从0-1搭建用户画像系统的设计思路（三）
06 形成初步用户画像
基于用户画像数据，可以使运营人员、营销人员，有更好的用户认识，带来更佳的用户服务质量，实现精准运营、精准营
销。
设计用户画像的可视化展现时，可以使用以下工具：
其中tableau、powerbi等自助式数据分析工具，可以让没有编程经验的业务人员、运营人员等进行自我数据分析，不需要依
赖IT人员。
07 评估用户画像效果
在初步形成了用户画像后，并不能直接交给运营、业务人员实际使用，还需要评估用户画像的准确性。
评估方式主要分为3种：逻辑验证、A/B test、用户回访。
逻辑验证：也叫做交叉验证；在完整的用户画像标签体系中，一些标签往往会存在一些相关性；比如用户的累计在线时长越
长，订单量通常会越高；比如购买3C产品的用户群中，男性用户数通常大于女性用户数；另外，如果公司购买了第三方机构
的数据，也可用于交叉验证。
A/B test：也叫做灰度测试；以上述的忠诚度为例，保证对照组、实验组的流量相同；对实验组的用户，进行提升忠诚度的
运营策略（促销活动、积分奖励等）；如果实验组的用户，忠诚度相比对照组用户，有一定提升，则可以认为用户画像比较
精确。
用户回访：最朴实的评估方法，比如用户画像系统，定义了10万用户为低忠诚度用户；此时从中随机抽取1000人，交给客
服，进行回访。根据回访结果，判断用户画像结果是否准确；甚至可以对回访结果进行文本挖掘，形成词云，查看消极词的
占比。
08 总结
当公司业务规模，用户体量上升到一定量级；业务、运营团队，往往会提出对用户精准运营的想法；此时就需要用户画像系
统，在支持业务运营的同时，也可以帮助产品经理更好的了解用户。
0-1搭建用户画像系统，需要在已有比较成熟的数据仓库的前提下进行：
• 数据建模：根据业务模式，设计相应的数据模型
• 梳理用户画像维度：不重叠、不遗漏的梳理用户标签体系
• 形成初步用户画像：可以使用tableau、powerBI、echarts等多种工具，生成可视化的用户画像
• 评估用户画像效果；通过逻辑验证、A/B测试、用户回访等方式，验证用户画像系统中的标签是否准确
• 根据评估效果，持续优化用户标签系统