通過這篇文章，介紹我們理解的兩種用戶畫像（User Persona 和 User Profile），以及如何構建用戶畫像（User Profile）的標簽體系并驅動產品智能。
User Persona
第一種用戶畫像（User Persona）是產品設計、運營人員從用戶群體中抽象出來的典型用戶：
在用戶調研階段，產品經理經過調查問卷、客戶訪談了解用戶的共性與差異，匯總成不同的虛擬用戶；
在產品原型設計、開發階段，產品經理圍繞這些虛擬用戶的需求、場景，研究設計產品用戶體驗與使用流程；
當產品設計出現分歧時，產品經理能夠借助用戶畫像，跳出離散的需求，聚焦到目標用戶，不再討論這個功能要不要保留，而是討論用戶可能需要這個功能，可能如何使用這個功能等等。
例如某招聘類產品在調研階段構建的用戶畫像（User Persona）：
(圖片引用自 https://www.clearvoice.com)
所以，這類用戶畫像（UserPersona），本質是一個用以描述用戶需求的工具，它幫助不同角色在產品研發過程中，站在用戶的角度思考問題。
在產品設計階段和原型開發階段，產品經理會較多地借助用戶畫像（User Persona）理解用戶的需求，想象用戶使用的場景。隨著產品上線后不斷迭代，積累真實用戶，僅通過用戶畫像（User Persona）難以量化地評估用戶需求，也很難通過數據證偽，不確定用戶畫像（User Persona）虛構的人物是不是真的目標群體。同時，真實用戶群體也隨時間推移變化，在設計階段虛構的用戶畫像（User Persona）需要重新調研、設想。
User Profile
與此同時，我們也希望通過產品積累的用戶行為數據，為產品運營提供更好的支撐，例如根據用戶瀏覽記錄向用戶提供個性化服務。這就是本文著重介紹的第二種用戶畫像（User Profile）——根據每個人在產品中的用戶行為數據，產出描述用戶的標簽的集合。例如是男是女，生活工作所在地，乃至喜歡哪個明星，要買什么東西等。
隨著“千人千面”等理念深入人心，我們希望更加清楚兩種用戶畫像的差異。與第一種用戶畫像（User Persona）不同的是，用戶畫像（User Profile）的建設更加關注：
是否反應受眾的真實需求：用戶畫像（User Profile）這個詞的字面意義，是關注人口屬性、生活狀態等靜態信息，但這些信息并不一定直接反應用戶興趣。產品更關注的往往是某用戶“最近喜歡看哪類內容”、“準備買多少錢的手機”這樣能幫助產品運營的動態信息；
時效性：用戶的興趣偏好隨時都在發生變化，需要及時更新用戶標簽；
覆蓋度：用戶畫像（User Profile）既要勾勒出用戶感興趣的內容，也要記錄用戶不感興趣的信息，盡量多地滿足產品運營的需要。但同時，除了人口屬性等明確的屬性外，大多數用戶畫像的正確與否是沒有意義的。如“最近喜歡看搞笑視頻”這個標簽，并不表示用戶下一次一定觀看搞笑視頻，因此執著于提升標簽的準確度，不如設計出多更清晰描述受眾需求的標簽，更多時候我們注重提升用戶畫像的覆蓋度，同時提供更細粒度的畫像。
設計用戶畫像的標簽體系
用戶畫像（以下均指 User Profile）一般通過標簽體系落地，簡單說就是你把用戶分到多少個類里面去，當然，每個用戶是可以分到多個類上的。這些類都是什么，彼此之間有何聯系，就構成了標簽體系。通常有兩種思路設計用戶畫像的標簽體系。
一是結構化的標簽體系，這類標簽可以直接從人口屬性、物品信息等基本信息中直接得到，有明確的層級關系，如性別、省市、內容分類、商品分類等。
(圖片源自 http://www.amazon.cn)
結構化的標簽體系通常較為簡單，一般可以直接通過用戶的行為映射得到，例如根據用戶的購買記錄，為用戶構建物品對應的結構化標簽。但結構化標簽往往粒度較粗，無法充分衡量用戶的興趣，例如新聞類 App 中用戶閱讀了一條關于某明星的娛樂類新聞，其實無法推斷出他對所有娛樂類新聞感興趣，也不一定只對該明星情有獨鐘。
另一種是非結構化標簽體系，就是各個標簽各自反應各自的用戶興趣，彼此之間并無層級關系。典型的非結構化的標簽，如搜索廣告系統中的關鍵詞，或者閱讀類產品中的文檔主題模型（Topic Model），或者向量化的用戶、物品 Embedding。
標簽體系的設計一要便于使用，二要區分度明顯。結合具體產品而言，在不同的場景下，對這兩點的要求重點是不同的。最終在產品中選擇哪些標簽并沒有明確的依據，還是需要充分了解到底是什么驅動用戶使用產品。有效的標簽體系，要能反應用戶決定買什么、不買什么的邏輯與依據。例如在電商產品中，如果以新聞頻道的方式，為用戶構建“財經、體育、旅游、…"這樣的標簽，雖然并不難，但也沒多大意義。
場景驅動：場景是特定的時間、地點和人物的組合下的特定的消費意圖。不同的時間、地點，不同類型的用戶的消費意圖會有差異。例如白領乘地鐵上班，會關注當日的新聞熱點；周末晚上在家，用戶更喜歡點擊娛樂搞笑等。場景辨識越細致，越能了解用戶的消費意圖，推薦滿意度也就越高。
用戶畫像
我們考慮新用戶和老用戶兩大類群體。新用戶第一次進入 App，在這一階段的運營目標以留存為主。除了常規的設備信息、地理信息外，我們對用戶了解甚少，可以通過猜測下列問題：
用戶在哪里？用戶是否出差？等
這個時段可能處于什么場景？
構建用戶畫像，進行場景推薦。這兩種標簽的獲取較為直接，通過用戶手機的地理位置信息和當前時段就可以得到。通過場景推薦的方式，我們在不了解用戶興趣的情況下，針對不同場景標簽下的新用戶推薦不同熱門產品，滿足用戶需求。
而對于老用戶，運營目標是提升用戶體驗，向用戶推薦感興趣的內容和服務；結合場景推薦用戶可能感興趣的新鮮內容，能提高用戶留存率。除常規信息、場景信息外，構建老用戶的用戶畫像還會考慮：
用戶在不同時段的興趣點
用戶是否喜歡探索新的產品
用戶召回需求
現在互聯網產品的獲客成本很高，當老用戶最近一段時間內的登錄頻次顯著低于過往，甚至沒有打開 App 時，我們判定老用戶有流失風險，可以通過推送感興趣的內容等手段，召回用戶。
總結
最后，總結一下文中提到的兩種用戶畫像。User Persona 可以幫助我們形象的了解目標用戶的行為特征，作為我們判斷用戶需求的依據；User Profile 從用戶行為中構建各種標簽，在用戶生命周期中不斷刻畫用戶意圖，輔助產品運營。
畫像標簽體系的建設是不斷迭代的過程。只有根據產品運營的目標，靈活調整標簽體系，才能取得最好的效果。
