'用戶畫像——智能時代如何做好精準營銷'
人工智能是通過計算機來對人的意識、思維過程和智能行為進行模擬。人工智能主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。作為一門綜合型技術學科，人工智能涉及心理學、博弈論、信息科學、生物科學和思維科學等多重學科。隨著計算機的出現，人們開始利用計算機來模擬人類思維。
人工智能是通過計算機來對人的意識、思維過程和智能行為進行模擬。人工智能主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。作為一門綜合型技術學科，人工智能涉及心理學、博弈論、信息科學、生物科學和思維科學等多重學科。隨著計算機的出現，人們開始利用計算機來模擬人類思維。
一、人工智能與營銷
可以看到，人工智能時代，在眾多領域，計算機都代替了人類，計算機可以利用其高速和精準的特點為人類服務。在信息技術發展的時代下，人工智能也為營銷界帶來了多重改變，使得企業的營銷活動變得更加智能化。作為智能經濟的一部分，智能營銷是一種智能運作的形式。但不同於虛擬營銷或者電子營銷，智能營銷是建立在更高科技水平上的一種營銷模式。
新商業和舊商業最本質的差別是“精準”。“精”追求的是通過網絡協同來對用戶在不同場景下消費心理與消費需求深化理解，實現按需服務。而“準”則通過數據智能持續互動、迭代、優化服務，在兼顧用戶的顯性標準化需求的基礎上，挖掘潛在的需求。
阿里巴巴學術委員會主席、湖畔大學教育長曾鳴說：我們第一次到訪美的，方洪波說美的有3億用戶，用戶的電話號碼都記得。但我告訴他，電話號碼沒價值，最重要的是有活躍用戶。傳統的用戶等於散落在大街上，獲取用戶的成本很高。活躍用戶彷彿都坐在你的客廳裡，你出什麼產品，他們都會看到，獲取用戶成本很低。
小米聯合創始人、小米生態鏈負責人劉德說：如果說新商業是彈道導彈般的精準打擊，那麼準確的用戶畫像，尤其是對活躍用戶的準確畫像，就是實現精準打擊所依賴的“GPS定位/激光制導”系統。
人工智能是通過計算機來對人的意識、思維過程和智能行為進行模擬。人工智能主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。作為一門綜合型技術學科，人工智能涉及心理學、博弈論、信息科學、生物科學和思維科學等多重學科。隨著計算機的出現，人們開始利用計算機來模擬人類思維。
一、人工智能與營銷
可以看到，人工智能時代，在眾多領域，計算機都代替了人類，計算機可以利用其高速和精準的特點為人類服務。在信息技術發展的時代下，人工智能也為營銷界帶來了多重改變，使得企業的營銷活動變得更加智能化。作為智能經濟的一部分，智能營銷是一種智能運作的形式。但不同於虛擬營銷或者電子營銷，智能營銷是建立在更高科技水平上的一種營銷模式。
新商業和舊商業最本質的差別是“精準”。“精”追求的是通過網絡協同來對用戶在不同場景下消費心理與消費需求深化理解，實現按需服務。而“準”則通過數據智能持續互動、迭代、優化服務，在兼顧用戶的顯性標準化需求的基礎上，挖掘潛在的需求。
阿里巴巴學術委員會主席、湖畔大學教育長曾鳴說：我們第一次到訪美的，方洪波說美的有3億用戶，用戶的電話號碼都記得。但我告訴他，電話號碼沒價值，最重要的是有活躍用戶。傳統的用戶等於散落在大街上，獲取用戶的成本很高。活躍用戶彷彿都坐在你的客廳裡，你出什麼產品，他們都會看到，獲取用戶成本很低。
小米聯合創始人、小米生態鏈負責人劉德說：如果說新商業是彈道導彈般的精準打擊，那麼準確的用戶畫像，尤其是對活躍用戶的準確畫像，就是實現精準打擊所依賴的“GPS定位/激光制導”系統。
二、何為用戶畫像(Personas)方法論
交互設計之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：Personas are a concrete representation of target users，是指真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列屬性數據之上的目標用戶模型。簡單說，就是對我們目標客戶（ Target customer ）的信息收集，用表格的形式呈現出來。隨著互聯網的發展，現在我們說的用戶畫像又包含了新的內涵 ——通常用戶畫像是根據用戶人口學特徵、網絡瀏覽內容、網絡社交活動和消費行為等信息而抽象出的一個標籤化的用戶模型。 構建用戶畫像的核心工作，主要是利用存儲在服務器上的海量日誌和數據庫裡的大量數據進行分析和挖掘 ，給用戶貼“標籤”，而“標籤”是能表示用戶某一維度特徵的標識。
人工智能是通過計算機來對人的意識、思維過程和智能行為進行模擬。人工智能主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。作為一門綜合型技術學科，人工智能涉及心理學、博弈論、信息科學、生物科學和思維科學等多重學科。隨著計算機的出現，人們開始利用計算機來模擬人類思維。
一、人工智能與營銷
可以看到，人工智能時代，在眾多領域，計算機都代替了人類，計算機可以利用其高速和精準的特點為人類服務。在信息技術發展的時代下，人工智能也為營銷界帶來了多重改變，使得企業的營銷活動變得更加智能化。作為智能經濟的一部分，智能營銷是一種智能運作的形式。但不同於虛擬營銷或者電子營銷，智能營銷是建立在更高科技水平上的一種營銷模式。
新商業和舊商業最本質的差別是“精準”。“精”追求的是通過網絡協同來對用戶在不同場景下消費心理與消費需求深化理解，實現按需服務。而“準”則通過數據智能持續互動、迭代、優化服務，在兼顧用戶的顯性標準化需求的基礎上，挖掘潛在的需求。
阿里巴巴學術委員會主席、湖畔大學教育長曾鳴說：我們第一次到訪美的，方洪波說美的有3億用戶，用戶的電話號碼都記得。但我告訴他，電話號碼沒價值，最重要的是有活躍用戶。傳統的用戶等於散落在大街上，獲取用戶的成本很高。活躍用戶彷彿都坐在你的客廳裡，你出什麼產品，他們都會看到，獲取用戶成本很低。
小米聯合創始人、小米生態鏈負責人劉德說：如果說新商業是彈道導彈般的精準打擊，那麼準確的用戶畫像，尤其是對活躍用戶的準確畫像，就是實現精準打擊所依賴的“GPS定位/激光制導”系統。
二、何為用戶畫像(Personas)方法論
交互設計之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：Personas are a concrete representation of target users，是指真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列屬性數據之上的目標用戶模型。簡單說，就是對我們目標客戶（ Target customer ）的信息收集，用表格的形式呈現出來。隨著互聯網的發展，現在我們說的用戶畫像又包含了新的內涵 ——通常用戶畫像是根據用戶人口學特徵、網絡瀏覽內容、網絡社交活動和消費行為等信息而抽象出的一個標籤化的用戶模型。 構建用戶畫像的核心工作，主要是利用存儲在服務器上的海量日誌和數據庫裡的大量數據進行分析和挖掘 ，給用戶貼“標籤”，而“標籤”是能表示用戶某一維度特徵的標識。
三、用戶畫像的由來
大家都說現在是大數據時代，大數據是信息技術的自然延伸。在大數據時代，人與人之間，人與機器之間，機器與機器之間的溝通方法也在逐漸產生本質性的變化。智能商業時代的公司要從數據中解讀用戶，進而更精準地為用戶服務。這時，構建用戶畫像就變得尤其重要。
在進入體驗和迭代為特徵的智能創新時代，越來越多的企業擁有了用戶思維，並通過用戶思維來指導企業運營，包括品牌宣傳的設計、產品開發與設計，以及更為精準的營銷。掌握了用戶畫像，我們能夠更加有效地建立品牌與目標人群之間的連接；我們能夠更好地聚焦用戶動機與行為，開創新的品類，我們能夠更好地、更便捷地觸及用戶，這就是用戶畫像的力量。
如何真正利用好大數據，去挖掘潛在的商業價值，以及如何在企業中真正應用大數據技術是很多企業要做的課題。
在大數據應用的討論中，個性化營銷漸漸成為了其商業化應用中一個非常重要的落地點。相比傳統的線下問卷調查等不那麼高效的方式，大數據第一次使得企業能夠通過互聯網便利地獲取用戶們更為廣泛的反饋信息，為進一步精準和快速地分析用戶消費習慣等重要商業信息，提供了足夠的數據基礎。
由此，不可避免的給企業營銷和消費者行為帶來一系列的雙重改變與塑造。其中最大的變化莫過於，消費者的一切行為在企業面前似乎都是“可視化”。
隨著大數據技術進一步的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘客戶的潛在商業價值。於是，“用戶畫像”的概念也就應運而生。
四、用戶畫像的本質是什麼
產品經理通過調研（問卷、訪談等）找出用戶（目標、行為、觀點上）的共性與差異，將其區分為不同類型，每種類型中抽取出典型特徵。賦予名字、照片、人口統計學要素、場景描述，構建出人物原型。它讓產品經理做設計時拋開個人喜好——“為具體的用戶做設計，要遠遠優於為腦中虛構的人物做設計。”Alan Cooper（交互設計之父）最早提出Persona概念時也是為產品設計服務的，關注的焦點在於用戶行為、動機、態度上。
人工智能是通過計算機來對人的意識、思維過程和智能行為進行模擬。人工智能主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。作為一門綜合型技術學科，人工智能涉及心理學、博弈論、信息科學、生物科學和思維科學等多重學科。隨著計算機的出現，人們開始利用計算機來模擬人類思維。
一、人工智能與營銷
可以看到，人工智能時代，在眾多領域，計算機都代替了人類，計算機可以利用其高速和精準的特點為人類服務。在信息技術發展的時代下，人工智能也為營銷界帶來了多重改變，使得企業的營銷活動變得更加智能化。作為智能經濟的一部分，智能營銷是一種智能運作的形式。但不同於虛擬營銷或者電子營銷，智能營銷是建立在更高科技水平上的一種營銷模式。
新商業和舊商業最本質的差別是“精準”。“精”追求的是通過網絡協同來對用戶在不同場景下消費心理與消費需求深化理解，實現按需服務。而“準”則通過數據智能持續互動、迭代、優化服務，在兼顧用戶的顯性標準化需求的基礎上，挖掘潛在的需求。
阿里巴巴學術委員會主席、湖畔大學教育長曾鳴說：我們第一次到訪美的，方洪波說美的有3億用戶，用戶的電話號碼都記得。但我告訴他，電話號碼沒價值，最重要的是有活躍用戶。傳統的用戶等於散落在大街上，獲取用戶的成本很高。活躍用戶彷彿都坐在你的客廳裡，你出什麼產品，他們都會看到，獲取用戶成本很低。
小米聯合創始人、小米生態鏈負責人劉德說：如果說新商業是彈道導彈般的精準打擊，那麼準確的用戶畫像，尤其是對活躍用戶的準確畫像，就是實現精準打擊所依賴的“GPS定位/激光制導”系統。
二、何為用戶畫像(Personas)方法論
交互設計之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：Personas are a concrete representation of target users，是指真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列屬性數據之上的目標用戶模型。簡單說，就是對我們目標客戶（ Target customer ）的信息收集，用表格的形式呈現出來。隨著互聯網的發展，現在我們說的用戶畫像又包含了新的內涵 ——通常用戶畫像是根據用戶人口學特徵、網絡瀏覽內容、網絡社交活動和消費行為等信息而抽象出的一個標籤化的用戶模型。 構建用戶畫像的核心工作，主要是利用存儲在服務器上的海量日誌和數據庫裡的大量數據進行分析和挖掘 ，給用戶貼“標籤”，而“標籤”是能表示用戶某一維度特徵的標識。
三、用戶畫像的由來
大家都說現在是大數據時代，大數據是信息技術的自然延伸。在大數據時代，人與人之間，人與機器之間，機器與機器之間的溝通方法也在逐漸產生本質性的變化。智能商業時代的公司要從數據中解讀用戶，進而更精準地為用戶服務。這時，構建用戶畫像就變得尤其重要。
在進入體驗和迭代為特徵的智能創新時代，越來越多的企業擁有了用戶思維，並通過用戶思維來指導企業運營，包括品牌宣傳的設計、產品開發與設計，以及更為精準的營銷。掌握了用戶畫像，我們能夠更加有效地建立品牌與目標人群之間的連接；我們能夠更好地聚焦用戶動機與行為，開創新的品類，我們能夠更好地、更便捷地觸及用戶，這就是用戶畫像的力量。
如何真正利用好大數據，去挖掘潛在的商業價值，以及如何在企業中真正應用大數據技術是很多企業要做的課題。
在大數據應用的討論中，個性化營銷漸漸成為了其商業化應用中一個非常重要的落地點。相比傳統的線下問卷調查等不那麼高效的方式，大數據第一次使得企業能夠通過互聯網便利地獲取用戶們更為廣泛的反饋信息，為進一步精準和快速地分析用戶消費習慣等重要商業信息，提供了足夠的數據基礎。
由此，不可避免的給企業營銷和消費者行為帶來一系列的雙重改變與塑造。其中最大的變化莫過於，消費者的一切行為在企業面前似乎都是“可視化”。
隨著大數據技術進一步的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘客戶的潛在商業價值。於是，“用戶畫像”的概念也就應運而生。
四、用戶畫像的本質是什麼
產品經理通過調研（問卷、訪談等）找出用戶（目標、行為、觀點上）的共性與差異，將其區分為不同類型，每種類型中抽取出典型特徵。賦予名字、照片、人口統計學要素、場景描述，構建出人物原型。它讓產品經理做設計時拋開個人喜好——“為具體的用戶做設計，要遠遠優於為腦中虛構的人物做設計。”Alan Cooper（交互設計之父）最早提出Persona概念時也是為產品設計服務的，關注的焦點在於用戶行為、動機、態度上。
User Profile：根據每個用戶的用戶行為做數據分析，生成描述用戶的標籤集合。Profile的標籤是每個用戶獨有的，是利用已獲得的數據，勾勒用戶偏好的數據分析方法。猜測這個用戶是男是女，生活工作所在地，喜歡哪個明星，要買什麼東西等。這些數據為運營人員實現精準營銷、個性化推薦、獲取、挽留客戶提供了依據。對電商、金融行業、內容類產品（知乎、豆瓣、微博、短視頻等）尤為重要。
用戶畫像分為兩種：
顯性畫像：即用戶群體的可視化的特徵描述，如目標用戶的年齡、性別、職業、地域、興趣愛好等特徵；
隱性畫像：用戶內在的深層次的特徵描述。包含了用戶的產品使用目的、用戶偏好、用戶需求、產品的使用場景等。
對於大部分互聯網公司，用戶畫像都會包含人口屬性和行為特徵。人口屬性主要指用戶的年齡、性別、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情況、生育情況、工作所在的行業和職業等。行為特徵主要包含活躍度、忠誠度等指標。
除了以上較通用的特徵，不同類型的網站提取的用戶畫像各有側重點。
以內容為主的媒體或閱讀類網站，還有搜索引擎或通用導航類網站，往往會提取用戶對瀏覽內容的興趣特徵，比如體育類、娛樂類、美食類、理財類、旅遊類、房產類、汽車類等等。
社交網站的用戶畫像，也會提取用戶的社交網絡，從中可以發現關係緊密的用戶群和在社群中起到意見領袖作用的明星節點。
電商購物網站的用戶畫像，一般會提取用戶的網購興趣和消費能力等指標。網購興趣主要指用戶在網購時的類目偏好，比如服飾類、箱包類、居家類、母嬰類、洗護類、飲食類等。
人工智能是通過計算機來對人的意識、思維過程和智能行為進行模擬。人工智能主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。作為一門綜合型技術學科，人工智能涉及心理學、博弈論、信息科學、生物科學和思維科學等多重學科。隨著計算機的出現，人們開始利用計算機來模擬人類思維。
一、人工智能與營銷
可以看到，人工智能時代，在眾多領域，計算機都代替了人類，計算機可以利用其高速和精準的特點為人類服務。在信息技術發展的時代下，人工智能也為營銷界帶來了多重改變，使得企業的營銷活動變得更加智能化。作為智能經濟的一部分，智能營銷是一種智能運作的形式。但不同於虛擬營銷或者電子營銷，智能營銷是建立在更高科技水平上的一種營銷模式。
新商業和舊商業最本質的差別是“精準”。“精”追求的是通過網絡協同來對用戶在不同場景下消費心理與消費需求深化理解，實現按需服務。而“準”則通過數據智能持續互動、迭代、優化服務，在兼顧用戶的顯性標準化需求的基礎上，挖掘潛在的需求。
阿里巴巴學術委員會主席、湖畔大學教育長曾鳴說：我們第一次到訪美的，方洪波說美的有3億用戶，用戶的電話號碼都記得。但我告訴他，電話號碼沒價值，最重要的是有活躍用戶。傳統的用戶等於散落在大街上，獲取用戶的成本很高。活躍用戶彷彿都坐在你的客廳裡，你出什麼產品，他們都會看到，獲取用戶成本很低。
小米聯合創始人、小米生態鏈負責人劉德說：如果說新商業是彈道導彈般的精準打擊，那麼準確的用戶畫像，尤其是對活躍用戶的準確畫像，就是實現精準打擊所依賴的“GPS定位/激光制導”系統。
二、何為用戶畫像(Personas)方法論
交互設計之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：Personas are a concrete representation of target users，是指真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列屬性數據之上的目標用戶模型。簡單說，就是對我們目標客戶（ Target customer ）的信息收集，用表格的形式呈現出來。隨著互聯網的發展，現在我們說的用戶畫像又包含了新的內涵 ——通常用戶畫像是根據用戶人口學特徵、網絡瀏覽內容、網絡社交活動和消費行為等信息而抽象出的一個標籤化的用戶模型。 構建用戶畫像的核心工作，主要是利用存儲在服務器上的海量日誌和數據庫裡的大量數據進行分析和挖掘 ，給用戶貼“標籤”，而“標籤”是能表示用戶某一維度特徵的標識。
三、用戶畫像的由來
大家都說現在是大數據時代，大數據是信息技術的自然延伸。在大數據時代，人與人之間，人與機器之間，機器與機器之間的溝通方法也在逐漸產生本質性的變化。智能商業時代的公司要從數據中解讀用戶，進而更精準地為用戶服務。這時，構建用戶畫像就變得尤其重要。
在進入體驗和迭代為特徵的智能創新時代，越來越多的企業擁有了用戶思維，並通過用戶思維來指導企業運營，包括品牌宣傳的設計、產品開發與設計，以及更為精準的營銷。掌握了用戶畫像，我們能夠更加有效地建立品牌與目標人群之間的連接；我們能夠更好地聚焦用戶動機與行為，開創新的品類，我們能夠更好地、更便捷地觸及用戶，這就是用戶畫像的力量。
如何真正利用好大數據，去挖掘潛在的商業價值，以及如何在企業中真正應用大數據技術是很多企業要做的課題。
在大數據應用的討論中，個性化營銷漸漸成為了其商業化應用中一個非常重要的落地點。相比傳統的線下問卷調查等不那麼高效的方式，大數據第一次使得企業能夠通過互聯網便利地獲取用戶們更為廣泛的反饋信息，為進一步精準和快速地分析用戶消費習慣等重要商業信息，提供了足夠的數據基礎。
由此，不可避免的給企業營銷和消費者行為帶來一系列的雙重改變與塑造。其中最大的變化莫過於，消費者的一切行為在企業面前似乎都是“可視化”。
隨著大數據技術進一步的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘客戶的潛在商業價值。於是，“用戶畫像”的概念也就應運而生。
四、用戶畫像的本質是什麼
產品經理通過調研（問卷、訪談等）找出用戶（目標、行為、觀點上）的共性與差異，將其區分為不同類型，每種類型中抽取出典型特徵。賦予名字、照片、人口統計學要素、場景描述，構建出人物原型。它讓產品經理做設計時拋開個人喜好——“為具體的用戶做設計，要遠遠優於為腦中虛構的人物做設計。”Alan Cooper（交互設計之父）最早提出Persona概念時也是為產品設計服務的，關注的焦點在於用戶行為、動機、態度上。
User Profile：根據每個用戶的用戶行為做數據分析，生成描述用戶的標籤集合。Profile的標籤是每個用戶獨有的，是利用已獲得的數據，勾勒用戶偏好的數據分析方法。猜測這個用戶是男是女，生活工作所在地，喜歡哪個明星，要買什麼東西等。這些數據為運營人員實現精準營銷、個性化推薦、獲取、挽留客戶提供了依據。對電商、金融行業、內容類產品（知乎、豆瓣、微博、短視頻等）尤為重要。
用戶畫像分為兩種：
顯性畫像：即用戶群體的可視化的特徵描述，如目標用戶的年齡、性別、職業、地域、興趣愛好等特徵；
隱性畫像：用戶內在的深層次的特徵描述。包含了用戶的產品使用目的、用戶偏好、用戶需求、產品的使用場景等。
對於大部分互聯網公司，用戶畫像都會包含人口屬性和行為特徵。人口屬性主要指用戶的年齡、性別、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情況、生育情況、工作所在的行業和職業等。行為特徵主要包含活躍度、忠誠度等指標。
除了以上較通用的特徵，不同類型的網站提取的用戶畫像各有側重點。
以內容為主的媒體或閱讀類網站，還有搜索引擎或通用導航類網站，往往會提取用戶對瀏覽內容的興趣特徵，比如體育類、娛樂類、美食類、理財類、旅遊類、房產類、汽車類等等。
社交網站的用戶畫像，也會提取用戶的社交網絡，從中可以發現關係緊密的用戶群和在社群中起到意見領袖作用的明星節點。
電商購物網站的用戶畫像，一般會提取用戶的網購興趣和消費能力等指標。網購興趣主要指用戶在網購時的類目偏好，比如服飾類、箱包類、居家類、母嬰類、洗護類、飲食類等。
五、用戶畫像的價值
起始：助力設計
成功的產品往往專注、極致，能解決核心問題。一方面，用戶畫像為設計人員鎖定了特定群體，可以讓團隊成員在設計產品和服務的過程中拋開個人的喜好，聚焦用戶的動機和行為，透過用戶行為的表象去分析和了解用戶的深層動機與心理。另一方面，設計人員經常不自覺地認為用戶的期望和他們一致，引入用戶畫像避免了設計人員代替客戶發聲。
售前：精準營銷
傳統營銷採用一對多，單向式的信息溝通方式。沒有針對性的市場營銷，攤子大，成本高。而精準營銷則是在充分了解用戶信息的基礎上細分市場，針對特定用戶的喜好，依託現代信息手段建立個性化的溝通服務體系，預測Next Best Action或Key Event，從而進行有針對性的智慧型營銷，實現低成本、高回報的市場擴張。精準營銷的基礎，便是建設用戶大數據平臺，收集和拉通企業內外的消費者用戶數據，建立消費者用戶畫像。
售中：個性推薦
根據用戶在本網站或其它網站的歷史行為，利用全網的用戶畫像進行推薦，從而實現流量變現，增加銷售量。亞馬遜、淘寶網的個性化推薦，Google頁面的動態調整，都屬於經典案例。而大數據和用戶真實需求的推測，則是個性化推薦的基礎。
售後：增值服務
通過數據接口實時反饋用戶的相關信息，如歷史諮詢、歷史維修等，進行知識推薦，支撐服務效率，收集服務滿意度數據，補充和完善用戶畫像信息。
同時可以依據用戶之前的消費習慣與行為，推送用戶喜歡的產品信息，進行第二次消費。