用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用
用户画像（User Profile）的本质是用户需求描述，一种刻画用户需求的模型。
用户画像在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、用户研究、产品设计、数据化运营、精准营销、量化风控等领域得到广泛应用。
本文系统地构建了用户画像的知识体系。首先，介绍了用户画像的概念、要素、关系、意义等用户画像的基础知识；接着，介绍了用户画像的方法、分层标签、AARRR 用户分层模型、用户业务分层、分群标签、RFM 用户分群模型、用户属性分群、个性化标签、人工打标签、机器打标签、混合打标签、用户画像的原则、用户画像的评估等用户画像原理；然后，介绍百度的用户画像、微博的用户画像、今日头条的用户画像；最后，指出用户画像在推荐系统中的应用，以及用户画像的本质和用户画像面临的挑战。本文目录如下：
1. 用户画像基础
1.1. 用户
1.2. 用户画像的概念
1.3. 用户画像的要素
1.4. 用户画像的关系
1.5. 用户画像的意义
2. 用户画像原理
2.1. 用户画像的方法
2.2. 分层标签（用户分层）
2.2.1. AARRR 用户分层模型
2.2.2. 用户业务分层
2.3. 分群标签（用户分群）
2.3.1. RFM 用户分群模型
2.3.2. 用户属性分群
2.4. 个性化标签（用户画像）
2.4.1. 人工打标签
2.4.2. 机器打标签
2.4.3. 混合打标签
2.5. 用户画像的原则
2.6. 用户画像的评估
3. 用户画像应用
3.1. 百度的用户画像
3.2. 微博的用户画像
3.3. 今日头条的用户画像
4. 用户画像总结
4.1. 推荐系统的用户画像
4.2. 用户画像的本质
4.3. 用户画像的挑战
接下来，让我一起走进用户画像的世界。
1. 用户画像基础
1.1. 用户
要想搞清楚用户画像，首先得搞清楚用户。比如：
- 你的用户的特征是什么？
- 怎么描述用户需求？
- 不同阶段的用户特征又是什么？
关于用户还有用户关键路径、用户旅程（customer journey map）、用户决策过程等等。
1.2. 用户画像的概念
怎样区分User Portrait（用户肖像）、Customer Segment（用户细分）、User Persona（用户角色）、User Profile（用户画像）？
用户肖像、用户细分、用户角色和用户画像的对比如下表所示：
高层、产品、开发、市场、运营眼中的用户画像是什么？
用户画像是刻画用户需求的模型。
用户画像是一种公共语言，串联互联网商业的高层、产品、开发、市场、运营等，提高沟通效率。
1.3. 用户画像的要素
用户画像的三要素：人、物、环境。
1.4. 用户画像的关系
用户画像描述的是用户与物品的关系。
1.5. 用户画像的意义
用户画像广泛应用在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、数据运营、精准营销、量化风控等领域。
2. 用户画像原理
2.1. 用户画像的方法
用户画像的主流方法：用户标签化。
标签是用户属性、兴趣、行为等特征的抽象与描述。
从分层标签、分群标签到个性化标签，正是一个由粗到细的过程。
2.2. 分层标签
将总体中各个用户按某种特征分成若干个互不重叠的几部分，每一部分叫做层。
分层标签是指根据分层规则，对用户进行分层而打的标签。
用户分层是指基于分层标签描述用户。
2.2.1. AARRR 用户分层模型
举个用户分层的例子：AARRR 用户分层模型。
AARRR 模型是由Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Referral（推荐）、Revenue（变现）等五个部分组成，形成一个用户流量漏斗。
按“从获取的用户到最终推荐的用户的演进路线”进行分层如下：
2.2.2. 用户业务分层
实际应用中，也可以基于具体业务进行用户分层。
比如：今日头条可以按资讯类别把用户分成科技用户、娱乐用户、游戏用户等等。
将同一层内的用户继续切分以满足精细化需求。
所以还需要继续切分，获取分群标签。
2.3. 分群标签
按照指定规则，将总体中若干个用户合并为组，这样的组称为群。
分群标签是指根据分群规则，对用户进行分群而打的标签。
用户分群是指基于分群标签描述用户。
2.3.1. RFM 用户分群模型
举个用户分层的例子：RFM 用户分群模型（Recency、Frequency、Monetary ）。
RFM是根据用户活跃程度、交易金额的贡献，对用户价值进行分群的一种方法。
RFM 的 8 个象限分别表示 8 类用户如下：
2.3.2. 用户属性分群
实际应用中，也可以基于用户属性（自然属性、社会属性）进行分群。
比如“北京-男-程序员”的体育用户群体。
将同一群内的用户继续切分以满足个性化需求。
所以还需要继续切分，获取个性化标签。
2.4. 个性化标签
全面、完整、细致地标签化用户个性化特征。
通常把用户的个性化标签近似称为用户画像。
个性化标签生成主要三种方式：人工打标签、机器打标签、混合打标签（人工+机器）。
2.4.1. 人工打标签
人工打标签，即手动打标签，可以打上自然属性标签、社会属性标签、关系属性标签等。
2.4.2. 机器打标签
机器打标签，也称自动打标签，是指根据用户消费过的文本、图片、视频等数据，机器自动学习出用户兴趣、喜好等标签。
比如，对文本进行机器打标签，其标签类型有：关键词标签、实体标签、类别标签、聚合标签、主题标签、Embedding标签等。
具体机器怎么打标签，这里不过多展开。感兴趣的可以参考我之前写的相关文章，比如：
“分类标签“的原理和代码实现，可参考：
“实体标签“的原理和代码实现，可参考：
2.4.3. 混合打标签
首先，先人工打分层标签、分群标签等粗粒度标签；
然后，再用机器打细粒度标签。
2.5. 用户画像的原则
真实性：真实的用户数据，而不是想象的伪需求画像。
统一性：用户标签与物品标签要统一，双向匹配。
2.6. 用户画像的评估
通过业务指标、离线指标、线上指标来评估用户画像的准确率和覆盖率。
线上评估用户画像的指标有画像有点数、画像有点率。
其实，线上评估用户画像依赖A/B测试（也称A/B试验）。
A/B测试的原理和代码这里也不不进行展开，感兴趣的可以参考我之前写的相关文章：
3. 用户画像应用
3.1. 百度的用户画像
百度的用户画像框架如下：
3.2. 微博的用户画像
微博的用户画像框架如下：
3.3. 今日头条的用户画像
今日头条的用户画像框架如下：
百度、微博、今日头条的用户画像对比如下：
4. 用户画像总结
4.1. 推荐系统的用户画像
推荐系统中，用户画像是给机器看得，不是给人看的。
用户画像在推荐系统中的应用：
- 召回阶段：用户画像用于物品过滤
- 排序阶段：用户画像用于物品排序
4.2. 用户画像的本质
用户画像是刻画用户需求的模型，所以用户画像的本质是用户需求。
4.3. 用户画像的挑战
用户画像其实是用过去预测现在，但用户需求变化很快。
用户画像若只刻画自己喜欢的东西，容易陷入信息茧房。
总结：
用户画像的本质是用户需求，用户需求是商业的起点。那么，
你能用一句话描述你的用户是谁吗？
你的用户群体特征是什么吗？
你可以详细地描述你的用户的需求吗？
参考文献：
结束语：
由于个人的经历、能力和水平是有限的，我的可能是片面的，也可能是错的，这里抛砖引玉。
理论本身是务虚的，需要实践、实践、再实践。
你的反馈，正的负的都是有价值的，有助于我加速迭代升级——更深入、更全面。
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扩展阅读：
有了真实的用户需求，接着需要提供针对性的产品或者服务，然后会面临一个新的挑战：用户增长。
用户增长的原理和方法论（模型）可参考：
