A. 史上最全用户画像分析，附带案例讲解
对于互联网从业者，经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM，工作中总是会被需求方问到——
我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到：你们是怎么做用户画像的？
然而在沟通的过程中，我发现，不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息，有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性，有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的，本文就用户画像的基础知识进行说明，并结合一些DMP产品进行分析，同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。
1、当我们谈论DMP和用户画像时，我们在谈论什么？
此部分结合常见DMP&用户画像定义和我工作中对DMP&用户画像的定义进行说明
用户画像是DMP中非常重要的一个环节，因此将DMP和用户画像拆开进行说明
1.1DMP
1.1.1 DMP是什么？
DMP即 datamanagement system,数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将dmp的核心功能理解错。
结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表，并进行用户标签的计算，以期能够精准的描述各种用户。
纯碎的DMP平台是指小型的、定制能力极强、中立性好的DMP技术服务商。美国DMP市场是极度细分的，中国市场是高整合的，往往DMP的需求是和DSP、SSP紧密联系在一起的，目前还很难有纯粹的DMP平台。
1.1.2 DMP可以做什么
精准营销，广告投放，个性化推荐，其他应用
1.1.3 DMP的基础架构及数据加工流程
DMP的基础架构：
DMP的数据加工流程：
1.1.5 DMP的实际应用（市面上能够看到的产品）
DMP广告平台：腾讯广点通、阿里妈妈达摩盘；
独立第三方DMP：talkingdata、神策数据；
个性化推荐：今日头条、一点资讯、淘宝、京东等；
说明：个性化推荐的应用我们能够感受到，但是背后的逻辑我们是看不到的
其他应用
1.2用户画像
1.2.1 用户画像是什么
关于用户画像，有两类定义：User Persona 和User Profile
User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；
经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像
UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。
本文所提到的用户画像，指的是User Profile
1.2.2 用户画像怎么做
基础数据收集：收集用户在网站内外的静态数据和动态数据；
行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；
构建画像：通过行为建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出这个用户的特点。
1.2.3 用户画像的常见应用
个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等
1.2.4 用户画像与DMP的关系
DMP是数据管理平台，可以简单理解为，把数据提供到DMP平台，DMP平台输出一系列标签，或其他想要的结果。
用户画像是输入用户数据到DMP，DMP输出了用户标签。
DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，比如输入文章，输出文章标签。
因此，用户画像是DMP的一个应用方向。
2 相关产品介绍
由于用户画像主要是作为底层应用，因此它的很多应用都是能感知，但不可见。比如电商平台的个性化推荐页面，资讯类App首页的个性化推荐背后，就是用户画像在发挥着作用，用户标签和内容标签/商品标签进行智能组合。
由于本人从事K12教育行业，所以只选取了两类竞品：开放DMP平台、教育类产品，其中以开放DMP平台为主。
3 竞品分析
3.1 开放DMP平台
3.1.1 产品说明
3.1.2 功能对比
达摩盘
广点通
神策数据
说明：神策数据看起来更像是一个数据分析工具，但是其底层的搭建、对数据的管理与DMP有类似的地方，并且我们可见的部分即类似BI的功能，可看作DMP在应用层的表现，因此也把它列为竞品
3.1.3界面对比
说明：由于这三个产品均需付费才可体验全部产品功能，界面主要来自于说明文档，可能与真实节面有一定出入
达摩盘-标签
达摩盘-新建标签
达摩盘-人群报表
达摩盘-人群明细
达摩盘-整体报表
广点通操作界面
广点通-创建广告
广点通-创建广告2
神策数据-用户分析-事件分析
神策数据-用户分析-用户属性
3.1.4产品底层技术架构思考对比
说明：
1）此部分内容为通过产品体验和阅读说明文档，思考抽象出可能的底层架构，并非真实情况；
2）产品底层技术架构：我们所看到的功能模块，都是由不同的技术模块相互协作实现的。产品底层技术架构描述了产品对应的底层技术模块、以及模块之间的关系。
达摩盘
神策数据
3.1.5总结
总结来看，达摩盘和广点通是DMP在互联网广告中的典型应用。DMP是定向广告投放最核心的大脑，DMP提供的用户画像，是进行定向广告投放的最核心最关键的一步。达摩盘和广点通最重要的目标是，把对的广告在对的时机，展示给对的人。
而对于神策数据，这一类数据分析工具，DMP在数据分析、数据可视化的过程中也发挥着非常重要的作用，哪类用户的哪类行为比较突出，哪类用户在未来会产生什么样的行为。
3.2教育类产品
用户画像DMP在教育类产品中的应用——
（1） 洋葱数据个性化课程制定（类似自适应学习）；
用户在学习前，先进行测试，根据测试情况为用户制定个性化课程包，如下图1；
图1
用户完成学习，根据用户学习测试结果，展示可视化学习分析报告，如下图2
图2
4 用户画像怎么用？
用户画像是一个的底层产品，用户画像的应用通常难以看到。那么，用户画像该怎么用呢？结合对DMP产品和教育类产品的分析，用户画像的应用总结如下：
（1）用户标签可视化——
相关产品的功能：广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来，用户可直接选择标签，并且对标签进行组合，选出目标用户，然后投放广告。
可借鉴场景举例：比如说，我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息，希望他们能够参加一场直播，促进其对知识的掌握。那么可以直接选中：新用户+消费能力高+学习认真这几个标签，然后对这部分用户发送短信。
好处：精细化运营，提高ROI；简化操作
（2）用户标签关联分析：
相关产品功能-广点通lookalike：（1）提供种子用户；（2）筛选种子用户特征；（3）将种子用户与腾讯用户进行匹配，进行人群扩展
可借鉴场景：一批用户购买了商品A，我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP，计算出这批用户的标签，再通过关联分析，找到和这批用户相似度比较高的用户
（3）个性化推荐：
相关产品功能：个性化课程制定
可借鉴场景（以K12教育为例）：
（1）针对未注册用户，根据其访问行为，为其推荐个性化课程页面，提高购买转化率；如果是通过互联网广告进来的用户，则可以为其制定个性化落地页，提高注册和购买转化；
（2）针对注册未购课，根据其浏览行为，为其推荐个性化课程页面，提高购课率；
（3）根据用户学习行为（主要是做题情况），为其制定个性化试题和学习建议。
B. 用户画像总结
本文主要包含以下几个部分
互联网大数据时代，消费者的一切行为都是“可视化”。
企业聚焦于怎样 利用大数据 来精准营销。于是“用户画像”
概念也就应运而生。
1.数据真实
用户画像必须建立在真实的数据之上。比如你的理财产品的注册用户有很多垃圾用户，都不怎么投资，做用户画像的时候就要把这部分人清洗掉。
2.标签化 （标签要言简意赅：易理解、短）
按产品需要，给不同的 用户特征 贴上合适的标签。如地域标签“北京”等等。
3.低交叉率 （完整性、独立性）
4.优先级（多个用户画像需要进行优先级排序）
一个产品的用户画像 不能超过三个 ，当有多个用户画像时，需要考虑优先级，否则产品设计时会无所适从。
5.不断修正
刚开始做产品可以通过 调研+竞品分析 的方式猜测用户是什么样的人群，实际做出来可能有点偏差，然后修正，当产品数据更丰富的时候，可能用户画像又需要修正。
用户画像就是用户信息标签化，所以我们可以通过以下步骤进行用户画像。
1.数据挖掘
以电商为例，为了抓取用户的 人口属性 和 行为轨迹 ，先预设用户购物时的可能行为。包括访问首页、注册登录、搜索商品、浏览商品、价格对比、加入购物车、收藏商品、提交订单、支付订单、使用优惠券、查看订单详情、取消订单、商品评价等。
2.筛选标签
根据用户画像的目的，筛选静态标签、动态标签。
静态标签主要从用户 基本信息 进行用户划分。静态属性是用户画像建立的基础。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚否、性格等。
动态标签指用户在互联网环境下的 上网行为 。如访问行为（搜索、注册、登录）社交行为（邀请、添加、取关好友、加入群、新建群）信息发布行为（添加、发布、删除、留言、分享）等。动态标签能更好的记录用户日常的上网偏好。
3.数据建模
数据建模就是给用户的行为标签 赋予权重 。
用户的行为，我们可以用4W表示：Who、When、Where、What。谁在什么时候在哪里做了什么。
数据建模实例： 华为用户
A用户今天在华为官网购买了华为手机
B用户7天前在京东浏览了华为手机