用户画像10大误区，你入坑了吗？思维导图

 表1：用户画像的10大误区及其分类

用户画像行业内外都在谈，别人有，那我们不能没有。所以，不管三七二十一，有些企业就先搞一个用户画像平台再说。

这是典型的跟风、追热点。企业如果没有想清楚应用场景和目标，就盲目上用户画像平台，结果很可能就是弄出来的用户画像远离业务，没有实用价值、无干货，被业务部门讥讽为“大而无用”的鸡肋产品。

所以，在规划用户画像平台时，一定要有目的性和场景感，不能只做表面文章，而不重视实际应用价值。

笔者观察发现：市面上很多用户画像平台所输出的分析结果，大多是静态指标或标签的图形化展示，只不过展现形式上融入了数据可视化元素，比以前用EXCEL图表展现的要更加酷炫了些，其它方面倒是没有实质性的变化。

当然，并不是说多用了一些地图、热力图、词云图、力导向图等形式有什么不好的，但是应当更加注重对这些图形背后的业务意义的解读，而不是过度追求在形式上吸引眼球，光注重漂亮图形的堆砌。

用户画像应摒弃“形式主义”，多注重对结果输出的解读和分析，让用户画像产生应有的效果与价值。

如前所述，用户画像对于经营C端用户的企业来说是一项基础性的工作，“九层之台，起于累土”，用户画像就是企业数智化转型大厦的地基。

有些企业的业务部门并没有充分认识到用户画像的重要作用，总是到需要用到用户画像的时候，再临时提需求，找数据相关部门来救急支持下。

“头疼医头、脚痛医脚”，这种临时抱佛脚的方式是不利于提高运营管理效率的。

不论是业务部门还是数据支撑部门，都应当将用户画像的事情往做成产品的方向上靠。

因为，在这个市场瞬息万变、产品日新月异的时代，企业对用户的分析和监测必须细致入微、随时随地，企业想要把数据驱动用户运营真正落到实处，就需要将用户画像的事情做到产品化、自动化和自助化。

不少企业认为标签越多越好、越全面越好，有的公司号称标签数量超过3000个，但事实上真的是标签越多越好吗？其实不然。

很多做过标签库建设与运营的专家指出，标签不在于多，而贵在精，笔者对此深有同感。

之前给电信运营商做标签库规划项目时，我们也是恨不得将用户衣食住行、七荤八素的指标和标签都生产出来，后来随着标签库运营的逐步深入，我们发现其实很多标签都是被闲置的，利用率很低。

标签真的不是越多越好，而是够用就好。

有不少电信运营商对用户标签做过治理，将用户标签库从原来的上1000个标签压缩到了300个左右。

所以，企业构建自己的标签库时，先不要贪多求全，而应以实用为原则，先有一个可以work的基础标签库，然后再根据业务增长的需求适时扩张。

所以，企业不要一开始上来就动辄要建标签数超3000的一个标签库，那样耗时耗力还不一定能收到预期的效果。

用户标签都是从各种指标加工演变过来的，有些指标属于静态指标，更新的速度较慢，但是并不等于说不需要及时更新。

有些企业在标签生产时，只重视对动态指标对应的标签做维护和更新，却缺乏对静态标签进行生命周期的管理。用户标签的维护往往是容易被企业忽视的事项，千万不可认为打完标签后就可以安枕无忧、一劳永逸了。事实上，精细化的标签管理应该做到对每个标签都建立生命周期的管理干预，设置标签的更新规则。

标签是有生命周期的，从需求提出、生成、审批再到发布和退出，需要建立一套相应的管理机制。

笔者观察到，很少有企业会对搭建用户画像平台做精细的投入产出比的测算。

有些企业为了做好用户画像平台的“形象工程”，不惜重金与外部数据源合作，丰富了用户标签的维度，补齐了用户画像所缺失的信息，这种为追求标签完整性而不计成本的方式不一定真能产生预期的效果。

当然，不可否认这样做对于有融资需求的大数据公司是可以增加筹码的，但是在标签获取和生产时还是应当大致测算一下投入产出比，特别是从外部数据源那里获取新的标签时，更应精打细算、量入为出。毕竟，从用户标签到直接的商业变现还是不那么容易的。

在生产用户标签时，负责用户画像产品的人经常会被各种问到“你的标签准确吗？”，很多人会关注到用户标签的准确性。其实，我们应该更关注的是标签的实用性和效果。

一代伟人邓小平曾说过：“黑猫白猫，能逮住耗子的猫就是好猫。”所以不要纠结猫的毛色定义的准不准确，而应该看是不是真的通过“黑猫”或“白猫”的标签找到了那些能逮住耗子的好猫。

用户标签的效评估也是这个道理，正确的提问方式应该是问标签有没有起到效果，而不用太纠结标签准不准确，即使标签准确了但还是不能创造价值那还是于事无补的。

一种情况是标签定义准确而没有带来实际效果，另一种是标签不一定准确但能带来实际效果，两种情况让你选择用哪种标签，你会怎么选？毫无疑问，我倾向于选择后者。

我们知道，用户标签是对用户特征的高度概括和提炼，用户标签的生产是需要基于用户本身的数据来做的。但有些企业在生产标签时却误入歧途。

比如：有些公司采取用户调研的方式获取数据、验证标签，这种方式是不可行的。一方面，用户在回答问题时不一定会说出真实的情况；另一方面，用户画像的产品经理提出问题时可能会带有引导性，会让用户的回答出现偏差。所以，这种提问式的标签生产与画像模式是存在弊端的。

再比如，有些用户画像的产品经理喜欢角色代入，把自己当成用户，替用户来思考，根据自己的经验判断来定义标签。事实上，产品经理换位思考是没有错的，但是在标签定义和生产时还是要以用户真实客观的数据为准，毕竟产品经理有其自身的个性化积累和经历，即使是同一类型、同一行业、同一区域的人在很多细节上也未必相同。因此，这种代入式画像最终的结果就是为产品经理自己画像而已。

在用户标签生产时，标签的权重也是经常被忽略的地方。

某个标签的权重是指该标签在用户的整体评估中的相对重要程度，权重影响着对用户属性的归类。如果在标签生产时，忽视标签的权重就会导致标签有偏差，用户画像应用起来得到不该有的效果。不同的行为对用户特征判别的重要性是不一样的，时间越久远的行为对用户归类的影响就越小，权重也就越小。

比如，在电商领域用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的重要性，一般而言操作复杂度越高的行为权重越大。

关于权重的计算，常见的方法有：基于TF-IDF算法的权重归类、基于相关系数矩阵的权重归类。

提到用户画像，多数情况下是指给C端个人用户画像，当然B端用户也是可以画像的。

在给C端个人用户画像时，企业还需要注意对用户个人隐私的保护。随着大数据、AI的迅速发展，隐私泄露早已成为普遍问题，也是当下大多数互联网用户频遇信息骚扰、产生安全隐私焦虑的源头。如果不把握好隐私尺度，在用标签来开展业务运营时太露骨招致用户的抵制，一旦用户隐私泄露可能会给企业带来灭顶之灾。

用户画像的准确度和有效性与用户隐私之间实际上是一个矛盾体，不同用户对待隐私的态度不同，需要采取差异化的对待方式。一方面企业需要对标签在保密级别上做区分和设定，另一方面原则上对某些数据的提取和加工需要征得数据主体的同意。