艾永亮：用户画像帮助你召回流失的用户_风闻

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户，是连接用户需求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域等到了广泛的应用。

用户画像最初是在电商领域中得到应用的，在用户信息充斥着整个网络中，将每个用户的信息变成独特的标签，利用这些标签将用户信息具体化，从而针对性的为用户提供服务。

一、什么是用户画像

举个例子：女A、24岁、有两个小孩、喜欢跳舞（这四个就是用户的标签及画像）每个人都有它的性别属性，在每个电商网站中都有一套记录用户购买行为的系统。

网站可以通过用户购买的行为判断出：用户属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、社交网络、心理特征。

通过用户画像可精准的对用户进行营销，比如推送活动短信、统计用户的地区和时间，详细挖掘用户的特征和行为。

用户的静态数据信息：

1、用户填写的个人资料

2、在不确定的用户性别的情况下，可以建立性别模型，根据用户的行为判断性别。

经典的静态数据：性别、收入、年龄、职业、婚姻状态

用户动态数据信息：

1、用户行为产生的数据：注册、点击、浏览、购买、签收、评价

2、比较重要的行为：关注商品、浏览商品、放入购物车、购买商品

根据用的行为获得标签：注册时间、首次购买时间，最大消费、退还数量、品牌偏好、败家指数

二、需要注意的事项

性别是用户的隐私，并不是每个用户都愿意填写，所以就算用户填写了性别也未必是真实的，在这时要是想给用户打上性别标签还为时尚早，我们需要用到机器学习相关的算法，而且需要具有强烈的准确性和覆盖率，通常我们可以采取以下方法来预测用户性别：

1、获取用户自行填写的资料

2、获取用户的昵称

3、获取用户身份证

4、根据用户姓名预测用户性别

5、根据app安装列表

6、用户评论

7、第三方数据共享

另外我们还可以根据用户经常访问的网站以及上网时间段来判断性别。将这些特征加入到逻辑回归分类器进行训练也能迅速提高精准性和覆盖率。

三、怎么给用户建立模型

首先可以通过用户主动填写的资料，通过用户购买的产品去获取用户的行为和购买行为，用户的浏览产品时可获取用户的浏览记录。在获取用户的信息后，怎样去给用户画像建立模型呢？

我们可以从用户消费订单记录中了解到用户的消费情况，根据用户的消费能力及习惯进行营销。还有用户的购物车记录，从购物车中我们知道，用户购物时的使用习惯如何，针对于用户购物车可以通过商品抢购策略，例如，用户购物车有一些快消品，那我们就可以针对快消品做特价活动，刺激用户消费。除此之外我们还可以根据用户购买的时间，从用户购买时间中我们知道用户在某个时间段下单数量较多，那我们就可以在那个时间段推送符合用户购买行为的商品。

用户购买类目表

1、根据用户购买类目情况获取用户标签。

2、了解类目的购买人群情况以及针对性该类目的营销。

而类目表的主要数据来源于类目订单场景，从类目订单场景中我们可以知道用户有多久没有购买该类目商品，如果是用户经常购买的商品，我们又能知道用户购买该类目的原因是什么？针对用户对该商品的喜好程度进行推送。

用户基本属性表

根据用户所填的属性进行判断以及了解用户入口属性的情况和属性统计，根据用户人口属性营销。通过用户信息可以得到用户婚姻状况、月收入。职业、同时了解用户对产品的忠诚度（购买天数大于一定天数为忠实用户）和用户在该产品中的购物模型。

而且在购物中每个用户的类型是不同的，比如冲动型消费，就好像某个平台突然放出优惠信息，用户一时冲动就买了。理性比较型，用户会不断对产品进行比较直到找到符合自己内心价格的产品。目标明确型，用户很明确自己要买什么产品，要去那家店铺购买。佛系随缘型，并没有特定的目标，看中就买了。一切都随缘。购物犹豫型，在购物时不断的纠结，不知道该选哪款产品好。

四、那么我们怎么样才能将流失的用户召回呢？

将流失的用户召回是产品和运营工作中最重要的部分，在召回之前我们得确立一个目标，我们必须从用户的角度出发，给用户一个重新选择产品的理由。

以下均是召回用户的方法：

1、短信。可批量，但一定要少发，否则会引起用户投诉，适用于一般用户

2、邮件。低成本，可大量发送，但用户未必看，适用于普通用户。

3、Push。效果税号，但取决于用户是否在安装中选择了允许推送。

4、微信通知。具体效果取决于用户是否关注产品微信号。

5、电话回访。成本高且无法批量操作，易被用户投诉，影响用户对产品的好感度。

6、礼物召回，送用户一些纪念品，吸引用户再次注意到产品，适用于VIP用户

7、福利召回。利用现金红包，优惠卷吸引用户。

8、活动召回。取决于用户需求和活动类型及宣传渠道。

当然我们在召回时应根据产品的类型去选择针对性的方法，结合流失用户画像以及用户属性寻找最佳召回方案。除了召回外，我们还要注意召回效果，召回的方式是否有用，召回率如何，通常情况下，在发送短信后24小时内重新登录的流失用户均可视为召回用户，但每个用户的行为都是不一样，具体还是要根据场景不同来判断，对于每个召回方式都记录上相关数据就能确保万无一失了。

根据用户的召回效果分析包含以下数据：

1、每个渠道的召回数据，消息发送量，点击率，用户召回数及比例。

2、每个渠道的召回成本如何，以及每个渠道用户的单个成本投入以及总成本投入。

3、总回归用户数量与每个渠道召回中数量是否吻合。

4、用户登录后的行为数据，查看用户召回后的行为，是否会再次流失。

我们需要认识到，用户画像针对用户召回及营销有很好的效果，但我们需要给用户一个重新使用我们产品的理由，以用户为中心是一切开端的前提。

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