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任何数据我们拿到后都是不能直接使用的，我们需要对数据进行加工处理，数据在通过数据管理平台（DMP）加工之后，会帮助我们获取可视化的分析结果。大数据的价值在于数据的时效性和数据被加工之后的数据结果。当这些结果被经过科学分析和感性聚类之后，价值也才会更大。

数据加工阶段我们可以大致将数据分为静态数据和动态数据两大类。

静态信息数据

静态信息数据是指表现用户相对稳定的信息的数据，包括人口属性、商业属性等方面数据。如年龄、性别、所在地域、职业、消费等级和周期等。

动态信息数据

静态信息数据是指表现用户不断变化的行为数据，如浏览网页、搜索商品、发表评论等；

从拉新角度去刻画一个完整的用户画像，它包含了很多个维度，以下几个维度可能是我们需要重点关注的：

1、背景：目标人群的基础信息，包括公司、职务、兴趣等；

2、职业信息：重要的工作职责和内容，对目前工作满意和不满意的地方；

3、触媒习惯：目标人群通过何种途径获取信息；

4、挑战/痛点：面临什么挑战和问题，以及面对这些所表现的反应和情绪；

5、内容偏好：对何种类型的内容、什么样的风格会感兴趣或引起互动；

6、购买过程中的角色：具体目标人群对于他人购买决策产生何种影响；

如果你的产品服务于几类不同客户，那你还需要刻画出多个人群画像来。

第三步，数据建模。

数据建模的过程可以理解成三维效果图渲染过程，白话一点就是把专属特定用户的标签贴给TA，使其成为一个完整的、具有现实行为“用户”。这个用户可以帮我们清晰揭示其目标，帮助我们把握关键需求、关键任务、关键流程，看到营销必须做的事，也知道营销不该做什么。

请记住，我们的“用户”是由一群活生生的人所组成，而非一堆生硬的没有情感的数据。我们应该尽量将信息精简，构成一个或多个能让营销容易利用的、更富人性化的具体用户行为，如果想达到这些效果，建议你的描述可以按如下思路展开：

如果把每一次用户行为看成是一次随机事件，可以描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

什么用户：关用户的静态属性。

什么时间：包括时间点+时间长度。

什么地点：用户接触点，包括登陆网址+内容。

什么内容：每个网址（页面/屏幕）中的具体商品内容。如什么类别、品牌、描述、属性等等。

什么事件：用户实际行为，如浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏等等。

所以，经过你层层分析或聚类之后，你拿到可能是如下的一个画像：

从运营角度看用户画像

用户画像到底能为运营人员做什么？

 

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