每当谈及用户画像，各个业务所理解的都不大一样，导致一头雾水。那么，要怎么做用户画像才能给业务和老板提供价值，辅助业务增长呢？一起来看看本文吧。
每次谈起用户画像，都免不了遇到这个场景：
只需要弄明白三点。
一、什么是用户画像？
为什么在不同的人眼中，用户画像的差异这么大？用户画像应该长什么样？
答案是：这些都是用户画像，且都是用户画像的一部分。
- 一线业务同学需要解决的问题是「如何拉升业绩」，所以更关注的是「我要找到什么样的用户才可以帮我完成业绩」
- 数据人员需要解决的问题是「如何让数据准确可用，有业务价值」，所以更关注的是「用户标签是否准确、可用、易理解」
- 老板的需求是「如何合理分配资源」，所以更关注的是「一个可解释、稳定、持续输出的决策系统」
所以用户画像想做好，首先需要理解并对齐各方的需求。
二、如何对齐需求拉通需求的大前提是，先明确需求背后的最终目的是什么。不管是一线业务，还是老板，亦或是数据人员。做用户画像的最终目的一定包含「分层运营」 「定向营销」。
那么结合需求方遇到的问题，和需求方希望调动的资源，就可以将对画像的需求结构化：
抽象底层需求：一线业务人员的需求是「拉升业绩」，可以分配的资源是「项目预算」 「内部工具」 「外部合作」，所以一线业务人员的需求可以总结为：
- 渠道标签：从哪引流——哪里的人更容易买
- 商品标签/用户消费标签：卖啥东西——谁更容易买什么
- 用户消费标签：打多少折——折扣是否敏感，财力是否雄厚
细化顶层需求：老板的需求是「准确、稳定、体系化的决策方式」，关注的是「资源如何分配」、「方向是否正确」、「决策效果如何」，所以老板的需求可以总结为：
- 标签/模型与业务决策的交叉看板及专题分析报告
- 使用过标签/模型的决策有效性观测及专题分析报告
在对齐了底层和顶层的需求之后，再进行落地执行和使用会事半功倍。
三、如何落地及使用标签设计基本规则参考：
一级标签一般依靠数据采集，例如问卷、产品设计、埋点采集等办法。
二级标签一般需要依靠采集后的用户行为数据，给用户按照一定的业务规则或算法进行打标。
三级标签一般需要依靠一级和二级标签，进行再计算得到，方法也是按照业务规则活算法打标。
不同的业务形态会有不同的选择，常见的小企业用规则，大企业上算法。
那么对于应用就很清晰了，举个例子：
下个月某电商平台跟母婴品牌方有合作，进行奶粉促销活动，对业绩有要求。
业务拆解：
- 下个月目标活动是啥？——帮品牌分卖奶粉
- 卖给谁最好挣钱？——拉标签：「事实标签：宝妈」/「规则标签：高活跃/不关注折扣」/「商品偏好：母婴」
- 从分群历史转化率做业绩预测，判断资源倾斜度，做预算嘎嘎好用
对老板来讲：
- 预算清晰，决策逻辑清晰，可以有效复盘
- 业绩贼拉好/贼拉不好：有迹可循，方便分析
- 系统决策有效性追溯：用没用标签，标签人群买没买，反馈标签准确度并不断向更准确迭代
在做用户画像时候，完成以上三步，文章开头的情形出现的概率就很低了。
遇到分歧时，理解需求比说服对方的效率，可能会更高。
作者：汪浩，公众号：只说人话的小汪
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