手把手教你做用户画像体系规划

数据管道

共 5282字,需浏览 11分钟

 ·

2021-03-22 14:50

乔巴:公司领导让我规划用户画像体系,我之前从没做过,现在感觉就像丈二和尚摸不着头脑。用户画像体系规划是怎样的?整个画像体系有哪些模块?在实施过程中先做哪些,后做哪些?需要哪些人来参与,协作流程是怎样的?有没有一些模板可以套用?

 

索隆:你现在遇到的这些问题确实很多人都遇到过,用户画像这个词很热火,但是市面上能够有能力做用户画像的公司还很少,相关专业的人也较少,因此缺乏专业的知识体系。接下来,我系统性介绍一下用户画像体系产品规划过程,圈出过程中要把握的中心要点。


乔巴:好呀好呀,搬个小板凳坐着听。

 

01

一个中心,一条主线

建设画像体系,最主要的是把握一个中心,一条主线。
 
一个中心
一个中心,以经济建设为中心。这是国家向前发展的要义,企业存活的基础,自然也是用户画像部门存在的立根之本。建立用户画像体系本质上是要服务商业活动,需要秉持“降本提效创收”的基本准则。
 
一条主线
一条主线,产品研发的基本流程主线。建立画像体系在实施层面,本质上是一个产品化的过程,因此用户画像体系的搭建符合产品研发的基本套路,分为需求阶段、画像产品规划阶段、画像产品设计阶段、开发测试阶段、运营阶段5大阶段。


1.需求阶段:注重内外相济,把握3个要点。
一是调研业务方的需求,明确业务的需求是什么,为什么要搭画像体系,打算怎么用?此步骤十分重要,紧紧围绕着1个中心来开展,草帽小子之前写到了需求调研阶段的相关文章《数据产品索隆,坎坷的标签体系建设之路
 
二是盘点清楚底层的数据,清晰的知道跟用户相关的数据渠道来源有哪些,落在哪些表里?有哪些数据分类?详情可查看《标签构建过程中,如何快速盘点业务及数据需求?

三是放眼外界,看市面上优秀的画像产品是如何搭建的?整个画像体系有哪几个常用模块?每个模块的建设过程是怎样的?草帽小子调研了画像体系中不可或缺的3个模块,包含ID体系、标签体系、画像系统,详情可查看《阿里/网易/美团/58用户画像中的ID体系建设》、《干货 | 阿里/网易/汽车之家画像标签体系》、《如何构建用户画像系统?

需求调研清楚后,你的脑子里对整个画像体系也就有了基础的认识,再结合公司的实际情况进行分析,因地制宜,来制定下一步的产品规划。
 
2.产品规划阶段:一头一尾两手抓,把握整体架构,制定执行计划。
一头抓整体规划,包含业务架构和产品架构。一尾抓落地计划,包含产品阶段性计划,人员配合流程。 
3.产品设计阶段:清晰落地,把握流程规范,注重功能设计。
4.开发测试阶段:规范作业
5.运营阶段:持续监控运营效果
 
后续文章会展开用户画像设计、开发测试运营等细节,接下来主要介绍如何做好用户画像产品规划。

02

一头抓整体规划

要做好用户画像产品规划,一头抓整体规划,绘制蓝图,包含自上而下来梳理业务架构、以及自下而上来梳理产品架构。


01

业务架构

从框架层来看,梳理清晰的业务架构,有助于帮助产品经理清晰的了解用户有哪些,解决了用户什么问题?产品的价值,产品的功能优先级?以及要做成这个产品需要哪些资源投入?

下边就由草帽小子来介绍如何采用“六层次”方法,进行业务架构的梳理。

整个业务框架围绕着两方面展开,一方面是用户需求,用户在什么场景下使用画像服务,解决了什么问题,或是说给用户带来了哪些价值;另一方面是画像产品实现,要实现该画像产品服务需要哪些资源,需要哪些部门协同配合。
 
1.用户场景价值层
明确目标用户,清晰地知道画像体系设计出来后给谁用,通常画像体系的目标用户有精准营销人员、产品经理、搜索推荐产研、用户运营人员、客服人员等。用户画像体系的应用场景上包含精准广告投放、智能运营、个性化推荐等。
 
a.精准广告投放
用户画像在精准广告投放过程中至关重要,画像可以完美地抽象出一个用户的全貌,为进一步精准、快速的预测用户行为提供了全面的数据基础。

早在2007年,雅虎就根据画像标签,推出了smartads广告方案。雅虎掌握了海量用户信息,如用户性别、年龄、收入水平、地理位置及生活方式等,再加上对用户搜索、浏览行为的记录,使得雅虎可以为用户呈现个性化的横幅广告。这是画像在独立广告平台上的应用。
 
那对于企业来说,使用用户画像进行广告投放,可以精准触达目标用户,提升广告点击到激活转化率,降低广告投放成本。
 
b.智能运营
传统的运营采用无差别营销、轰炸式营销的方式,对每个潜在的用户一而再、再而三地推送同样的信息。从用户角度来看,用户对这种轰炸式营销十分反感,用户体验差;从企业的角度看,这是对企业成本的极大浪费,隐形成本开销巨大。

如何将合适的内容在合适的时间,用合适的方式推送给合适的用户?这是困扰运营的一个问题。

而用户画像平台,可利用其人群标签能力,帮助运营结合市场、渠道、用户行为,对用户展开有针对性的运营活动。其中端内触达人群,可采用个性化推荐的方式;端外触达可采用push/短信推送的方式。

c.个性化推荐
应用的运营者,可以通过个推用户画像中的性别、年龄段、兴趣爱好、浏览购买行为等标签,给用户推荐不同的内容。如今日头条上的个性化文章内容推荐、抖音上基于用户画像做的个性化视频内容推荐、淘宝上基于用户浏览行为等画像数据做的个性化商品推荐等。
  
2.产品运营资源层
a.产品/服务层
梳理清楚了用户在哪些场景使用画像产品,那画像能提供的核心功能也就十分清晰了,其核心在于数据采集、用户ID标识、标签体系、画像系统。
 
b.运营管理层
而要实现这个庞大的画像体系,需要多方协作完成。在组织层面,包含产研团队、运营团队;在绩效层面,需要对清楚组织的绩效目标,多方协作发力;在系统层面,列举出画像体系相关联的系统;在流程层面,需考虑整体研发流程,画像体系与其他业务业务系统的对接流程;
 
c.资源层
考虑到哪些人来做,服务器资源成本,是否需要购买第三方数据等。
 

02

产品架构

业务架构会更加宏观,并注重自上而下,从业务场景应用层面来进行整体架构的搭建;而到了产品架构这一层面则更注重于落地,自下而上盘点清楚数据现状来搭建用户画像体系,以满足核心业务场景的需要。包含数据采集、ETL数据预处理、数据分析与挖掘、画像系统建设、应用层面。

 
1.数据采集层
数据采集讲究大而全:要想更全面的描绘用户画像,则需要想法设法采集用户相关的所有数据。

 
a.业务数据:伴随着业务产生,包含用户的基础信息,在平台上的购买业务数据、评价数据等
b.埋点行为数据:通过埋点的方式,采集到的一些行为数据,如浏览、点击、停留时长等
c.日志数据: 一般是web端日志记录的数据
d.第三方数据:业务线较为单一的情况下,能拿到用户的数据也就不多,这种情况下可以考虑接入第三方数据,如个推数据等,来进一步丰富标签画像
 
2.数据预处理:对一些不符合标准的数据进行清洗、转换,得到标准数据
 
3. 数据分析与挖掘:对预处理后的数据进行标签建模,得到具有商业价值的标签。
a. 统一用户ID标识
很多人对用户ID标识没什么概念,在用户画像体系建设之初,往往会漏掉这个关键步骤。
 
举个简单的场景,阿里是一家包含多条业务线的公司,如电商、金融、广告、文化、教育、娱乐、设备和社交等领域。若是消费者乔巴在支付宝上进行了基金理财操作,同时在钉钉里发布了自己的动态,并在web淘宝上浏览了棉花糖商品。

这个过程他登录了不同的账号,你怎么把这些行为关联到乔巴身上呢?

这里要做的就是统一ID标识,详情可以参考阿里、美团、网易这类的大厂都是怎么建设的阿里/网易/美团/58用户画像中的ID体系建设》。
 
b. 用户档案
建设用户档案,前期可进行数仓主题层的建设,将与用户相关的表汇集在一起,建设一个用户集市,包含用户基础信息表、用户行为表、用户交易行为表等基础表。
 
c. 标签建模
标签建模则包含不同类型的标签的计算,如事实类标签、规则类标签、预测类标签的计算。
 
d. 标签宽表存储
标签宽表存储主要为将标签数据统一落在几张大宽表中,如用户基础信息宽表、用户行为宽表、用户偏好宽表等。
 
4.服务层
服务层需描述清晰画像体系能对外提供的服务,包含业务性服务和系统性服务两大类。


a.业务服务
业务服务包含画像系统需具备的能力,分为画像看板、单用户画像、群体用户画像、相似性人群拓展、标签市场、人群洞察、标签管理如标签上下线以及标签的管理、权限管理等。
 
b.系统服务
系统服务主要为接口服务,将用户分群以接口的形式对接至各个业务系统。

03

一尾抓落地计划

在绘制完浩浩荡荡的用户画像蓝图之后,接下来就需要制定切实可行的项目计划,梳理版本计划等,以申请相关资源。

 

01

版本计划

整体用户画像体系的搭建涉及面巨大,无法一蹴而就,应循序渐进地进行。在制定版本计划的过程中既需要结合业务当前的需要,争取快准狠的在业务上有所应用,如此才能走的更快;也需要考虑系统基础建设,如此才能走的更远。
 
用户画像的版本计划可分阶段进行,设定每个版本,如V1.0、V2.0、V3.0的用户画像体系建设目标,迭代的时间计划。并依照二八原则,建设MVP版本,先推出一版,快速满足业务需要。

02

项目计划


确定好产品版规划后,基本的产品形态也就确定下来了,接下来就需要制定切实可行的项目执行计划。

乔巴:这里我感到十分疑惑,数据产品经理还需要负责项目执行计划吗,这些不是交给项目经理去做就好了?

索隆,仰天长叹一声,说道:要知在实际项目执行过程中,项目经理难以清楚掌握相关数据需求,所以在整体项目过程中,其执行粒度会比较粗糙,最后项目的执行结果通常不尽人意。

而为了达到目标上线时间,最后砍需求的事也是屡见不鲜。所以数据产品经理还是需要轻装上阵,把握好整体开发测试运营节奏,衔接好每个关键的节点,这样才能最大限度的保护好自己的需求如期上线。

如上图所示,项目执行过程中有4个关键的评审时间点。

一是立项评审,此时需要项目经理/数据产品经理输出立项PPT,主要包含业务背景需求描述、业务架构、产品架构、产品版本计划、项目执行计划、所需资源情况等。

二是需求评审,需要数据产品经理输出详细的需求说明文档,主要包含需求背景、产品流程、功能需求说明、数据需求说明、原型设计等。

三是提测演示,需要数据产品经理/前端演示开发完成的情况,演示前需要保障页面业务流程、数据上报流程可以跑通,无重大问题方可提测,否则就打回继续开发。

四是产品发布,需要相关运营同学输出运营计划,对外介绍产品功能,使用方式,收集用户反馈等。

制定清楚项目计划后,我们来看看做好用户画像整体计划需要哪些人参与,其配合关系又是怎样的。
 

03

人员配合流程

搭建用户画像体系的产研人员主要包含,运营/业务产品经理、数据产品经理、数据分析师、数仓工程师、算法工程师、前端工程师、后端工程师、数据测试人员、功能测试人员。

 
运营/业务产品经理:提出画像需求,说明清楚目标用户、场景及价值,提出明确的数据需求,包含所需的标签名、标签含义及分段逻辑。
 
数据产品经理:分析业务方所提的需求,结合画像体系的整体考虑输出产品方案,并进行标签及画像系统的设计,输出功能及数据需求说明文档。特别注意的是,在进行标签设计时,需与运营/业务产品经理共同确定标签逻辑,在验收时也需与业务方协同验收。
 
数仓/算法/前后端工程师:数仓工程师主要负责数据仓库结构的设计,数据表设计,以及事实类、统计类标签的计算;算法工程师主要负责算法预测类标签的计算;前后端工程师主要负责画像系统功能层面的建设。
 
测试工程师:主要负责系统功能层面的测试,以及标签数据层面的测试。
 

04

总结

总结而言,用户画像体系产品规划的重点在于一头一尾两手抓,一头绘制整体架构的蓝图,一尾制定清晰的执行计划。

一头抓整体规划,包含业务架构和产品架构,先自上而下从业务场景应用层面来进行整体架构的搭建;再自下而上,盘点清楚数据现状来搭建用户画像体系,以满足核心业务场景的需要 

一尾抓落地计划,包含产品阶段性计划,项目执行计划以及人员配合流程等,来保障用户画像体系规划按一定的节奏落实下来。
·················END·················

推荐阅读

  1. 超细节!数据分析社招面试指南

  2. 写给所有数据人。

  3. 从留存率业务案例谈0-1的数据指标体系

  4. 数据分析师的一周

  5. 超级菜鸟如何入门数据分析?


欢迎长按扫码关注「数据管道」

浏览 43
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报