标签体系方法
首先，这里的标签指的就是某个用户特征的一种表示，或者说是某一用户特征符号表示。将用户的所有特征定义为一些碎片化的标签。所以这里面有一个标签体系的概念这里面。这个标签体系中包含了两个方面的内容，分别是化零为整和化整为零。
化零为整
什么是化零为整？每一个标签都规定了我们观察，认识和表述用户的一个角度，而一个标签仅仅描述了用户的某一个角度，当很多个标签，即多个角度的内容整合在一起的时候，就形成了某一个或某一类的用户画像。
化整为零
什么是化整为零？我们把用户当成一个整体，而分析这个用户的时候，分析的各个维度并不独立，将通过这些维度分析的信息拆分成无数个标签，这样每个标签就表示了某一个用户特征，而标签与标签中有一定的联系，所以一个标签就代表了一类人群。
如下图中的用户画像，我们通过了“基本属性”、“购买能力”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”5个维度来分析用户，而每个维度都对应了一定的标签，这些标签就是我们后期分析用户特征的基本属性。
用户画像四个阶段
进行用户画像分析之前，我们需要先明确我们此次做用户画像的意义，针对不同的产品，用户画像分析的维度不相同，但是用户画像的分析方法都是一样的，我们大可以举一反三来进行举例论证。我们从以下四个阶段的流程来分析用户画像。
第一阶段：战略解读
在进行用户画像分析之前，我们首先要明确用户画像对平台的战略意义；以及根据公司战略，未来平台建设的目标和用户画像分析之后的效果预期。
以我们产品为例，APP的产品定位是精品导购返利神器，那么返利只是一个基础功能，而这个产品更重的亮点在于“精品”。那么什么是精品？用户喜欢的才是精品！那么用户喜欢什么呢？我们就需要去分析用户的特征，他们的特征是哪些？这些都值得我们去分析。定位用户的行为偏好，做个性化订制或推荐可以提高用户购买率，提高各方面数据的转化率，所以用户画像分析对于类似购物类这样的产品来说尤其重要。
第二阶段：建模体系
产品定位已经明确了，那么接下来如何做用户画像，我们就需要根据实际需求，规约实体和标签之间的关联关系，明确分析维度。
对于我们产品而言，那么我们可以先从用户的基本属性这个维度开始分析，用户性别、地区、年龄。另外，从用户的购买能力维度，客单价多少用户是可以接受的，他们的收入是多少等等数据，同时根据以上用户画像分析维度分别填充用户相关的特征标签。
第三阶段：维度分解
一个完整的用户画像是从多维度分析的，根据相关性原则，我们将用户、商品、渠道这三类数据实体进行数据维度分析和列举。
第四阶段：应用流程
当根据以上三个阶段将用户画像的模型和数据实体都建立好了之后，就要开始应用用户画像了，根据岗位的不同，需求也不同。这时候就应该根据市场、销售、研发的岗位开始设计一套使用功能和使用流程。
用户画像的意义
用户画像对于产品运营和用户体验的优化提高有不可小觑的作用，我们通过用户画像很容易定位到我们产品用户的偏好，可以给产品的优化迭代提出了很好的方向和思路。
对外服务，提升盈利
针对用户需求越来越个性化的现状，C2B的商业模式已经是一种趋势，个性化运营可以更加精准的给用户推荐相关内容，提高转化率。
用户画像构建难度
用户画像的构建难度在于如何精准描述用户特征，用户特征描述越精准，用户画像越清晰，这个构建的难点主要在下面4个方面。
用户画像围观实例
用户画像的标签建模
用户画像的数据架构
用户画像应用——个性化运营
上文提到了如何进行用户画像，用户画像建立好了之后，我们就可以开始考虑如何应用用户画像，下文笔者开始重点分享如何利用用户画像进行个性化运营。
运营发展的三种状态
基于全部规则的粗放型运营
一开始的运营是粗放型，这是最初级的运营模式，基于这种运营模式是所有用户都运营同样的内容，运营内容及运营的方向由运营工作人员把握，这样的运营是大规模的，精准度不高。
基于细分规则的群组运营
群组运营是粗放运营的升级，群组运营即在原有用户的基础上根据用户的部分特性将用户进行归类，然后将用户以群组的形式划分，用群组的方式去运营。这样的运营模式的优点在于根据用户的某一特性可以聚集起一批相类似的用户，相比于粗放型运营，群组运营可以从很大程度上提高了各项指标的转化率。
基于个人推荐的个性化运营
个性化运营将每个用户定义为一个独立的个体，通过用户画像的分析，定位每个独立个体的用户特征，根据用户的特征分析给用户提供的内容是根据用户每个人独特爱好的内容。这种运营方式不仅最大程度的提高了转化率，同时用户体验也能得到非常大的提高。
个性化运营的价值
- 增加长尾内容曝光
- 提高站内用户体验
- 提高网站转换率
- 提高订单客单价和销售额
个性化运营的在线使用
个性化运营个人觉得京东做的很好，以京东为例做一些个性化运营的在线使用说明
1.根据用户浏览数据的个性化运营
根据浏览数据的个性化运营主要有3个维度，分别是：看了还看、看了最终购买、其他用户再看。此类运营方式主要运用在用户浏览商品时，在用户浏览商品的下方根据该商品一些属性，推荐了类似的属性的商品。具体模式看下方图片所示。
2.根据用户购买数据的个性化运营
根据用户购买数据的个性化运营主要运用在用户添加商品到购物车或下单结算时。当用户将某件商品加入购物车时，通过数据分析推荐给用户该商品相类似的商品，或当用户下单后推荐给用户购买了本商品的用户还购买了某些商品，激发起用户从重消费的心理，刺激了消费，具体运用参考见下图。
这里需要特别说明的是，做个性化运营的一个基本思路就是理清楚一个逻辑：在什么时间把什么内容发给什么人。所以需要做到这些个性化推荐的话，就需要在程序上记录用户的每一个行为，记录用户的每次浏览、单击、填写、购买、搜索内容、浏览页面、点击标签等等内容，根据用户的每一个动作给用户做相应的推荐。
3.根据搜索数据的个性化运营
根据搜索数据的个性化运营主要运用场景是在用户使用搜索功能搜索商品时，系统根据用户的搜索关键字，提供相关搜索关键词，从而扩大搜索范围，提高搜索质量，促进搜索转化率。
4.根据用户复合数据的个性化运营
根据用户复合数据的个性化运营，主要运营在为您推荐或猜你喜欢的模块上，当用户什么动作都没有做的时候，根据以往的数据分析该用户的行为偏好而进行的个性化运营，此部分内容对大数据分析的要求比较高。
个性化运营的实现
说了这么多，个性化运营这么重要，那么具体该如何实现呢？个性化运营的实现主要从以下4个方面出发。
- 本地化或云服务
- 大数据平台的集合和单独系统的应用
- 多业务系统的整合和单独系统的应用
- 多平台应用和APP应用
个性化运营遇到的问题
个性化运营的工作在推进的过程中难免会遇到问题，这些问题主要集中在以下3个方面
- 底层系统绑架问题
- 内部利益协调问题
- 推荐系统本身存在的问题
原作者：余安生，个人公众号：一点感悟（ID：yidianganwu）
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