新商業(yè)和舊商業(yè)最本質(zhì)的差別是“精準(zhǔn)”周叮。“精”追求通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同來對用戶在不同場景下逐步深化理解界斜，實(shí)現(xiàn)按需服務(wù)则吟。而“準(zhǔn)”則通過數(shù)據(jù)智能持續(xù)互動、迭代锄蹂、優(yōu)化服務(wù)氓仲，在兼顧用戶的顯性標(biāo)準(zhǔn)化需求的基礎(chǔ)上，挖掘潛在的需求得糜。-- 阿里巴巴學(xué)術(shù)委員會主席敬扛、湖畔大學(xué)教育長，曾鳴
我們第一次到訪美的朝抖，方洪波說美的有3億用戶啥箭，用戶的電話號碼都記得。但我告訴他治宣，電話號碼沒價(jià)值急侥，最重要的是有活躍用戶。傳統(tǒng)的用戶等于散落在大街上侮邀，獲取用戶的成本很高坏怪。活躍用戶仿佛都坐在你的客廳里绊茧，你出什么產(chǎn)品铝宵，他們都會看到，獲取用戶成本很低华畏。-- 小米聯(lián)合創(chuàng)始人鹏秋、小米生態(tài)鏈負(fù)責(zé)人，劉德
如果說新商業(yè)是彈道導(dǎo)彈般的精準(zhǔn)打擊亡笑，那么準(zhǔn)確的用戶畫像侣夷，尤其是對活躍用戶的準(zhǔn)確畫像，就是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)打擊所依賴的“GPS定位/激光制導(dǎo)”系統(tǒng)仑乌。
大數(shù)據(jù)(Big Data)是基礎(chǔ)
隨著社會的信息化程度提高百拓，智能終端的普及琴锭，可穿戴設(shè)備、智能家居系統(tǒng)也越來越多地出現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中耐版。無處不在的網(wǎng)絡(luò)將人和設(shè)備連接在一起祠够，海量數(shù)據(jù)在人機(jī)交互压汪、機(jī)機(jī)通信中產(chǎn)生粪牲，構(gòu)成了一個(gè)虛擬的大數(shù)據(jù)世界。
所謂大數(shù)據(jù)止剖，是大量腺阳、高速、和多變的信息資產(chǎn)集合穿香，它可以被新型的處理處理亭引，并促成更強(qiáng)的洞察力、決策力皮获，與優(yōu)化處理焙蚓。
業(yè)界對大數(shù)據(jù)的概念定義經(jīng)歷了3V--4V--5V的發(fā)展過程。目前最新的洒宝，是阿姆斯特丹大學(xué)整合提出的 5V 理論：
數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）
處理速度快（Velocity）
數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）
數(shù)據(jù)價(jià)值（Value）
真實(shí)性（Veracity）
大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)的自然延伸购公。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人與人之間雁歌，人與機(jī)器之間宏浩，機(jī)器與機(jī)器之間的溝通方法也在逐漸產(chǎn)生本質(zhì)性的變化。如前文所述靠瞎，智能商業(yè)時(shí)代的公司要從數(shù)據(jù)中解讀用戶比庄，進(jìn)而更精準(zhǔn)地為用戶服務(wù)。這時(shí)乏盐，構(gòu)建用戶畫像就變得尤其重要佳窑。精準(zhǔn)而提煉的用戶畫像（激光制導(dǎo)/GPS 定位），使各種衍生應(yīng)用（精準(zhǔn)打擊）變得可能父能。
用戶畫像(Personas)方法論
交互設(shè)計(jì)之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：
Personas are a concrete representation of target users.
用戶畫像是對目標(biāo)用戶們的精準(zhǔn)演示华嘹。
用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬代表，是建立在一系列Marketing Data之上的目標(biāo)用戶模型法竞。通過社交耙厚、商品和消費(fèi)者行為的大數(shù)據(jù)，結(jié)合問卷和調(diào)研等小數(shù)據(jù)岔霸，根據(jù)用戶在行為和觀點(diǎn)方面的差異薛躬，將用戶區(qū)分為不同的類型。每種類型在抽取典型特質(zhì)呆细，賦予名字型宝、照片八匠、場景等描述之后構(gòu)建出的標(biāo)簽化的總結(jié)，便是用戶畫像趴酣。
構(gòu)建用戶畫像的核心工作是給用戶貼標(biāo)簽梨树。在用戶畫像里，標(biāo)簽的建模通常分為多層岖寞，其中有些是根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)直接得到抡四，有些則是通過算法或規(guī)則挖掘得到。
底層是事實(shí)類標(biāo)簽仗谆，是用戶的具體行為描述指巡，比方說客戶的行為模式，當(dāng)下需求等等隶垮。
第二層是預(yù)測標(biāo)簽藻雪，這類由Machine Learning可以獲得，比方說基于某類用戶的當(dāng)下需求而推斷出的潛在需求狸吞。
第三層是營銷模型標(biāo)簽勉耀，這一層是用戶價(jià)值和忠誠度的抽象。
最上層是業(yè)務(wù)類的標(biāo)簽蹋偏，由底下各層標(biāo)簽組合生成便斥，通常由業(yè)務(wù)人員來定義。
用戶畫像暖侨，是對現(xiàn)實(shí)世界中用戶的數(shù)學(xué)建模椭住。它從業(yè)務(wù)中抽象而出，是在符合特定業(yè)務(wù)需求的前提下對用戶的形式化描述字逗，源于現(xiàn)實(shí)京郑，又高于現(xiàn)實(shí)。用戶畫像又是通過分析挖掘盡可能多的用戶數(shù)據(jù)所得到的葫掉，它源于數(shù)據(jù)些举，又高于數(shù)據(jù)。
用戶畫像的價(jià)值
起始：助力設(shè)計(jì)
成功的產(chǎn)品往往專注俭厚、極致户魏，能解決核心問題。一方面挪挤，用戶畫像為設(shè)計(jì)人員鎖定了特定群體叼丑，可以讓團(tuán)隊(duì)成員在設(shè)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)的過程中拋開個(gè)人的喜好，聚焦用戶的動機(jī)和行為扛门，透過用戶行為的表象去分析和了解用戶的深層動機(jī)與心理鸠信。另一方面，設(shè)計(jì)人員經(jīng)常不自覺地認(rèn)為用戶的期望和他們一致论寨，引入用戶畫像避免了設(shè)計(jì)人員代替客戶發(fā)聲星立。
售前：精準(zhǔn)營銷
傳統(tǒng)營銷采用一對多爽茴，單向式的信息溝通方式。沒有針對性的市場營銷绰垂，攤子大室奏，成本高。而精準(zhǔn)營銷則是在充分了解用戶信息的基礎(chǔ)上細(xì)分市場劲装，針對特定用戶的喜好胧沫，依托現(xiàn)代信息手段建立個(gè)性化的溝通服務(wù)體系，預(yù)測Next Best Action或Key Event酱畅，從而進(jìn)行有針對性的智慧型營銷琳袄，實(shí)現(xiàn)低成本江场、高回報(bào)的市場擴(kuò)張纺酸。精準(zhǔn)營銷的基礎(chǔ)，便是建設(shè)用戶大數(shù)據(jù)平臺址否，收集和拉通企業(yè)內(nèi)外的消費(fèi)者用戶數(shù)據(jù)餐蔬，建立消費(fèi)者用戶畫像。
售中：個(gè)性推薦
根據(jù)用戶在本網(wǎng)站或其它網(wǎng)站的歷史行為佑附，利用全網(wǎng)的用戶畫像進(jìn)行推薦樊诺，從而實(shí)現(xiàn)流量變現(xiàn)，增加銷售量音同。Amazon词爬、淘寶網(wǎng)的個(gè)性化推薦，Google頁面的動態(tài)調(diào)整权均，都屬于經(jīng)典案例顿膨。而大數(shù)據(jù)和用戶真實(shí)需求的推測，則是個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)叽赊。
售后：增值服務(wù)
通過數(shù)據(jù)接口實(shí)時(shí)反饋用戶的相關(guān)信息恋沃，如歷史咨詢、歷史維修等必指，進(jìn)行知識推薦囊咏，支撐服務(wù)效率，收集服務(wù)滿意度數(shù)據(jù)塔橡，補(bǔ)充和完善用戶畫像信息梅割。
綜觀：行業(yè)洞察
通過對用戶畫像的分析可以了解行業(yè)動態(tài)和用戶偏好，從而可以指導(dǎo)平臺更好地運(yùn)營葛家，為公司提供細(xì)分領(lǐng)域的深入洞察户辞。
小 ?結(jié)
用戶畫像是對人的深入挖掘。除了用戶的客觀屬性之外惦银，在很多的應(yīng)用場景咆课，更有價(jià)值的是用戶在興趣末誓、價(jià)值觀等人格層面的分析和建模。用戶畫像是業(yè)務(wù)與技術(shù)的最佳結(jié)合點(diǎn)书蚪，也是現(xiàn)實(shí)與數(shù)據(jù)化的最佳實(shí)踐喇澡。隨著大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)一步提升殊校，用戶畫像將會得到越來越多的重視和應(yīng)用晴玖，它將在智能商業(yè)時(shí)代的浪潮中發(fā)揮更多更廣的價(jià)值。
鳴謝
經(jīng)微信公眾號“踐行而致遠(yuǎn)”作者M(jìn)iss C授權(quán)为流，筆者在原文基礎(chǔ)上略作增補(bǔ)和刪減呕屎，感謝分享。
引用資料
1. 曾鳴敬察，《智能商業(yè)20講》
2. 劉德秀睛，《小米創(chuàng)業(yè)7年這場仗》演講
