用户画像是重要的数据产品和运营抓手，指能够描述和刻画用户信息和的数据指标。通过用户画像，业务经营团队可以充分、深入、准确地了解用户在不同生命周期的特征，来制定高效的用户经营策略。用户画像，不论 Persona 还是 Profile ，都是特征工程的典型应用，即通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。
用户画像分为两类：静态属性画像和动态兴趣画像。静态属性画像关注用户的属性特征，比如年龄、性别、地域、渠道、状态等，因为这些属性在一定时间内不会变化或相对稳定，故称为静态属性画像。动态兴趣画像关注用户的偏好和兴趣，比如活跃时段、功能偏好、商品偏好、内容偏好等。

动态兴趣画像有以下特点：
■动态兴趣画像的名字来由即是这类画像是动态可变的
■动态兴趣画像是有权重的，因为用户的偏好总有重要程度的排序。
■动态兴趣画像不存在绝对意义上的互斥情况，静态属性画像的性别非男即女，但动态兴趣画像可男可女。
■动态兴趣画像均为特征标签，都需要数据挖掘或特征分析。
■动态兴趣画像大部分都具备统计周期，缘由在于其是可变的，故需要制定统计周期，例如近3个月活跃。
■动态兴趣画像有时候也叫用户兴趣，分为长期兴趣、短期兴趣、即时兴趣和主兴趣。

一、用户画像的形态：标签

用户画像是重要的数据产品
(1）用户画像的产品形态就是标签。
标签作为数据产品，可以直接嵌入各种业务系统中，直接在业务系统中应用，当你打通客服电话时，那头声音甜美的客服早已通过客服系统看到来电用户的用户画像了，姓甚名谁、家住哪里、收入如何、服务记录、服务结果等一览无余。在数据中台中就有一个重要的组件叫标签工厂，负责包括用户画像在内的所有业务系统的标签数据管理和应用。
(2）权重，也是标签在运营中的重要抓手。
用户画像的组成部分之一是兴趣画像，它是具备权重这个特性的。权重，也是标签在运营中的重要抓手，通过人工或系统来调节标签的权重，就可以实现重要的运营策略。当内容平台内开始出现爆点内容时，如果平台不希望这些内容继续发酵，就可以通过降低这些内容的标签权重来降低流量分配，从而在短期内将爆点内容迅速冷却。标签的权重还体现在所有 UGC 平台，入驻的创作者都有某种"创作分"，如果这个月平台重点鼓励新手作者，就把新手参数化标签的权重提高，给新手的创作更多流量曝光。

(3）标签还有一个重要特性，即参数化。
用户画像在生产标签时，通常会遇见这样的情景。
「偏好电影」：过去3个月看过5场电影的人群
「偏好电影」这个标签背后有严格的口径定义，过去2个月看过10场电影的用户无法打上「偏好电影」这个标签，并且随着业务的变化，「偏好电影」标签的口径需要更新为"过去3个月看过10场电影的人群"，
所以，在90％的业务场景下，用户画像的标签会被改为参数化，即将标签口径中可变的部分设置为参数，根据实际业务调整。上述「偏好电影」的标签即可改为：
「偏好电影」：过去 N 个月看过 M 场电影的人群
N 个月和 M 场就是这个标签的两个参数。这样「偏好电影」这个标签的灵活性和适应性就非常强，业务使用该标签前只需输入标签需要的参数即可。

二、用户分层模型

业务经营最忌吃大锅饭，对待用户一视同仁。当用户只有几千几万的时候，尚谈不上精细化运营，但当用户规模达到几十万上百万甚至更高数量级的时候，如果还用同一种策略去经营客户，结果不会好到哪里去，原因在于当用户规模起来的时候，用户画像中的各个特征也将逐步出现"群体聚合"现象，群体特征越来越清晰，不仅将个体带来的偶然性特征逐步抹平，还将衍生出越来越多的小群体，也就是"物以类聚，人以群分"。在这种情况下小群体间的特征差异越来越大，越来越明显，再用同一种策略去经营，对部分小群体可能是精准的，对部分小群体可能是"隔靴搔痒"，对部分小群体可能是"对牛弹琴"。所以才需要精细化经营。

用户分层模型，是根据业务经营策略和经营目的，按照业务经营指标体系将用户分为多个客群，每个客群都能反映业务经营的实际情况。用户分层模式是从业务经营目标出发的用户分类体系。分类只是将用户划分到不同的客群中，各个客群是平等的，而分层的意义在于客群间开始有了重要性、优先级和等级之分，即每个客群拥有不同的"阶级地位"，处于高层级的客群一般代表了高价值、高贡献、高质量和高活跃的用户，是产品的核心用户，处于低层级的客群一般代表了低价值、低贡献、低质量和低活跃的用户，是产品的潜在用户。

用户分层不是目的，而是过程。通过用户分层来深洞察和掌握用户的构成以及特点，最终目的是制定精准高效的营销策略。不要为了用户分层而分层，为了用户分层而使用很多看上去很高深但是无用的算法和模型等，脱离了业务，脱离了营销，那可真是纸上谈兵，味同嚼蜡。

用户分层的使用原则
（1）业务出发
前文已提过，用户分层的原则之一就是从业务出发，到业务中去。在运营中看到用户分层模型时，务必先问一问：这个分层是为什么业务而用的，是为什么营销场景而用的，是解决什么营销问题的。
（2）互斥完备
用户分层有个重要原则就是层与层之间是互斥的，但全体又是完备的。互斥的意思是一个用户要么属于 A 客群要么属于 B 客群，不能二者兼有；完备的意思就是全部分层覆盖的用户是无遗漏的，每个用户都能归属且只能归属于一个分层。
（3）逐级细化
这个原则来自实际经营中。在某O2O产品中，运营团队对用户进行分层，但是分出了将近100个客群。运营团队就那么几个人，要去运营这100个客群，其压力可想而知。这个其实是犯了"一步到位"的理想化错误。记住，在任何时候，用户分层都是要逐级细化的，即先分出不超过10个客群，再从中选择合适的3-5个客群细分出10-20个客群，再从中选择最终的目标客群。这样做可以让运营资源始终关注在最需要关注的客群中。

经典的用户分层模型： RFM 模型

从本质上来说， RFM 模型是一个用户的分群和分层模型，即在运营过程中根据 RFM 规则将用户分成多个群体，多用于电商产品的用户分层，即根据 R ( Recency ，即最近一次购买的时间）、 F ( Frequency ，即消费频率）、 M ( Monetary ，即消费金额，也就是用户贡献的价值）来区分高频次、高活跃度、高净值的用户，这样就可以对他们采取不同的营销方案，更细化我们的运营，这就是其价值所在。
进化的 RFM 模型将 RFM 模型的数学原理发扬光大，扩充了其适用范围，任何业务、任何产品、任何用户都可以用进化后的 RFM 模型来解决分层和分群问题。
把 RFM 模型中的 R 、 F 、 M 这3个值换成 X 、 Y 、 Z ，让这个模型扩展到更多领域，这里的 X 、 Y 、 Z 就可以根据业务需求换成不同的指标，然后再按指标的顺序赋值，可以是0和1，也可以是1、2、3、4、5，后面将有案例说明。