用户画像数据背后隐藏着怎样的真相？性别信息的收集与分析存在哪些“反例”与陷阱？如何更聪明地运用这一工具？本文将深入剖析用户画像的奥秘，带你领略数据的魅力与局限。

看着后台密密麻麻的用户画像数据——性别、年龄、兴趣标签。

我却陷入了困惑：这些我们辛苦收集来的数据，究竟在多大程度上反映了用户的真实面貌？它们各自又代表了什么？

让我来梳理下“用户画像”的奥秘。就以性别这个信息为例。

一、数据从何而来？三大常见收集渠道

用户画像并非凭空生成，收集的常见方式有以下三种：

1. 问卷调查：给用户下发问卷表单并进行收集
2. 用户信息：部分APP/产品应用场景会需要用户输入性别，或者进行实名认证，产品可通过身份证号判断性别内容，只要涉及到钱、涉及金融的情况实名认证的现象会非常普遍
3. 用户行为日志：部分APP/产品应用场景中，用户行为日志会带有非常强的性别倾向，比如周期性购买卫生巾、长期购买具备“女性”标识的物品，购买“人形玩偶”等都会具有比较强的性别暗示

保留原始数据至关重要，用户画像信息收集上来后，都要留存原始的数据记录，以便做统一的数据分析

二、数据≠真相：用户画像的“反例”与陷阱

数据存在是客观的，但是分析数据的规则、倾向是主观的，尤其是对于用户行为日志来说，举几个反例说明下：

• 调查问卷我可以说谎，我填写了男并不真的代表我是男性
• 用户信息更常见了，外卖平台，独身女性很多都是为了避免风险把收件人改成了某先生，还特地改了昵称
• 用户行为中，电商平台购买物品，购买平台会员，全家人共用一个账号也是非常常见的

以上几个案例都说明，我填写了性别男是一个“事实”，但可能不是“真相”，那到底这个真相是否重要呢？

我认为是重要的。在不同的场景下可能重要程度不同。

例如电商购物场景，所有的一切都是为了最终转化（下单），从最开始进入页面，平台一直在做智能推荐去促进转化，而只有用户画像的精准识别才能判断真正的需求，尤其是推荐算法中最朴素的就是“人以群分、物以类聚“，用户画像的精准度更具必要性。当然平台不可能仅通过一个【性别】标签来进行推荐，所有画像信息的精准度提升一定会带来转化率的提升。

在梳理的过程中，我发现了一个漏洞，过程不对但结果对。例如之前常被提起的抵制“粉红税”，很多女生开始选择男款的小码服装，发现既便宜又好穿。这就会导致用户的购买记录中有很多物品是具备“男性”“服装”的标签，恰好又满足了用户当前的需求，虽然识别性别与真相有差异，但是结果是对的。

三、如何更聪明地分析用户画像？

好神奇、好特别，那用户画像怎么考虑会更加合适呢？让我来尝试梳理梳理。

以性别为例的用户画像分析

1.区分标签维度

事实性别：用户自己填写的信息，通过直接性别选择或身份证规则识别

分析性别：根据当前的行为日志进行规则判定的性别，例如购买卫生巾，购买文胸等标识为“女性”（公序良俗考虑，非刻板印象），这个标签是动态的，随着时间的推移而变动

2.考虑文化差异

例如出海业务考虑LGBT群体，美国公开承认的就有97种性别（暗戳戳，背的过来吗？）进行抽象分类，他是97种，分析性别也不能真分成97种了。

3.动态权重调整

若性别是特殊字段，根据场景区别特殊情况，例如推荐算法中，常规商品的性别字段的权重也应该降低，有性别强关联的商品（如私密用品）应该加强权重。

结语

用户画像是一个强大而又充满不确定性的工具。它试图用数据描绘出鲜活的用户，但我们必须清醒地认识到，这幅画像是模糊的、动态的，甚至是会“撒谎”的。

我们是要利用这个工具是看清用户，而不是看清数据。