王兴说过，我们已经进入到互联网的下半场。在上半场，也就是早期的互联网时代，你永远不知道在对面坐的是什么样的人。那个年代大部分人还是 QQ 的早期用户。
在下半场，互联网公司已经不新鲜了，大部分公司已经互联网化。他们已经在用网络进行产品宣传，使用电商销售自己的商品。这两年引领下半场发展的是那些在讲 “大数据”“赋能”的企业，他们有数据，有用户。
通过大数据告诉政府该如何智慧地管理交通，做城市规划。
通过消费数据分析，告诉企业该在什么时间生产什么产品，以最大化地满足用户的需求。
通过生活大数据告诉我们餐饮企业，甚至房地产企业该如何选址。
如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。那么在下半场，精细化运营将是长久的主题。有数据，有数据分析能力才能让用户得到更好的体验。
所以，用户是根本，也是数据分析的出发点。假如你进入到一家卖羊肉串的餐饮公司，老板说现在竞争越来越激烈，要想做得好就要明白顾客喜欢什么。于是上班第一天，老板问你：“你能不能分析下用户数据，给咱们公司的业务做个赋能啊？”听到这，你会怎么想？你说：“老板啊，咱们是卖羊肉串的，做数据挖掘没用啊。”估计老板听后，晚上就把你给开了。那该怎么办呢？如果你感觉一头懵，没关系，我们今天就来讲讲怎么一步步分析用户数据。
用户画像的准则
首先就是将自己企业的用户画像做个白描，告诉他这些用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”。你可以这么和老板说：“老板啊，用户画像建模是个系统的工程，我们要解决三个问题。
第一呢，就是用户从哪里来，这里我们需要统一标识用户 ID，方便我们对用户后续行为进行跟踪。我们要了解这些羊肉串的用户从哪里来，也就是所谓的用户来源渠道。他们是为了聚餐，还是自己吃宵夜，这些场景我们都要做统计分析。
第二呢，这些用户是谁？这里指的是 用户生日，职业，性别，年龄，收入等基本信息， 我们需要对这些用户进行标签化，方便我们对用户行为进行理解。
第三呢，就是用户要到哪里去？我们要将这些用户画像与我们的业务相关联，提升我们的转化率，或者降低我们的流失率。
”听到这，老板给你竖起了大拇指，说：“不错，都需要什么资源，随时找我就行。”
刚才说的这三个步骤，下面我一一给你做个梳理。
首先，为什么要设计唯一标识？用户唯一标识是整个用户画像的核心。
我们以一个 App 为例，它把“从用户开始使用 APP 到下单到售后整个所有的用户行为”进行串联，因为一个用户在这个APP中没操作一项，都可能会产生一条单独的数据，所以在后续的分析过程中，需要利用用户的唯一标识去抓数据，统计数据。这样就可以更好地去跟踪和分析一个用户的特征。
设计唯一标识可以从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID 等。
其次，给用户打标签。
你可能会想，标签有很多，且不同的产品，标签的选择范围也不同，这么多的标签，怎样划分才能既方便记忆，又能保证用户画像的全面性呢？
这里我总结了八个字，叫“用户消费行为分析”。我们可以从这 4 个维度来进行标签划分。
用户标签：它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等。这些包括了用户的基础属性。
消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯。
行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为，来得到他们使用 App 的习惯。
内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等。
可以说，用户画像是现实世界中的用户的数学建模，我们正是将海量数据进行标签化，来得到精准的用户画像，从而为企业更精准地解决问题。
最后，当你有了用户画像，可以为企业带来什么业务价值呢？
我们可以从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括：拉新、用户粘度和留存：
如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户。
用户粘度：个性化推荐，搜索排序，场景运营等。
留存：流失率预测，分析关键节点降低流失率。
如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层，都需要打上不同的标签。
数据层指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。
算法层指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。
业务层指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。
所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。
美团外卖的用户画像该设计
刚才讲的是用户画像的三个阶段，以及每个阶段的准则。下面，我们来使用这些准则做个练习。
如果你是美团外卖的数据分析师，你该如何制定用户标识 ID，制定用户画像，以及基于用户画像可以做哪些业务关联？
首先，我们先回顾下美团外卖的产品背景。美团已经和大众点评进行了合并，因此在大众点评和美团外卖上都可以进行外卖下单。另外美团外卖针对的是高频 O2O 的场景，美团外卖是美团的核心产品，基本上有一半的市值都是由外卖撑起来的。基于用户画像实施的三个阶段，我们首先需要统一用户的唯一标识，那么究竟哪个字段可以作为用户标识呢？我们先看下美团和大众点评都是通过哪些方式登录的。
我们看到，美团采用的是手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用的是手机号、微信、QQ、微博的登录方式。
这里面两个 APP 共同的登录方式都是手机号、微信和微博。那么究竟哪个可以作为用户的唯一标识呢？当然主要是以用户的注册手机号为标准。这样美团和大众点评的账号体系就可以相通。当然，大家知道在集团内部，各部门之间的协作，尤其是用户数据打通是非常困难的，尤其是多条产品线，在数据整合的过程中，会出现各种各样的数据格式问题，数据精度，数据的空值处理等。
所以这里建议，如果希望大数据对各个部门都能赋能，一定要在集团的战略高度上，尽早就在最开始的顶层架构上，将用户标识进行统一，这样在后续过程中才能实现用户数据的打通。然后我们思考下，有了用户，用户画像都可以统计到哪些标签。我们按照“用户消费行为分析”的准则来进行设计。
用户标签：性别、年龄、家乡、居住地、收货地址、婚姻、宝宝信息、通过何种渠道进行的注册。
消费标签：餐饮口味、消费均价、团购等级、预定使用等级、排队使用等级、外卖等级。
行为标签：点外卖时间段、使用频次、平均点餐用时、访问路径。
内容分析：基于用户平时浏览的内容进行统计，包括餐饮口味、优惠敏感度等。
当你有了“用户消费行为分析”的标签之后，你就可以更好地理解业务了。
- 比如一个经常买沙拉的人，一般很少吃夜宵。同样，一个经常吃夜宵的人，吃小龙虾的概率可能远高于其他人。这些结果都是通过数据挖掘中的关联分析得出的。有了这些数据，我们就可以预测用户的行为。
- 比如一个用户购买了“月子餐”后，更有可能购买婴儿水，同样婴儿相关的产品比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。
具体在业务层上，我们都可以基于标签产生哪些业务价值呢？
在拉新上，我们可以找到优势的宣传渠道，如何通过个性化的宣传手段，吸引有潜在需求的用户，并刺激其转化。
在用户粘度上，如何提升用户的单价和消费频次，方法可以包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品的推荐、以及重复购买，比如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群，提升购买频次。
在留存上，预测用户是否可能会从平台上流失。在营销领域，关于用户留存有一个观点——如果将顾客流失率降低 5%，公司利润将提升 25%~85%。可以看出留存率是多么的重要。用户流失可能会包括多种情况，比如用户体验、竞争对手、需求变化等，通过预测用户的流失率可以大幅降低用户留存的运营成本。
锻炼自己的抽象能力，将繁杂的事务简单化上面我们讲到的“用户消费行为标签”都是基于一般情况考虑的，除此之外，用户的行为也会随着营销的节奏产生异常值，比如双十一的时候，如果商家都在促销就会产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候，还要考虑到异常值的处理。总之，数据量是庞大的，会存在各种各样的使用情况。
光是分析 EB 级别的大数据，我们就要花很长的时间。但我们的最终目的不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果。
对数据的标签化能让我们快速理解一个用户，一个商品，乃至一个视频内容的特征，从而方便我们去理解和使用数据。对数据的标签化其实考验的是我们的抽象能力，在日常工作中，我们也要锻炼自己的抽象能力，它可以让我们很快地将一个繁杂的事物简单化，不仅方便理解，还有益后续的使用。
我们今天讲了用户画像的流程，其中很重要的一个步骤就是给用户打标签，那么你不妨想想，如果给羊肉串连锁店进行用户画像分析，都可以从哪些角度进行标签化？最后，我们从现实生活中出发，打开你的手机，翻翻看你的微信通讯录，分析下你的朋友圈，都有哪些用户画像？如果你来给它设计标签，都有哪些种类需要统计呢。为了方便后续使用，你是如何将他们归类分组的？
关于朋友圈的用户画像，我们按照 “用户消费行为习惯” 来设定标签的话，大体可以参考如下：
- 用户标签:用户性别、用户年龄、用户所处位置、用户家乡、用户学历、用户角色、用户来源渠道
- 消费标签：朋友圈广告点击情况、用户参与活动、使用小程序的类型
- 行为标签：朋友圈发布频次、朋友圈可见设置、朋友圈点赞次数、朋友圈评论次数、朋友圈文字浏览次数、朋友圈权限设置
- 内容分析：浏览文字类型、文字转发类型
