在当今数字化营销时代，用户画像成为了企业精准营销的重要工具。然而，许多中小企业在尝试模仿大厂的用户画像时，往往因为数据不足和业务差异而陷入困境。
网上流传着很多《大厂用户画像》文章，然而，很多同学不是大厂的呀！光看人家热闹了，自己的用户画像该怎么建设？今天一篇文章讲清楚，同学们记得先点赞哦，遇到问题了再翻回来多看看。
用户画像完成过程包括：
1、数据采集：基础特征、消费行为、互动行为
2、基础标签：消费高中低，内容转评赞多/少
3、偏好标签：基于过往消费/互动行为，归纳用户偏好
4、预测标签：基于历史数据+标签，预测用户未来消费/互动行为
5、标签检验：结合ABtest，检验偏好/互动标签准确性
6、标签运用：圈选营销人群，分析用户画像，精准推送广告等
这里
1、第1、2步是数据基建工作，采集数据+基础分类；
2、第3、4、5步是数据分析工作，分析用户偏好并检验
3、第6步才是运用，有准确的标签，才好精准分析用户
虽然步骤就这几步，但对普通企业而言，执行难度非常大。
对非互联网大厂而言，数据少，是头号难题。
互联网大厂都有1~2款超级APP，用户粘性高，互动多，业务形态丰富，能采集大量数据。
普通企业，流量从这些互联网大厂的广告投放而来，广告平台不会给你很多明细数据。
用户来到自己平台后，活跃行为又少，只有商品买/不买两个选项。
除了交易记录，很少有数据可以用。在这些限制条件下，要怎么做才靠谱呢？
举个简单的例子：一个有自己品牌，有生产线、有实体店、有销售，有10年以上经营历史的标准的传统企业。
你问他：字节的广告算法是啥？他肯定不知道！
但是，你问他：
1、主打产品是啥？
2、生产关键成本是啥？
3、销售渠道有什么特点？
他绝对清楚，还能跟你如数家珍讲半天这些：商品标签，渠道标签、生产标签等，不依赖用户行为，有固定分类方式，因此被称作：静态标签。
拿商品举例，常见的静态标签，比如：商品的颜色、尺寸、功效，这些是正儿八经商品在货架标签上标注的东西（如下图）。
进一步的商品标签，还包括：
1、目标客群：老中年、男女
2、商品档次：高、中、低档
3、商品定位：爆款、引流款、走量款、利润款、搭配款、防御款
4、商品策略：价格优势、性能优势、质量优势、性价比优势、差异化优势
5、使用频率：理论上一件商品，需要多久用完（快消品才有）
一个经验丰富的商品管理：
1、只要拿到同类商品，就看出制作工艺、成产成本；
2、结合对手定价，就能推算出利润空间；
3、结合对手的营销手段，就能推算出对方的竞争策略这些统统都不依赖用户行为，可以直接生成静态标签（如下图）
把这些静态标签做好，后续结合用户行为，做动态标签时，就省事很多！
有了静态标签，已经能做很多分析。比如做线上广告投放，如果有清晰的商品标签+广告页标签，那么通过分析：不同商品+广告页组合下，用户的购买率，就能总结出：哪些商品/文案引流效果更好。这样已经能支持业务优化投放（如下图）。
基于静态标签组合，还能分析出产品优化方向，比如引流效果不好时，可以对比对手的产品，调整我司产品，突出价格/性能优势，再测试引流效果。
这样的测试可以快速看到业务效果，还能同步积累用户需求标签（如下图）。
当用户进入自己平台，留下更多消费数据后，还能进一步分析。
比如一个商品的静态标签为“标准使用时间3个月”，从购买数据中，你观察到有一类用户给购买频率更高，每个月都来购买。
这种差异性，意味着营销机会！
你会本能的问：为什么？可以形成众多假设，再逐一验证（如下图）这样就越来越接近事实。
类似的，门店、内容、销售等方面，都能用同样方式贴静态业务标签，发挥作用。
静态标签库，一定程度弥补数据不足问题，而静态+动态标签操作方法，可以直接将测试动作与营销行为捆绑，干中学，不浪费仅有的流量。
当然，很有可能看这篇文章的同学不是管理层，没有权力决定标签库怎么建设，但大家可以把这篇文章转给相关同事/领导看。
回应这些常见的谬论： “我们数据多得很，就差分析了”——不！静态业务标签需要业务参与建设，不是分析出来的！“只要有个来自字节的高级工程师就够了”——不！字节又不用自己造商品，请来人家也不懂！
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