我做电商5年，才搞明白用户画像不是‘猜’出来的

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上个月，我们团队（主要是小王，那个总爱拍胸脯保证的美工）做了个新海报，风格那叫一个炫酷，结果点击率惨不忍睹，才0.5%。老板开会时直接扔了句话：“你们知道用户是谁吗？”（说实话，当时我们真没底。）

用户画像不是猜谜游戏

我以前也觉得，用户画像是凭空想象出来的，比如“25-30岁女性，喜欢购物”。但说白了，这跟瞎猜没啥区别。真正有用的画像，得靠数据堆出来。

有个事儿你得明白：用户画像的核心是行为，不是标签。我上周五晚上拉数据，发现我们店里一个奇怪现象：买高端护肤品的客户，往往在晚上10点后下单，而且复购率极高。（这玩意儿，光靠年龄性别可看不出来。）

一开始，我也犯过贪多的错误，恨不得把用户所有信息都扒拉出来。结果呢？数据杂乱，根本用不上。其实吧，从最基础的开始：交易记录、浏览历史、客服聊天。对了，客服那边经常有宝藏，比如用户抱怨“物流太慢”，这就能看出他们对时效的敏感度。

我随手算了个账，用Excel拉了下最近三个月的消费区间：

看到没？高消费用户虽然少，但黏性超强。所以，画像得分层做。

你可能觉得信息越多越好，但我跟你讲，太多维度会让你晕头转向。我们曾经搞了20多个标签，结果运营起来完全找不到北。后来精简到5个核心维度：消费能力、购买频次、品类偏好、活跃时段、痛点反馈。效果立马就上来了。

对了，代码这块儿，我当时用Python简单筛了下重复购买用户（虽然我编程很菜，但工具能省不少事）：

import pandas as pd
# 假设df是订单数据
repeat_customers = df[df['user_id'].duplicated(keep=False)]
print(repeat_customers['user_id'].unique().shape)

（这代码糙是糙了点，但能快速看出有多少复购用户。）

最后啊，别指望一次就能做完美。用户画像是动态的，得持续更新。我们每季度复盘一次，根据新数据调整。比如，最近发现年轻用户开始关注环保，就在画像里加了“绿色消费倾向”。

你试过哪些方法？或者有没有被不靠谱的画像坑过？评论区聊聊呗。