平日乘坐滴滴打車期間，經常會詢問司機是否專職做滴滴，如果回答是，則會追問之前做什么行業，如果回答否，則會追問主業做什么，通常會從司機那獲取不一樣的見聞。就在前幾天，某兼職滴滴老司機，講到80年代開木器廠的歷史，那個年代物質匱乏，消費品都是供不應求，客戶排隊上門，甚至預付巨額定金，從而積累第一桶金。

　　與我們所處的這個時代有很大不同，這個時代物質豐富，供過于求，各行各業都進入買方市場，追求“便利性”和“高品質”成為買方挑選服務的主要考量點。企業之間激烈的競爭，要求企業對所服務客戶或用戶，有更深更全面的理解與洞察，在這樣的背景下，用戶畫像被越來越多的提及。那么產品經理該如何理解用戶畫像的價值?

　　增長時代終結

　　移動互聯網快速發展的幾年，也是產品經理職位最火爆的幾年。轉行做產品經理很容易，行業內不少產品做產品，通常是接到一個需求，看看競品，照貓畫虎方案也就出來了。跟隨整體移動用戶量增長，產品也在不斷增長，至于背后的用戶是誰，有什么獨特需求，并不是很重要。

　　典型的如門戶公司，移動互聯網早期依靠手機預裝，仍然能夠實現裝機量和日活穩定增長，至于每個用戶需求滿足好不好，或者有多少用戶流失并不在意，整體增長實際掩蓋了很多問題。這才給了諸如今日頭條、趣頭條類靠算法分發和下沉市場的產品機會。算法個性化分發顯然比編輯依賴經驗和感覺千人一面分發更符合用戶需求。

　　當移動互聯網增長見頂時，行業內才意識到，之前賴以成功的方法都不好使了，甚至懷疑以前是不是只是靠大盤增長才實現的增長，本身的努力是負的。全行業開始關注精細化運營，當然關注到具體落地并不容易。

　　用戶畫像價值

　　除了推薦系統已經廣泛應用在各互聯網產品中，另外一個被廣泛討論的是用戶畫像。

　　譬如小樂帝寫公眾號，如果能夠掌握讀者的用戶畫像，顯然能夠對文章選題、構思成文和分發有更好指引作用，讀者打開率和滿意度也會更高。

　　傳統線下零售業，圍繞貨->場->人構建，先有貨，再找商鋪或代理商，最后用戶是誰或有什么需求沒有滿足是無法獲取的。電商和新型零售則是以用戶需求為核心，以人->貨->場來構建，用戶需求是什么，去生產或供貨，最終選擇從哪些渠道引流或選址。

　　用戶畫像是在買方時代，賣方更好更個性化服務客戶或用戶的提供認知基礎。小樂帝做業務過程中，某些友商會對標我們，但我們從來不把友商作為對標對象，因為我們知道在這個時代，我們最大的競爭對手，并非競品，而是快速變化的市場需求。圍繞市場需求開展工作，才不會被帶歪。

　　通過用戶畫像能夠更加聚焦業務的增長與存量運營。譬如我們知道潛在客戶是那些，就可以專注將市場推廣預算更聚焦投向目標方向，將有限的資源充分利用起來，而不至于花了很多錢卻帶來非常小甚至沒有回報。譬如我們知道存量客戶的用戶畫像，就能定位出哪些客戶/用戶需要做留存/拉活/轉化動作，通過精細化運營提升業務核心指標。

　　有了用戶畫像并應用到業務上，業務才能向著正確方向發展。

　　用戶畫像構建

　　用戶畫像價值我們都懂，那么用戶畫像具體形態是什么?從哪里來呢?

　　行業內講的用戶畫像通常是標簽的概念，給某一個人打上各類標簽，譬如年齡、籍貫、買過什么東西。這些標簽的優勢，在于可解釋性比較強，可以把標簽應用到諸如廣告投放、產品運營、個性化推薦引擎。

　　在個性化推薦領域本身也會做用戶畫像，與我們理解的標簽不同，通常是一些統計值或者向量化的表示，可解釋性并不強，并不能直接應用到諸如廣告投放中。

　　構建用戶畫像并非高大上的工作，而是比較“臟活累活”。構建的用戶畫像始終是中間產物，并不能直接促進業務增長;其次，構建一套業務可用的用戶畫像，需要企業各部門明確需求而且有維護成本。整體下來，屬于有苦勞難出功勞的工作。之前工作經歷中，單個算法工程師花了很多時間做用戶畫像，最終限于能力及應用場景，也只是黯然離職了。

　　對于大部分中小型互聯網企業企業和互聯網+企業，如果能夠引入第三方畫像系統，幫著完成畫像構建和維護，顯然是更加明智的選擇。