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在上一篇的文章中,我们提到了用户画像的核心本质就是用户的标签集合。那么用户的标签都有哪些呢?他们又是如何分类的呢?下面我们来介绍一下。
不同的公司或组织,基于不同的场景,其对用户画像标签的分类是不同的。然而,我们常常可以根据标签的性质,对其进行如下的集中分类:
1. 静态(常态)标签 / 动态(非常态)标签
有一些标签往往是与生俱来的,或者是很少发生变化的。比如说人的性别,民族等标签几乎不会发生变化;再比如说学历,职业等,虽然有可能产生变动,但这个变动相对而言并不频繁。然而,有一些标签就是非常不稳定的,比如说“最近购买商品的品类”等,这类标签其变动的频率可能是按天,甚至是按小时计算的。
2. 定性式标签 / 定量式标签
有一些标签是定性式的,用来描述用户的某种状态的属性,例如“最近购买的商品品类”或“婚姻状态”等,这类标签普遍的特点就是其值是文字类的,能够明确说明其特征。上面的两个标签的值,可能是这样的:“最近购买的商品品类”为“水果”,而“婚姻状态”为“已婚”。
然而,有一些标签却是定量式的,其对应的值往往是数字类型的。这类标签并不能直观的说明用户的某种特性,但是我们可以通过对大量用户的数值进行统计比较后,得到某些信息。举例来说,“总购买金额”是电商类场景下用户画像中经常能见到的一个标签。可想而知,这个标签对应的值,往往就是数值型的,比如是10000。假设说有一个客户,其用户画像中的“总购买金额”是100万,那我们是不是可以考虑将其列为“金主”级别的客户来对待了呢?
3. 通用标签分类
事实上,真的没有所谓的通用标签分类。正如文章开头所说的,不同的场景下,我们设定的用户画像所包含的标签都是不同的,所以很难找到一个可以泛用的标签分类来应对所有场景,下面的这个分类,是笔者基于电商背景,增加了部分金融相关的标签,从而进行了一个粗浅的分类,目的只是为了给大家展示一下,通常设计一个用户画像,常常需要考虑的角度(维度)有哪些。
A. 人口维度
人口维度包含了客户的部分基本标签和注册标签。大部分的人口维度相关的标签都是静态的,定性式的标签。该维度的标签可以用于描述用户个人基本特征信息,帮助企业知道客户是谁。
B. 信用维度
信用维度并不是电商类用户画像中常用的维度,但是对于金融相关领域来说,这个维度是非常重要的。该维度下的标签用于描述用户收入情况、收入潜力和支付能力,帮助金融企业了解用户资产信用情况。
C. 人群维度
人群维度是一个比较特殊的维度。该维度的标签往往其来源不是直接从业务库中获取的,而是对其他维度进行计算后生成的。然而,该维度可以说是用户画像中非常重要的组成部分,因为这个维度中包含的标签,可以明确定义客户所属的分类,便于企业有针对性的展开营销等活动。
D. 行为维度
行为维度是指对客户在客户端或应用上的行为动作记录下来,便于对行为数据分析。其包含有消费行为,社群行为与关注行为等部分。在我们实际设计用户画像的时候,我们要根据业务场景,实际确定究竟应该获取哪些行为数据。
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