金融行業(yè)的用戶畫像搭建與應用

時間：2023-06-07 22:39:01 | 來源：網(wǎng)絡營銷

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一、什么是用戶畫像

在移動營銷時代里，得用戶者得天下，而說到用戶則不能不提用戶畫像。眾所周知，商界流傳著一句著名的話，那就是“我知道我的廣告費有一半是浪費了，但我不知道是那一半被浪費了”。于是大家越來越強調精準投放，精準營銷，然而在精準營銷的領域里，這一切都離不開用戶畫像。

那什么是用戶畫像呢？用戶畫像就是對客戶信息在特定業(yè)務場景下的系統(tǒng)描述，即用戶信息標簽化，通過收集用戶社會屬性、消費習慣、偏好特征等維度數(shù)據(jù)，并對這些特征屬性進行刻畫，分析和挖掘潛在價值信息，從而抽象出一個用戶的信息全貌。

二、如何構建用戶畫像

1、數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)是構成用戶畫像的基礎，沒有數(shù)據(jù)的話，用戶畫像也無從說起，那如何進行用戶數(shù)據(jù)收集呢？用戶數(shù)據(jù)一般分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。

一般來說，每個公司都會有自己的業(yè)務系統(tǒng)，可以收集到用戶的基本屬性信息和交易信息，例如用戶的姓名、年齡、性別和投資產(chǎn)品、投資金額、交易時間等，這些一般是用戶的靜態(tài)數(shù)據(jù)。而用戶的行為信息則是屬于動態(tài)數(shù)據(jù)，這個一般是通過SDK埋點所獲取的，例如用戶注冊、登錄、頁面瀏覽等事件信息。當然，還有第三方數(shù)據(jù)的采集購買，但這個是作為第一方數(shù)據(jù)的補充，在這里就不進行論述了。

2、數(shù)據(jù)處理

一般我們所獲取到的數(shù)據(jù)都是原始數(shù)據(jù)來的，原始數(shù)據(jù)可能會存在著一些數(shù)據(jù)空缺、重復、或不一致等問題。因此我們還要對原數(shù)據(jù)進行清洗處理，才能從中抽取出有分析意義的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)清洗原則通常要結合具體業(yè)務場景進行制定。

3、數(shù)據(jù)打通

現(xiàn)在用戶數(shù)據(jù)獲取的來源有多個渠道，而要勾勒一個完整的用戶視圖，則離不開渠道間的數(shù)據(jù)打通，例如一個用戶可能有多個設備，擁有多個賬號，則要把多個身份ID進行組合，建立統(tǒng)一標準，才能構建完整的用戶畫像。

4、用戶數(shù)據(jù)標簽化

用戶畫像的本質，實際就是“標簽化”的用戶行為特征，通過給用戶“打標簽”如年齡、性別、興趣愛好等，進行高度精煉的特征描述。

而用戶標簽一般分為3類：

1）統(tǒng)計類標簽：這類標簽是最為基礎也是最為常見的標簽類型，主要是從原始數(shù)據(jù)中直接提取出來的，例如用戶性別、年齡、城市等；

2）規(guī)則類標簽：這類標簽主要基于用戶行為及確定規(guī)則所產(chǎn)生的，例如“活躍用戶”而什么才算是活躍用戶，這里標簽的規(guī)則就主要是由運營人員或數(shù)據(jù)人員進行確定的；

3）挖掘類標簽：這類標簽主要是通過數(shù)據(jù)挖掘所產(chǎn)生，解決的是從無到有的問題，例如用戶“性別”未知，但因中國人的名字和性別是強相關的，因此可以利用貝葉斯算法推測該用戶性別。

用戶標簽體系的搭建是用戶畫像中最為核心的工作，因此在梳理標簽體系時盡量按照MECE原則，做到相互獨立，完全窮盡。例如下圖中互金行業(yè)的標簽體系搭建。

 三、用戶畫像的實際運用

不同的企業(yè)做用戶畫像會有不同的戰(zhàn)略目的，例如廣告平臺，主要是為了精準投放，找到目標用戶，而內容平臺是為了個性化推薦，更好的留住用戶，數(shù)據(jù)類平臺，則是進行用戶分析，挖掘數(shù)據(jù)價值，驅動運營增長； 

而對于金融行業(yè)來說，金融服務目前正在由以產(chǎn)品為中心轉向以用戶為中心。面對不同的用戶類型，用戶群體的細分就顯得非常重要，例如有些客戶是穩(wěn)健型投資者，偏好保本收益，有些則是激進型投資者，偏好高風險收益，那這時就應該要為不同用戶群體設計不同的金融產(chǎn)品。同樣，針對不同年齡段、不同職業(yè)、不同偏好的用戶，所采取的營銷策略也會不一樣。這時就可以根據(jù)用戶屬性信息、消費特征、興趣偏好等來為不同的用戶提供不同的產(chǎn)品服務與營銷策略。

在精準營銷的領域當中，用戶畫像是必不可缺的，一個好的用戶畫像可以幫助企業(yè)進行產(chǎn)品定位，人群細分，指導營銷決策。但用戶畫像的搭建與使用必須結合具體的業(yè)務場景，否則就算是有再多的數(shù)據(jù)維度，再完整的用戶畫像，也無法發(fā)揮作用。

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