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第二章 先区分后描述全面认知用户特征（第2页）

群组的用户，很有可能是收入水平高的人群；参加了“携程里程积分兑换经验”

或者“各地酒店推荐”

群组的用户，很有可能是经常出差的人；参加了“新番动画推荐”

或者“手办海购交流”

群组的用户，很有可能是二次元爱好者。

如果我们做出行类产品，那么就可以从出发地和目的地做一些间接的判断：出发地往往是高档小区的，目的地经常是高档会所的，用户很有可能是收入水平高的人群；出发地经常不在同一个城市而且是酒店的，用户很有可能是差旅人群；目的地偶尔在漫展的，用户很有可能是二次元爱好者（不容易判断，毕竟宅男的出行数据原本就很少）。

从这里，你其实也能感知到，为什么人们总说作为电商平台和支付平台的阿里有最完整的行为数据乃至最完整的人群画像，那是因为根据生活消费的商品和服务，几乎能够推断一个人全部的特征，而越是习惯网上购物的用户，衣食住行都用同一个支付手段的用户，就越能够被电商和支付平台完整描述。

对于高收入人群，我们通过他是否加入了“高端信用卡交流”

群组或者是否从高档小区出发来判断，是比较间接的，数据的准确度会由于以下原因降低：

●召回率低，并非所有高收入用户都会加入群组或住高档小区；

●频次低，高收入群体大都有私家车，用出行产品打车的频次原本就很低；

●现实场景有误差，加入群组可能是帮别人查东西，出发地为高档小区也可能是为方便打车，但实际住在别处。

假如是通过平时的各种消费习惯判断呢？甚至通过理财习惯和账户余额判断呢？准确率显然会高出好几倍。

更不用说二次元宅男这种用户群体画像了。

宅男平时点外卖的消费，充值有版权动漫的会员，在淘宝上买周边等，全都记录在平台上，获取到的行为数据十分完整，且具有很高的准确度。

百度在几年前开始走下坡路，大家在讨论时经常会提到百度的产品缺乏用户体系。

为什么缺乏用户体系就不能解决用户问题呢？难道不是只要提供功能和服务，满足用户需求，就可以吸引用户使用吗？这个逻辑肯定没有问题，问题是要提供更好的功能和服务就势必需要对用户有更好的认知，但百度连用户是谁都不知道，只面对茫茫的数字和行为数据，不知道数据背后的用户是什么样的人。

这种认知就低了很多层次，在做更多业务拓展，创造更多用户价值的路径上根本迈不开腿（当然，百度缺乏用户体系导致的问题还有很多，这只是其中一例）。

建立数据、特征、画像的关联

具体来说，数据跟画像之间应该怎么建立关联呢？这需要我们赋予冷冰冰的数字一个所谓的特征标识，这些特征聚焦的就是用户人群，每个人群都有一个画像。

比如，我们看到有许多加入群组的行为数据，这些数据意味着什么呢？单看数据没有任何意义，我们要看有哪些群组能够赋予特征含义。

对于“加入高端信用卡交流”

这个行为来说，我们就可以赋予其“高收入”

的特征含义。

许多“高收入”

特征的聚集，就能够聚焦一些用户。

所谓聚焦往往就是建模的过程。

“高收入用户”

可能需要一个模型公式来计算，我们分析一个最简化的情况。

一个用户是不是高收入用户的可能性为P=αA+βB：A是他在“高端信用卡交流”

群组的行为特征，在就是1，不在就是0；B也类似，是他在“私立幼儿园交流”

群组的行为特征。

我们不能直接做加法，还要判断这两个特征与高收入用户的关联度有多大。

最科学的方法是做实地调研，我们可以搜集1000个用户的行为特征，然后用可靠的调研方法确认这1000个用户是否真的是我们认为的高收入用户。

用这个做模型，最后就能得到α和β的值。

与此同时，我们也有了统计学上的置信度的判断，即假如我们得到了一些用户的P值，我们认为他们很有可能是高收入用户，并判断出这个概率到底是100%，还是80%。

建模是最有效的方法，不过并非每个团队都有这么好的资源做建模。