第 1 页共 7 页如何设计用户画像的标签体系
最近，频繁遇到各类公司找我交流“用户画像该怎么做”这个问题
什么是用户画像呢
就是根据某个人表现出来的网络行为，猜他是男是女，挣多挣少，孩子多大，乃至要买什么东西这些背后的特征
用户画像，是大数据三百六十行居家旅行、装逼煽情必备的概念，它还有个类似的概念叫受众定向
个人觉得，“用户画像”这个词听起来更加关注人口属性、生活状态这些基本静态信息，这多少有点误导：我们重点关注的，往往是某用户“最近要不要旅游”、“准备买多少钱的车”这样能驱动直接效果的动态信息
从这层意思上说，用“受众定向”更加准确
俗话说，画龙画虎难画骨，知人知面不知心
为什么知人心这么难呢，道理很简单：猜对了也好，猜错了也罢，都是一头雾水，并没有可靠的正确答案（术语称为“GroundTruth”）
对此，白居易老先生早有教诲：周公恐惧流言日，王莽谦恭未篡时，向使当初身便死，一生真伪复谁知
用户画像，跟这个也有点类似
比方说，你把某人标成“足球爱好者”，对不对他自己都不一定拿得准
就拿中国足球事业的革命家、教育家高俅同志来说，他到底算“足球爱好者”么
恐怕答案是见仁见智的
因此，先要给大家解放下思想：除了性别、年龄这些有明确答案的标签，其他大多数兴趣标签，探讨其“准确程度”是没有意义的
从技术层面看，用户画像的过程比较乏味
我们今天来讨论一个看起来最简单、却最难以把握精髓的环节：如何设计用户画像的标签体系
第 2 页共 7 页什么是标签体系呢
简单说就是你把用户分到多少个类里面去
当然，每个用户是可以分到多个类上的
这些类都是啥，彼此之间有何联系，就构成了标签体系
标签体系的设计有两个常见要求，一是便于检索，二是效果显著
在不同的场景下，对这两点的要求重点是不同的
笔者见过很多做用户画像的产品经理，往往醉心于设计一个伟大、光荣、正确的标签体系，这往往是形式主义的调调
