京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:接地气的陈老师
来源:接地气学堂
很多同学很郁闷:天天喊用户画像,可做了几千个用户标签,可都躺在数据库里吃灰,业务不咋用,咋整。今天拿个具体例子讲解一下,看用户画像这玩意到底咋发挥作用。
请听题:业务方准备推一个6、7、8月,VIP用户到店及送一份果盘的服务,问:数据分析能干点啥?
1、标签的基本用法
你可能自然而然想到:提供VIP用户的标签。这确实是可以做的事,因为“VIP用户到店及送一份果盘”听起来简单,可实操起来,
有了这些配套,整个流程才跑的顺:会员到店以后出示微信卡包,亮明身份;店员点击使用果盘权益,扫条码果盘出库,端给会员吃。各个流程都有数据记录,这个权益才能真正落到会员身上。不然少了环节,就会产生灰色账目。比如直接给门店一笔“会员维护费”,鬼知道这些费用会不会变成果盘,会不会吃到会员嘴里,还是最后进了谁的嘴巴或者口袋里。
整个流程中,“VIP用户”就是一个用户标签。它和商品条码一样,起到了串联作用,能让后台、门店都很清楚是谁需要得到服务,得到什么服务,能得多少次服务。有了这些记录,后期才能做深入分析。
很多同学抱怨用户标签吃灰,本质就在于此:没有把标签融合进业务系统,业务流程里去。如果没有CRM,OMS,WMS等系统配合,没有一个门店端水果的流程,那VIP用户标签也就只是个数字标签,没啥作用。
然而,仅仅是停在这个阶段就太简单了。整个需求是业务提的,VIP是按业务规则来的标签,数据分析就是打杂的,这个状态可不好,可要怎么改变一下呢?
2、推动标签应用的两种方式
反问一句:为啥会有6、7、8月到店送果盘这件事?
经过沟通发现,业务的逻辑是这样的。
明白了这层逻辑,我们立即想到,有2种方式可以推动用户画像的应用:
方案1:直接出一个“待消费用户”标签,让销售们抓这些人买单
方案2:为啥非要送果盘,果盘成本多高,多不耐放,出一个“用户需求”标签,看看还能送啥
两个思路,一个是抓人,一个是抓事情。看似差不多,可实行起来难度完全不同。注意,业务已经有了一个VIP送果盘的流程。如果这个流程执行的不好,他们肯定会考虑:“要不要送点其他什么”这时候推方案二就是水到渠成的事。
如果抛开现有流程再推方案一,肯定会收到一堆疑问:
全是事!而且没有一个是数据分析师能搞掂的。
所以方案一往往应用在早起:新项目刚立项,或者老项目改造的启动阶段。这时候业务方内心是一张白纸,可以推很多新内容给他们。而题目的场景是项目已启动,这时候用方案二,更容易借力打力,提高用户画像系统使用率,把标签推广出去。没有审时度势*1,找好推广用户标签的机会,是用户画像系统吃灰的重要原因。
3、深入推广标签的思路
如果采用方案二,第一件事要做的不是急着打标签,而是观察数据。当业务方排脑袋的方案失效的时候,使他们最愿意听建议的时候。这又是审时度势*2的过程,好在数据都在数据分析师手里,所以可以密切关注下面五个指标,来判断业务方到底做的好不好(如下图):
上图列出了业务方逻辑以及我们如何用数据推翻他们的逻辑,注意:在项目执行过程中,想要提一个大家听得进去的意见,最好从下往上,从细节做起。比如先关注哪些果盘浪费严重的店,帮业务方做好执行,赢得信任。如果执行做好了,业绩还是不见起色,大家会自然而然的想到:是不是策略出问题了!还可以用什么策略,这时候进一步推动找更复杂的用户标签,业务方也愿意听了。这又是个审时度势*3的事。
如果我们成功的把握机会,推动到业务方思考:还有哪些标签能识别用户需求!这时候就可以进一步的把更多标签卖出去,让用户画像系统更广泛的被使用。这时候贴标签,建议先做整体分类,再细拆。这样每个用户只有一个标签,标签测试有效/无效的时候,可以避免多重活动叠加带来的负面影响,很清楚的看到哪一类标签有用。从而让业务方更好的积累经验,更依赖用户画像系统,而不是自己的经验判断(如下图):
注意:没有检验过的用户标签是没有说服力的。比如我们标识了:果盘爱好者,那理论上6、7、8月他都会使用果盘,或者这个群体使用果盘的概率明显高于其他群体,有了检验,用户标签才有效。有了大量有效的用户标签做支撑,用户画像系统才能更好地发挥作用,更准确的描述用户或构造复杂的模型。
4、小结
本篇里审时度势四个字出现了3次,这是把数据理论应用到企业里很重要的一环。在企业里推动项目需要找准切入点,配合业务节奏,实现业务上效果,才能吸引大家的注意,提升数据分析的地位。所以就要求数据分析师们不要沉迷于加减乘除,更要审时度势*4,借力打力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28