下半场，互联网公司已经不新鲜了，大部分公司已经互联网化。他们已经在用网络进行产品宣传，使用电商销售自己的商品。大数据“赋能”企业，有数据，有用户：
通过大数据告诉政府该如何智慧地管理交通，做城市规划通过消费数据分析，告诉企业该在什么时间生产什么产品，以最大化地满足用户的需求通过生活大数据告诉我们餐饮企业，甚至房地产企业该如何选址互联网上半场粗狂运营，有流量红利无需考虑细节。下半场，精细化运营将是长久主题。有数据，有数据分析能力才能让用户得到更好体验。所以，用户是根本，也是数据分析出发点。
如你在卖羊肉串餐饮公司，老板说竞争越来越激烈，要想做得好就要明白顾客喜欢什么。老板问：“能不能分析下用户数据，给咱们公司业务做个赋能？”
“老板啊，咱们是卖羊肉串的，做数据挖掘没用啊。”老板晚上就把你开了。
本文来看咋一步步分析用户数据。
1 用户画像的阶段和准则首先就是将自己企业的用户画像做个白描，告诉他这些用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”。
用户画像建模是个系统工程，要解决三个问题:
用户从哪来，需要统一标识用户 ID，方便对用户后续行为进行跟踪。要了解这些羊肉串用户从哪里来，他们是为了聚餐，还是自己吃宵夜，这些场景都要做统计分析这些用户是谁？需要对这些用户进行标签化，方便我们对用户行为进行理解用户要到哪里去？我们要将这些用户画像与我们的业务相关联，提升我们的转化率，或者降低我们的流失率老板说：“不错，都需要什么资源，随时找我。”
为啥要设计唯一标识？整个用户画像的核心以一个 App 为例，它把“从用户开始使用 APP 到下单到售后整个所有的用户行为”进行串联，就可更好跟踪和分析一个用户的特征。
设计唯一标识可从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID等。
给用户打标签标签很多，且不同产品，标签选择范围也不同，这么多标签，咋划分才能既方便记忆，又能保证用户画像的全面性？用户消费行为分析。可从这 4 个维度来进行标签划分：
用户标签：它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等。这些包括了用户的基础属性消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为，来得到他们使用 App 的习惯内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等用户画像是现实世界中的用户的数学建模，我们正是将海量数据进行标签化，来得到精准的用户画像，从而为企业更精准地解决问题。
有了用户画像
可为企业带来啥业务价值？可从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括：
获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层，都需要打上不同的标签。
数据层指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。
算法层指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。
业务层指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。
所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。
2 外卖用户画像设计你是美团外卖数据分析师，咋制定用户标识 ID，制定用户画像，以及基于用户画像可以做哪些业务关联？
产品背景美团已和大众点评合并，因此在大众点评和美团外卖上都可以进行外卖下单。另外美团外卖针对的是高频 O2O 的场景，美团外卖是美团的核心产品，基本上有一半的市值都是由外卖撑起来的。
基于用户画像实施的三个阶段，我们首先需要统一用户的唯一标识，那么究竟哪个字段可以作为用户标识呢？
登录方式美团采用手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用手机号、微信、QQ、微博登录方式。共同登录方式：手机号、微信和微博。
哪个可作用户唯一标识？当然以用户注册手机号为准。这样美团和大众点评账号体系就可相通。集团内部，各部门协作，用户数据打通很困难，建议如果希望大数据对各部门都能赋能，一定要在集团战略高度，尽早就在最顶层架构，将用户标识统一，后续过程中才能实现用户数据打通。
有了用户，用户画像都可统计到哪些标签。按“用户消费行为分析”准则进行设计。
用户标签：性别、年龄、家乡、居住地、收货地址、婚姻、宝宝信息、通过何种渠道进行的注册。消费标签：餐饮口味、消费均价、团购等级、预定使用等级、排队使用等级、外卖等级。行为标签：点外卖时间段、使用频次、平均点餐用时、访问路径。内容分析：基于用户平时浏览的内容进行统计，包括餐饮口味、优惠敏感度等。有了“用户消费行为分析”的标签，就可更好理解业务。
如一个经常买沙拉的人，一般很少吃夜宵。一个经常吃夜宵的人，吃小龙虾概率可能远高其他人。这些结果都是通过数据挖掘中的关联分析得出。有了这些数据，就可预测用户行为。
如一个用户购买了“月子餐”后，更有可能购买婴儿水，同样婴儿相关的产品比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。
具体在业务层，都可基于标签产生啥业务价值？
获客，可找到优势宣传渠道，通过个性化宣传手段，吸引有潜在需求用户，并刺激转化粘客，如何提升用户的单价和消费频次，方法包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品推荐及重复购买，如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群，提升购买频次留客，预测用户是否可能从平台流失。营销领域，关于用户留存有观点——如将顾客流失率降低 5%，公司利润将提升 25%~85%。可看出留存率的重要。用户流失可能包括多种情况，如用户体验、竞争对手、需求变化等，通过预测用户的流失率可大幅降低用户留存运营成本3 抽象能力，繁杂事务简单化上述“用户消费行为标签”都是基于一般情况考虑，此外，用户行为也会随营销节奏产生异常值，如双十一，如商家都在促销就产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候，还要考虑到异常值处理。但最终目的不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果。对数据的标签化能让我们快速理解一个用户，一个商品，乃至一个视频内容的特征，从而方便我们去理解和使用数据。
数据标签化考验抽象能力，将繁杂事物简单化，方便理解和后续使用。
4 羊肉串连锁店实战本文探讨用户画像的流程，关键步骤就是给用户打标签，给羊肉串连锁店进行用户画像分析，都可从啥角度标签化？
可从以下角度进行标签化，以便更好地理解用户的行为和需求，进而优化业务决策。
1. 用户基本信息标签性别：统计男女比例，了解是否存在显著的性别偏好。年龄段：如18-25岁、26-35岁等，区分不同年龄群体的消费习惯。职业/收入水平：上班族、学生、白领等，判断用户的消费能力和消费频率。家庭结构：单身、情侣、家庭（有无小孩），判断用餐场景的差异。居住地/收货地址：帮助分析不同区域的消费需求，如夜宵高峰区域、住宅区、商业区等。2. 消费行为标签消费频次：分析用户点餐的频率（高频、中频、低频），判断忠实顾客和新顾客。客单价：每次消费的平均金额，如低于50元、50-100元、高于100元，了解用户的消费能力。用餐时段偏好：区分用户是否在午餐、晚餐、夜宵时段点餐，帮助优化时段营销策略。点餐偏好：如经常点羊肉串、烤串类、配菜类、饮品类等，了解用户的菜品喜好。消费场景：聚餐、宵夜、外卖，分析用户的用餐动机和场景需求。3. 行为模式标签下单渠道：通过美团、饿了么、微信小程序、电话等下单渠道，分析渠道效能，优化渠道投放。促销敏感度：是否对折扣、满减、优惠券等促销活动敏感，可通过历史订单数据进行判断。外卖/堂食比例：分析用户更偏好外卖还是堂食，帮助店铺优化配送服务或堂食体验。支付方式偏好：微信支付、支付宝支付、信用卡等，了解用户习惯，优化支付方式。4. 地理和时间特征标签位置标签：用户地理位置的距离，如3公里以内、5公里以外等，帮助分析配送范围内用户的行为。时间标签：在一天中不同时段的订单量，以及周末、节假日等特殊时间段的消费差异，帮助制定不同时间段的营销策略。5. 社交互动标签社交推荐：用户是否通过好友推荐、社交平台（如朋友圈、微博等）点单，了解社交传播效果。评价与反馈：用户在美团、大众点评等平台上的评价等级、反馈内容，判断用户满意度和忠诚度。6. 生命周期标签新用户：首次下单用户，分析其留存率和后续转化情况。活跃用户：持续定期点单的高频用户，可通过特殊活动或会员制度增加粘性。流失用户：长时间未下单的用户，通过促销或推送激活其消费行为，减少流失率。7. 饮食偏好标签口味偏好：辣味、清淡、偏咸等，根据用户对不同调味的偏好进行区分。健康饮食倾向：如是否偏好低脂、素食等，帮助设计更加个性化的菜单。通过这些多维度的标签化，羊肉串连锁店可以更精细地理解用户需求，从而在营销推广、产品设计、服务优化等方面做出针对性的调整，提升用户体验和业务收益。
通讯录和朋友圈实战打开你的手机，翻翻看你的微信通讯录，分析下你的朋友圈，都有哪些用户画像？如果你来给它设计标签，都有哪些种类需要统计呢。为了方便后续使用，你是如何将他们归类分组的？
如果要对微信通讯录和朋友圈进行用户画像分析并进行标签设计，可以从多个维度进行归类和统计。以下是我可能会使用的分类标准和标签设计：
1. 基本信息标签性别：男性、女性。年龄段：18-25岁、26-35岁、36-45岁等。地区：根据所在城市或省份归类（如一线城市、二线城市、海外等）。职业：白领、创业者、自由职业者、学生等。教育背景：本科、硕士、博士等。2. 社交关系标签亲属：家人、亲戚。朋友：同学、朋友、发小。工作关系：同事、上级、下属、合作伙伴。兴趣社交：基于兴趣加入的微信群或朋友圈中的人（如跑步、摄影等爱好群体）。偶尔联系：几乎没有互动，但有一定社交关系的人。3. 互动行为标签互动频率：高频互动（经常点赞、评论、聊天）、低频互动（偶尔点赞或评论）、无互动（很少联系，几乎没有互动）。信息发布频率：频繁发朋友圈、偶尔发朋友圈、从不发朋友圈。信息类型偏好：生活类：日常分享，旅行、吃喝、家庭等。工作类：分享工作动态、项目进展、行业资讯。兴趣类：体育、音乐、电影等兴趣爱好分享。商业推广类：微商、产品推广、营销信息。4. 生活/消费行为标签生活状态：单身、已婚、有孩子。消费习惯：经常发布奢侈品或高端消费品。喜欢团购、秒杀等优惠活动。偏好健康生活方式（健身、健康饮食、旅行等）。5. 价值观/情感标签情感表达倾向：正能量（喜欢发布积极内容）、负能量（经常抱怨、吐槽）。分享类型：知识分享：分享学习资料、技术文章等。娱乐分享：幽默段子、搞笑视频、热点新闻。情感倾向：经常发布感悟、心灵鸡汤、人生思考等。6. 兴趣爱好标签运动类：跑步、健身、瑜伽等。艺术类：摄影、绘画、音乐、电影。科技/财经类：关注科技产品、投资理财、股票、基金等。游戏类：经常发与游戏相关的动态，或在群里讨论游戏。7. 职业发展标签行业分类：互联网、教育、医疗、金融、制造业等。职位类型：管理层、技术人员、销售、市场营销。职业阶段：求职中、工作中、创业中。8. 商业/业务合作标签合作对象：潜在客户、已有合作伙伴、供应商。合作类型：商务合作、项目合作、资源互换等。9. 活动参与标签常参与的活动类型：线下聚会、线上分享会、社群活动等。活动组织者/参与者：组织者、参与者、旁观者。10. 流动性标签活跃用户：经常发布朋友圈并互动的人。潜在流失用户：很少发布动态且没有互动。回流用户：之前活跃、后期沉寂但偶尔又重新发布动态的人。分组归类为了方便后续使用，可以基于这些标签将微信好友分组。常见的分组方法可以是：
亲友圈：家人、亲戚、挚友。工作圈：现同事、前同事、合作伙伴。兴趣圈：有共同爱好的人（如摄影群、跑步群等）。朋友圈展示：不同的人可以设置不同的朋友圈权限，常互动的人可见生活动态，工作合作伙伴可见业务信息。业务客户：潜在客户或已经建立合作关系的人群，分为“重点客户”、“一般客户”等。通过以上的用户画像设计和分组，可以帮助更好地管理社交网络，理解不同好友的需求和互动方式，同时也能在个人、业务或社交活动中做出更有针对性的决策和行动。
总结用户画像，标签化就是数据的抽象能力。
