公司如何利用现有数据来构建用户角色？

企业需要精准的用户数据来构建用户画像，数据采集数据大致分为四大类：网络行为数据、在服务行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据。 网络行为数据：活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部接触点、社交数据等在职行为数据

浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览量等用户内容数据：浏览收藏内容、评论内容、互动内容、生活方式偏好、品牌偏好等用户交易数据（交易服务）：贡献率、客户单位价值、联合率、退货率、流失率等。当然，收集到的数据不会100%准确，而且都是不确定的，需要在后期建模来判断，比如一个用户填写了性别栏目。然而，根据她的行为偏好，她的性别有 80% 的概率是“女性”。

还值得一提的是，最好将用户行为数据与行为发生的场景同时存储，以便更好地分析数据。 行为建模这个阶段是对前一阶段收集到的数据进行处理，并进行行为建模来抽象用户的标签，这个阶段应该关注高概率事件，通过数学算法模型尽可能地排除用户的偶然行为。 在这里，机器学习也被用来猜测用户的行为和偏好，就像 y kx b 的算法一样，其中 x 代表已知信息，y 代表用户的偏好，通过不断精确化 k 和 b 来准确。

在此阶段，需要许多模型来标记用户。 用户汽车模型根据用户对“汽车”话题的关注度或相关产品的购买情况来判断用户是否有车，是否准备买车，用户忠诚度模型根据用户购买服装来判断用户的忠诚度、身高、体型模型， 鞋帽等用品，并根据用户的言语、评论等行为来判断文艺青年模式，判断用户是否为文艺青年用户，价值模型判断用户的价值为**，这对提高用户留存率非常有用（电商**一般采用RFM消费能力等模型， 默认概率、流失概率等。因此，综上所述，数据质量+用户场景+模型建立=精准用户画像，国内有很多专业的用户画像数据平台，比如创罗科技的智能客户数据平台，可以为几乎所有类型的企业构建用户画像基础，包括多渠道数据整合、实时数据采集、基于企业营销场景的客户数据标签集，实现精准画像。

在定义用户标签之前，需要做很多工作，首先需要确定数据**，并做好元数据和主数据管理工作，然后根据业务需求对数据进行采集、整理、清洗和转换，保证数据的质量。

基本思想：首先是基于相关原理和前期研究的教育设计。 其次，采用“循序渐进”的设计方法，将最初的设计付诸实践，并在实践中不断改进反馈，直到消除所有缺陷，形成更可靠、更有效的设计。

基本流程：实施设计; 2、在实施过程中修改设计; 3.从多个方面分析和评估教育设计; 4.一定要尽早关注因变量; 5.识别自变量; 6. 报告研究结果。

以下是创建有效角色的方法：

1. 了解用户。 合理有效的用户角色是基于对目标用户的充分理解。 从用户态度到行为再到一些详细特征的三维数据采集，对于建立生动而有价值的用户画像至关重要。

收集数据的方法有很多种，例如深度访谈、影子和文化探索。 方法只是手段，没有所谓的标准方法，收集数据和了解用户的目的就足够了。 重要的是建立数据的目标，因为每个人身上有太多的属性、太多的特征、太多的故事，收集到的一些信息可能会成为噪音。

因此，在收集数据之前，首先要明确自己的研究范围，挖掘出真实用户的相关信息。

2. 寻找关键变量。 关键变量是导致用户对目标产品或服务的行为不同的核心因素。 每个用户都有很多属性，性别、年龄、家庭状况、文化程度、性格特质、互联网行为偏好、消费观、理财观、个人爱好等，需要从这些多特征中去识别，这是用户对目标产品或服务的态度和使用行为存在差异的主要原因。

3.聚类。 关键变量是帮助用户聚类的核心维度，有了关键变量，可以通过将每个维度上的“信息值”串联起来，获得用户画像的核心特征，因此接下来的工作就是对采集到的用户数据进行复盘，并在每个维度上对每个被访用户的行为进行标记，以记录行为特征发生的概率， 从而计算出信息值所覆盖的用户数量。尝试将分布在每个维度上的“信息值”连接起来，以找到一个有代表性的用户角色。

根据经验，典型用户的分布一般有以下两种情况。 第一种是合理覆盖每个变量两端的“极值信息值”，第二种是尽可能合理地连接用户行为集中的信息值。

由于每个人都受到自己对事物的感知的限制，因此可能会导致对同一事物的误解。

尤其是当我们用自己对产品的理解作为用户对产品的理解来定义需求时，就容易出现所谓的“弹性用户”

大家都说皮肤是为了用户体验，但这样定义的用户显然不是产品的真实用户。

于是，出现了用户画像工具，这是一个由一些真实用户搭建的原型，用来帮助产品设计师制定产品功能、服务策略、销售策略。

问题是：我们构建的用户角色真的能帮助我们吗？ 在用户画像中，我们知道了用户的年龄、性梗、学历、婚姻状况等基本信息和工作信息，以及用户的一些特点和目标，是不是感觉很完美？

如今，在大数据快速发展的背景下，用户画像在各个领域得到了广泛的应用。

建立详细的用户画像，有利于操作人员快速了解用户的基本情况，为工作的发展提供指导和帮助。 那么，角色由什么组成呢？ 下面，让我们和Boniu一起来看看吧！

我们都熟悉用户属性，它描绘了用户的基本信息。 一般来说，用户属性包括以下常见指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装注册状态、职业以及用户的其他静态特征。

这里需要注意的是，用户的性别既可以指自然性别，也可以指购物性别。 购物性别是指用户在购买商品时的性别取向，它可能是实际性别的女性用户，但经常购买有明显男性性别的商品，那么她的购物性别就是男性。

所谓用户行为，即通过用户的行为，可以挖掘出他们的偏好和特征。 常见的用户行为分析包括：用户订单相关行为、订单访问行为、用户近30天出差、用户高频活跃时间段、用户购买类别、点击偏好、毕颖莺销售敏感度等相关行为。

具体来说，用户消费包括用户浏览、添加、订购、收集、搜索产品等。 细分用户喜欢的产品品类，这样向用户推荐或营销产品的准确性可以更高。

所谓风控，是指从信用风险、使用设备的风险、平台消费过程中出现的问题等方面考虑用户的风险程度。

为了防止此类用户给平台带来损失和风险，互联网企业需要在风险控制方面建立相关的指标体系，对平台的不良用户进行有效监控。

社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活动等，通过这些属性可以更好地提供个性化服务。

当我们每天使用社交软件时，我们会发现社交软件中的信息流广告会根据我们的社交特征进行个性化设置。

用户画像可以使用户信息尽可能具体，以便营销从业者可以为用户提供更有针对性的服务。 因此，用户画像的构建非常重要，包括用户属性、用户行为、用户消费、风控和社交属性等，都是必不可少的。