一、用户画像的准则
用户画像建模是个系统的工程，需要解决三个问题：
- 用户从哪儿来：统一标识用户ID，方便后续进行跟踪
- 用户是谁：对用户进行标签化，方便对用户行为进行理解
- 用户到哪儿去：将用户画像与业务关联，提升转化率，降低流失率
1.统一化
统一用户的唯一标识，用户唯一标识是整个用户画像的核心
设计唯一标识可以从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID 等
2.标签化
通过用户标签化来构建用户画像，总结为“用户消费行为分析”
- 用户标签：包括用户的基础属性，如年龄、性别、职业、学历、收入等
- 消费标签：统计分析用户的消费习惯，如购买意向、是否对促销敏感、
- 行为标签：统计分析用户的行为，如消费频率、消费时长、访问路径、消费时间段等
- 内容分析：分析用户对哪些内容感兴趣，对用户平时关注的内容，如收藏的产品，浏览时长，浏览次数等进行分析
用户画像是现实世界中用户的数学建模，通过对海量的数据继续标签化来得到精准的用户画像，从而为企业带来业务价值
3.业务化
我们可以从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值：获客、粘客、留客
- 获客：通过精准的营销获取新用户
- 粘客：个性化推荐，场景运营等提高用户使用频率，如通过红包、优惠等方式进行激励
- 留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率
二、用户画像建模过程
按照数据流处理阶段对用户画像建模过程进行划分，分为三个层次：数据层、算法层、业务层
- 数据层：用户消费行为的标签，作为数据客观的记录，’事实标签‘
- 算法层：透过行为算出的用户建模，作为用户画像的分类表示，’算法标签‘
- 业务层：获客、粘客、留客的手段，作为业务关联的结果，’预测标签’
三、用户画像设计实例
完美日记的用户画像如何设计？
①确定唯一用户标识
用户可以在淘宝、天猫、京东、微信小程序等渠道购买产品，这些渠道用户注册的时候标志一般有手机号、邮箱等，综合认为手机号最适合作为用户唯一标识，跟踪用户的购买行为。
②按照“用户消费行为分析”的准则来设计用户画像标签
用户标签：性别、年龄、职业、收入、地域、受教育程度、收货地址等
消费标签：消费均价、对优惠券等促销是否敏感
行为标签：购买频率，购买时间、购买渠道、每次购买产品数量，客单价、购买设备、系统等
内容标签：购买产品偏好、是否喜欢购买新品
③基于标签产生的业务价值
获客：通过个性化的营销手段，吸引有潜在需求的客户，刺激转化
粘客：通过个性化推荐，红包、优惠券等方式激励用户持续消费
留客：预测用户是否不再消费，分析用户流失的原因，降低流失率，关注竞争对手的获客方式等
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