用户画像高大上，但90%的人都做失败了

编辑导读：做好数据分析，有助于清晰现有用户的画像，找到各个行业用户的核心关注点，来进行精细化的运营以提升用户的复购。但实际的情况中，很多人却并不知道如何做好用户画像。本文作者从项目实践出发，结合案例对用户画像失败的原因进行了分析讨论，与大家分享。

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上一篇分享算法模型失败的案例，参见《不懂数据分析的算法工程师，会有多惨》，激起了很多同学的共鸣，有同学问：“有没有用户画像项目失败的例子，也分享下。 ”
答：失败的用户画像项目，简直罄竹难书！一抓一大把。今天我们系统讲解一下。
一、用户画像失败的标志
大家自己是不是也经常疑惑：“用户画像有啥用？”
如果有，恭喜，你的项目做扑街了，就这么直观！
当然，更一般的扑街方式，是刚开始做用户画像的时候，业务部门摇头晃脑的说：“我们要基于用户画像，详细深入的了解用户，比如用户性别，年龄，地域，喜好，消费习惯， ……这样我们就能精细化决策了” 。然后数据部门夯吃夯吃搞了几个月，打了30000个用户标签，还得意洋洋的跟领导汇报：“我们的用户画像大数据建设取得长足进步” 。
然后项目第一期汇报会上，数据部门得意洋洋的讲到：

我们的用户男女比例6:4
华南地区占比30% ，华东25%
购买A产品占比50%

业务部门一个白眼抛过来：
当然还有更惨的，就是你贴个“忠诚用户”的标签，业务方说：哦，既然那么忠诚，就不做啥动作了，结果丫下个月不消费也不登录了！你贴了“A产品爱用者”的标签，业务方推了A产品，丫没有买！业务方怒气冲冲找来算账：“这用户画像一点都不精准嘛！”于是项目彻底凉凉。
吐槽归吐槽，问题到底出在哪里呢？
二、用户画像项目失败的表面原因
原因一：混淆了过去和未来
问1：一个用户昨天买了苹果，前天买了苹果，大前天也买了苹果，他今天买不买苹果？
问2：一个用户买了酱油，鸡翅，可乐，请问他是否还需要买竹签去烧烤？
思考一秒钟，不用思考一秒钟，大家都知道，答案是：不一定，不一定，不一定。连续买苹果，有可能代表他喜爱吃苹果，也有可能已经买了很多了所以不买了。买酱油+鸡翅+可乐，可能是去烧烤，也可能是做可乐鸡翅。
过去的行为不等于未来的行为，未来的行为需要进行预测。无论预测的方法是基于业务逻辑的推理，还是基于算法模型的计算，都需要经过数据分析和试验验证。只有表现稳定的预测方法，才能被采纳。
然而做用户画像的时候，业务方经常混淆这两点。往往对着过去发生的行为贴一大堆标签，对未来预测毫无概念，在预测分析上半点投入没有。看用户画像报告，或者在CDP里设置推送规则的时候，想当然地认为：过去买了以后也买。最后预测不准，反而把锅甩给用户画像系统。结果自然悲剧。

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原因二：混淆了行为和动机。
问一个简单的问题：一个用户在过去30天内，有1天来我们家购买产品，请问该用户是不是我们的产品爱用者？如果有2天呢、3天呢、4天呢……如果有30天呢？30天里天天都来买，肯定是爱用者了吧！
答：不一定。 30天里天天都来买，你可以管他叫“高频购买者” ，因为购买频率确实是很高。但是是不是人家很爱用我们的产品，不一定，因为你并不知道他到底爱不爱用，甚至不知道他用了没用。