2.2　用戶運營和用戶畫像的關系

從前面的例子中我們可以看出，數據輸入得越多，樣本量越大，用戶畫像的模型就越準確。雖然利用大數據進行用戶畫像建模通常都是技術人員的工作，但是用戶運營也要了解用戶畫像是如何建立的，這是為什么呢？

我們可以回到從用戶路徑中分析用戶運營職責那里尋找原因。

1）海量數據的建設流程過長，有些場景會影響效率。用戶畫像模型的建立和輸出確實需要數據部門完成，畢竟整個用戶畫像流程包括海量數據的收集、清洗、監控，不是運營人員能處理的。處理大量數據并進行數據清洗、輸出可視化模型的流程很長，而互聯網用戶行為會受到各種各樣的因素影響，且變化較快，甚至在建模的過程中都會發生變化。如果建模需要兩三個月完成，在這兩三個月里出現一次公關危機可能就會導致用戶大量流失。

2）小范圍用戶畫像能夠指導用戶運營工作。如圖2-2所示，在用戶路徑中用戶運營在源頭就已經介入了，這時如果只是等著建模完成，就沒有辦法在一些關鍵節點及時抓住用戶。而了解用戶畫像建模的基本原理，有助于用戶運營去做一些定向用戶畫像建模和分析的工作，以便及時進行運營干預。

圖2-2　為什么用戶運營要會分析用戶畫像

比如，用戶運營只是想知道某一個運營活動或者運營方式能不能針對不同的用戶去做，他就會有一些更小范圍的、更垂直細分的用戶畫像需求，這時就比較難向數據部門申請這樣的用戶畫像。而如果用戶運營掌握了基本的用戶畫像邏輯，就可以自己去抽樣數據，根據數據建立模型，然后再通過這個模型做更進一步的運營工作。

用戶路徑的全流程包含拉新時期的定向運營、用戶激活后的引導、活動運營的活動效果回歸以及沉默用戶的喚醒。如果用戶運營不知道產品的用戶畫像，那么他基本上就是在摸黑做運營。在當今互聯網產品越來越細化的趨勢下，不針對不同類型用戶進行精細化運營是無法達到最佳運營效果的。了解建設用戶畫像的方法并合理運用用戶畫像，有助于用戶運營找到更有效的運營思路。