用户画像系统有哪些高价值的落地应用场景？

编辑导读：一个产品被生产出来，服务特定的用户，根据用户画像可以了解用户的群体特征，从而做更好的优化。那么，有了用户画像可以做哪些高价值的落地应用场景呢？本文将从三个方面展开分析，希望对你有帮助。

其实关于标签画像系统的应用场景，在之前的文章《标签画像系统概述》中有提及，今天详细展开来分享一下，看看画像系统到底有能干什么，能实现怎样的业务价值？

一、正向应用：做分析

首先，什么是正向应用？正向应用的含义，是指确定好一个人或者一群人，针对这些（个）人，进行的落地应用。通俗点讲，就是我已经有了一群现成的人群，相对这群人，做点什么。

对一个人、或者一群人，用户画像系统能做什么呢？

1. 做人群的透视分析

这个应该是用户画像最最最原始的出发点了。所谓的透视，和画像概念差不多。具体含义就是，对人群进行特征的各种分析：看这群人有怎样的典型特征，有什么样的特点。

从统计学上讲，这部分功能基本都是描述性统计，这是分析的基础。

功能呈现上，基本都是各种分布分析。

如下示例：

看似简单普通，但这些功能往深了做，是有很多内容的。

比如，如何从一堆特征中发掘这部分用户的典型特征？如何确定画像的维度？如何进行多个人群的对比分析？什么是TGI？我们后面将专门进行分享。

2. 单人标签分析，实现用户管理

对于一群人，分析的是人群的特征分布；对于单个人，我们分析的是这个人有怎样的特征。

比如，对于一个CRM应用，在每个用户上直接呈现这个用户的特征，对于快速了解这个人，有着巨大意义。

别的不用说了，直接拿微信公众平台的后台来个例子。

看这里是公众号后台的用户list，每个用户下可以手动打标签。打好标签后，其实对于这个用户的一些特征可以很一目了然的知道了。

当然，这里打标签是手动打的，效率忒低了。我们要做的标签画像系统，是通过规则、算法等方式，批量打。但目标都是一致的。

二、逆向应用：做定向什么是逆向应用呢？

正向应用的人群是已经确定好的，和正向应用恰恰相反，逆向应用是基于标签，确定人群。那具体有哪些应用场景呢？

1. 进行人群圈选，做定向投放

这可能是最最最最重要的应用了，没有之一。什么DMP啦，什么精准营销啦，都是基于这一点。

精准营销，核心在精准。精准，就是针对什么样的人做什么样最合理的事。那就需要知道要投放的人群的核心特征，或者是基于特征进行精准投放。

下面就是达摩盘基于标签，进行人群圈选的功能。

圈选完了之后，就进行精准化人群投放。关于如何设计人群的圈选功能，我们后面进行专门分享。

2. 以标签为索引，进行人群分组

有了用户标签，除了能看，其实还可以以标签为索引，将同类型的用户筛出来。

比如下面的微信公众平台的用户管理，可以通过右侧的所有标签，将涵盖该标签的用户进行筛选，实现分组、实现用户的管理

三、接口化流式动态应用什么是流式动态应用呢？

和正向逆向应用不一样的是，流式应用是针对每一个个体，不断地调取画像内容，结合了相关的逻辑、模型，形成一个新体系。

这类型的应用，大多采用API接口化的形式，提供给各个业务系统，业务系统将业务逻辑和用户画像结合起来，进行各种各样的产品化落地。

这里举了几个例子：

1. 风控系统，判定用户风险

了解一些金融领域的朋友应该对风控耳熟能详。其实在互联网中，风控系统也是很普遍的。比如滴滴要对恶意订单进行识别，防范风险；比如京东金条的借贷要识别个人的信用风险；比如电商要识别刷单订单……这其实都属于风控的范畴。

风控当中，其实比较关键的实体对象，就是用户。这里就会用到用户标签、用户画像的内容。

比如上面的风控系统的流程，中间的或几个环节，都可以用到用户画像的内容，比如信用评估模型，对于互联网的用户，主要的评估内容还是基于用户的线上行为，这部分本质上就是我们做的用户的标签、画像的内容。

2. 个性化推荐、个性化页面，实现千人千面

个性化推荐系统，应该是当今互联网比较火的方向之一了，正所谓的“千人前面”。

看看下面这个百分点的个性化推荐:

从图中很明白的可以看到，中间的核心部分是用户画像和商品画像。所有的规则引擎、算法引擎等都是基于用户画像来进行的。

其实很好理解，实现个性化推荐，基础就是先理解用户，才能实现更好的推荐嘛！理解用户的过程，就是用户画像。

以上就是我简单总结的画像系统的一些应用场景，欢迎各位小伙伴补充交流！

 

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。