傳統(tǒng)企業(yè)中進(jìn)行用戶(hù)調(diào)研，常常會(huì)組織市場(chǎng)部門(mén)的人員去分發(fā)調(diào)查問(wèn)卷，再將收集回來(lái)的問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。從問(wèn)卷設(shè)計(jì)到樣本選取再到最后的分析，整個(gè)過(guò)程十分依賴(lài)個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和判斷。這樣就會(huì)使得調(diào)查結(jié)果出現(xiàn)偏差，最終沒(méi)有辦法得到準(zhǔn)確的用戶(hù)畫(huà)像。如果說(shuō)用戶(hù)畫(huà)像的緣起是為了更好地理解客戶(hù)需求、改善客戶(hù)體驗(yàn)，那么隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的用戶(hù)畫(huà)像則從另一個(gè)層面顛覆了傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)路徑：不僅可以理解需求，而且可以預(yù)測(cè)需求。從此，營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃可以始于對(duì)結(jié)果的預(yù)測(cè)而不僅是對(duì)動(dòng)機(jī)的理解。

只要累積了足夠多的用戶(hù)數(shù)據(jù)，就能對(duì)消費(fèi)者有更深入的了解，包括他的喜好、價(jià)值觀(guān)、行為習(xí)慣。這是許多大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的前提與出發(fā)點(diǎn)。大數(shù)據(jù)用戶(hù)畫(huà)像可在以下應(yīng)用實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化。

用戶(hù)畫(huà)像作為大數(shù)據(jù)的根基，它完美地抽象出一個(gè)用戶(hù)的信息全貌，為進(jìn)一步精準(zhǔn)、快速地分析用戶(hù)行為習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣等重要信息，提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，奠定了大數(shù)據(jù)時(shí)代的基石。用戶(hù)畫(huà)像，即用戶(hù)信息標(biāo)簽化，就是企業(yè)通過(guò)收集與分析消費(fèi)者社會(huì)屬性、生活習(xí)慣、消費(fèi)行為等主要信息的數(shù)據(jù)之后，完美地抽象出一個(gè)用戶(hù)的商業(yè)全貌作是企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本方式。用戶(hù)畫(huà)像為企業(yè)提供了足夠的信息基礎(chǔ)，能夠幫助企業(yè)快速找到精準(zhǔn)用戶(hù)群體以及用戶(hù)需求等更為廣泛的反饋信息。用戶(hù)畫(huà)像的焦點(diǎn)工作就是為用戶(hù)打“標(biāo)簽”，而一個(gè)標(biāo)簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)，如年齡、性別、地域、用戶(hù)偏好等，最后將用戶(hù)的所有標(biāo)簽綜合來(lái)看，就可以勾勒出該用戶(hù)的立體“畫(huà)像”了。

“用戶(hù)畫(huà)像”并不是最近才出現(xiàn)的，只是近幾年談得比較多。對(duì)用戶(hù)進(jìn)行畫(huà)像分析就是將用戶(hù)信息標(biāo)簽化的過(guò)程，打標(biāo)簽是為了幫助理解且方便計(jì)算機(jī)處理。除了分析數(shù)據(jù)源，“用戶(hù)畫(huà)像”最關(guān)鍵的是根據(jù)用戶(hù)行為及數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型產(chǎn)出標(biāo)簽、權(quán)重。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是要設(shè)計(jì)標(biāo)簽體系，并規(guī)定符合該行為的人對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。如“性別”標(biāo)簽，為什么會(huì)出現(xiàn)基本屬性“男”，而購(gòu)物偏好性別計(jì)算顯示“女”?原因在于直接通過(guò)用戶(hù)填寫(xiě)的信息獲取的是基本屬性，而“網(wǎng)絡(luò)行為性別”是建模計(jì)算出來(lái)的，經(jīng)常在網(wǎng)絡(luò)上購(gòu)買(mǎi)女性喜愛(ài)的禮物會(huì)被系統(tǒng)判定成“女”，我們猜測(cè)這個(gè)人可能是暖男。

從使用場(chǎng)景出發(fā)，進(jìn)行數(shù)據(jù)維度分解和列舉。根據(jù)相關(guān)性原則，選取和戰(zhàn)略目的相關(guān)的數(shù)據(jù)維度，避免產(chǎn)生過(guò)多無(wú)用數(shù)據(jù)干擾分析過(guò)程。比如互聯(lián)網(wǎng)金融的分析體系，就可以從用戶(hù)屬性、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分類(lèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗分類(lèi)。