準營銷、量化風控等領域。

用戶畫像的意義

?

2. 用戶畫像原理

用戶畫像原理的目錄

?

2.1. 用戶畫像的方法

用戶畫像的主流方法：用戶標簽化。

用戶畫像的方法

標簽是用戶屬性、興趣、行為等特征的抽象與描述。

標簽是用戶屬性、興趣、行為等特征的抽象與描述

從分層標簽、分群標簽到個性化標簽，正是一個由粗到細的過程。

分層標簽、分群標簽、個性化標簽

?

2.2. 分層標簽

將總體中各個用戶按某種特征分成若干個互不重疊的幾部分，每一部分叫做層。

分層標簽是指根據分層規則，對用戶進行分層而打的標簽。

用戶分層是指基于分層標簽描述用戶。

分層標簽

2.2.1. AARRR 用戶分層模型

舉個用戶分層的例子：AARRR 用戶分層模型。

AARRR 模型是由Acquisition（獲取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Referral（推薦）、Revenue（變現）等五個部分組成，形成一個用戶流量漏斗。

按“從獲取的用戶到最終推薦的用戶的演進路線”進行分層如下：

AARRR 用戶分層模型

將同一層內的用戶繼續切分以滿足精細化需求。

將同一層內的用戶繼續切分以滿足精細化需求

所以還需要繼續切分，獲取分群標簽。

?

2.3. 分群標簽

按照指定規則，將總體中若干個用戶合并為組，這樣的組稱為群。

分群標簽是指根據分群規則，對用戶進行分群而打的標簽。

用戶分群是指基于分群標簽描述用戶。

分群標簽

2.3.1. RFM 用戶分群模型

舉個用戶分層的例子：RFM 用戶分群模型（Recency、Frequency、Monetary ）。

RFM是根據用戶活躍程度、交易金額的貢獻，對用戶價值進行分群的一種方法。

RFM 用戶分群模型

RFM 的 8 個象限分別表示 8 類用戶如下：

RFM 的 8 個象限分別表示 8 類用戶

將同一群內的用戶繼續切分以滿足個性化需求。

將同一群內的用戶繼續切分以滿足個性化需求

所以還需要繼續切分，獲取個性化標簽。

?

2.4. 個性化標簽

全面、完整、細致地標簽化用戶個性化特征。

通常把用戶的個性化標簽近似稱為用戶畫像。

個性化標簽生成主要三種方式：人工打標簽、機器打標簽、混合打標簽（人工+機器）。

個性化標簽

2.4.1. 人工打標簽

人工打標簽，即手動打標簽，可以打上自如屬性標簽、社會屬性標簽、關系屬性標簽等。

人工打標簽

2.4.2. 機器打標簽

機器打標簽，也稱自動打標簽，是指根據用戶消費過的文本、圖片、視頻等數據，機器自動學習出用戶興趣、喜好等標簽。

比如，對文本進行機器打標簽，其標簽類型有：關鍵詞標簽、實體標簽、類別標簽、聚合標簽、主題標簽、Embedding標簽等。

機器打標簽

2.4.3. 混合打標簽

首先，先人工打分層標簽、分群標簽等粗粒度標簽；

然后，再用機器打細粒度標簽。

混合打標簽

?

2.5. 用戶畫像的原則

真實性：真實的用戶數據，而不是想象的偽需求畫像。

統一性：用戶標簽與物品標簽要統一，雙向匹配。

用戶畫像的原則

?

2.6. 用戶畫像的檢驗

通過業務指標、離線指標、線上指標檢驗用戶畫像的準確率和覆蓋率。

其實畫像有點數、畫像有點率等指標也依賴A/B測試（也稱A/B試驗），其中A/B測試的原理和應用可參考：

劉啟林：A/B測試(A/B試驗)的概述、原理、公式推導、Python實現和應用?zhuanlan.zhihu.com

用戶畫像的檢驗

?

3. 用戶畫像應用

用戶畫像應用的目錄

?

3.1. 百度的用戶畫像

百度的用戶畫像框架如下：

百度的用戶畫像框架

?

3.2. 微博的用戶畫像

微博的用戶畫像框架如下：

微博的用戶畫像框架

?

3.3. 今日頭條的用戶畫像

今日頭條的用戶畫像框架如下：

今日頭條的用戶畫像框架

百度、微博、今日頭條的用戶畫像對比如下：

百度、微博、今日頭條的用戶畫像對比

?

4. 用戶畫像總結

用戶畫像總結的目錄

?

4.1. 推薦系統的用戶畫像

推薦系統中，用戶畫像是給機器看得，不是給人看的。

推薦系統的用戶畫像

用戶畫像在推薦系統中的應用：

• 召回階段：用戶畫像用于物品過濾
• 排序階段：用戶畫像用于物品排序

用戶畫像在推薦系統中的應用

?

4.2. 用戶畫像的本質

用戶畫像是刻畫用戶需求的模型，所以用戶畫像的本質是用戶需求。

用戶畫像的本質

?

4.3. 用戶畫像的挑戰

用戶畫像其實是用過去預測現在，但用戶需求變化很快。

用戶畫像若只刻畫自己喜歡的東西，容易陷入信息繭房。

用戶畫像的挑戰

?

結束語：

用戶畫像的本質是用戶需求，用戶需求是商業的起點。那么，

你能用一句話描述你的用戶是誰嗎？

你的用戶的立體特征是什么？

可以詳細地描述你的用戶需求？

?

參考文獻：

用戶畫像的參考文獻

能力和水平有限，我的可能是錯的。

能力和水平有限，我的可能是錯的

?

擴展閱讀：

有了真實的用戶需求，接著提供對應的產品或者服務，然后會面臨一個新的挑戰：用戶增長。

《用戶增長的基礎、原理和方法論（模型）》可參考：

劉啟林：用戶增長的基礎、原理和方法論（模型）?zhuanlan.zhihu.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的画像的基础、原理、方法论（模型）和应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。