「」从0到100，用户画像的构建思路，值得学习参考！( 二 )
两种不同的标签 ， 本质上是用户自己上传信息的随意性和挖掘信息的权威性差异 ， 是用户社会属性和真实属性差异 。
我们仔细分析一下两者在数据源、计算逻辑、标签格式、标签值和应用场景的差异 ， 如下：
数据源与计算逻辑：基础属性是利用用户自行上传的存储在用户基础信息表里的数据 ， 平台属性则利用客户端或者服务端埋点上报采集的用户行为数据进行挖掘计算生成 。 基本属性是典型的直采型标签 ， 平台属性是典型的算法挖掘型标签 。
末级标签和输出标签值：以性别为例 ， 基本属性代表用户真实的社会身份 ， 是确定的事实 ， 所以典型标签形式为“性别_女” ， 而平台属性则代表用户在性别维度的偏好概率 ， 所以典型形式为“性别_女_0.80”其中‘女’为末级标签 ， 0.80则代表用户在平台的女性身份上表现出的倾向程度 。
应用场景：平台属性通过用户行为进行挖掘 ， 更能代表用户的真实倾向 ， 输出结果比基本属性准确率高 ， 在定向营销和算法里 ， 年龄、性别等通常采用平台属性 。 而社会属性中电话、身份证、账号、昵称等使用较多 。
③ 行为属性
行为属性记录的是用户的全部单点行为 ， 用户的单点行为包括启动、登录、浏览、点击、加车、下单等非常多 ， 而且跟不同的产品 ， 不同的模块交互 ， 不同的时间窗选取 ， 行为就更加复杂了 ， 如何能够全面的梳理 ， 可以按照“产品＊功能模块＊用户单点行为*时间”四大要素来组织 。
这里的“产品＊功能模块＊用户单点行为*时间”意思是一个完整的行为应该包含“哪个产品”“哪个功能模块”“哪个行为”“哪些时间要求”几要素 ， 例如某浏览器体育频道距今最近一次访问时间 。 按照这几要素组织行为 ， 不容易发生遗漏 。
示例：产品初次登录时间 ， 最后一次启动距今时间 ， 30天内搜索行为频次 ， 一个月内闪屏访问次数等 。
④ 产品偏好
产品偏好是对用户使用某些产品、产品核心功能或者其他渠道的偏好程度的刻画 ， 属于挖掘型标签 ， 其中产品的选取可以包括自家产品、竞品；功能和渠道包括站内产品功能 ， 也包括push、短信、开屏、弹窗等几大运营和产品法宝 。
示例：搜索模块偏好、直接竞品_京东偏好、短信偏好 。
⑤ 兴趣偏好
兴趣偏好是用户画像内非常重要的维度 ， 以电商产品为例 ， 用户对商品的喜爱程度是用户最终的信息之一 ， 兴趣偏好就是对用户和物品之间的关系进行深度刻画的重要标签 ， 其中最典型的要属品牌偏好、类目偏好和标签偏好 。
示例：品牌偏好_优衣库_0.91类目偏好_美妆_0.80、标签偏好_红色_0.70 。
⑥ 敏感度
在营销活动时 ， 我们留意到有些用户不需要优惠也会下单 ， 而有些用户一定要通过优惠券刺激才会转化 ， 优惠券的额度也影响了用户下单的金额 ， 这种情况下 ， 如何识别对优惠敏感的用户发放合理的券额的优惠券 ， 保证优惠券不浪费 ， 去报促销活动的ROI最大 ， 其中一个很重要的标签就是用户的敏感度标签 ， 敏感度代表用户对平台活动或者优惠的敏感程度 ， 也是典型的挖掘类标签 。
示例：热点敏感度、折扣敏感度 。
⑦ 消费属性
无论是电商、内容或者其他领域 ， 公司的目标最终都是收益 ， 所以消费属性往往作为一个单独的维度重点刻画 。 消费属性包括统计型标签——消费频次、消费金额、最近一次消费时间等 ， 也包括挖掘型标签——消费能力和消费意愿 ， 同时包含敏感度标签——优惠促销敏感度、活动敏感度、新品敏感度、爆款敏感度等 。
⑧ 用户生命周期及用户价值
用户生命周期是用户运营的重要法典 ， 一个用户从进入产品到离开 ， 通常会经历“新手”“成长”“成熟”“衰退”“流失”5个典型阶段 ， 每个阶段对用户运营存在策略差异 ， 画像在其中的作用是明确标记用户所处生命周期的阶段 ， 便于后续业务同学落地 。
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