用户画像的运营实际应用
运用用户画像把握用户行为，进行精准化运营，往往能够收获到意想不到的效果。
今天的文章很短，不过千字，但估计应该对一些同学会有一些启发。
用户画像的定义
简单的说，用户画像就是将所有用户的数据进行归拢、聚类之后，通过标签或其他方式将用户行为进行分类，从而得出精细的用户类型，用以运营、产品的实践。换句话说，通过分析数据，将用户行为归类，得出各种类型的用户群体，并为后续的持续的精细化运营做准备。
用户画像这一概念已经被广泛讨论，但今天我们将聚焦于运营中的第2类和第3类用户画像的应用。
用户画像在运营中的应用
让我们来看看目前亮哥的工作。在业务模块中，有一个保险返现的模块。该模块与保险公司合作，根据用户的驾驶行为和停驶情况按照一定比例返还用户的保费，类似于UBI产品。
这个产品的基盘用户是所有购买了指定保险公司车险的用户，但需要用户报名才能激活服务。
因此，促进用户报名成为这个产品用户的关键。
在运营介入之前，自然增长的总体转化率仅为1%。然而，运营介入后的大约两个月时间内，总体转化率已经提高到了约10%。
那么，是如何做到的呢？
很简单，我们分析了已参与活动的用户构成，以及用户参与活动与不参与活动的差异，然后将用户分为两类，并开始重组文案和推送策略。
在这里，用户分析的过程就是建立用户画像。
最终，我们建立了这样的用户画像：
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根据年龄和日常应用活跃度的差异来区分不同的人群。
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试探不同人群对文案的感知，并总结出不同人群关注的重点。
通过这样的方式，我们为新增用户实现了不同画像人群的不同邀请文案设计。
举个例子，对于不同的人群，我们会选择推动这个业务帮助他们赚钱还是帮助他们省钱，因为不同的人群对这两种表达的反馈是不同的；推送的时间节点是选择上午的早高峰时段还是晚高峰时段，是之前还是之后，等等。
这些尝试让我们积累了更多的经验，对于刺激用户转化具有实际的指导意义。
事实证明，上线后这些措施对于目标用户转化率的提升起到了巨大的帮助。
用户画像应用的难点
首先，需要有充分的数据支持。这一点的原因是因为很多运营同学无法获得数据，或者公司的数据不完整。
对于数据，我的建议是能够收集到的都要收集。与应用活跃度有关的数据一定要有记录。
其次，要尝试数据的抽取和归类，即使不是很专业、不熟练。
根据亮哥的经验，大多数公司的数据部门主要负责数据仓库，具备分析和输出能力的并不多。
因此，运营人员和产品人员都应该具备数据抽取、归类和分析的能力。
第三，要具备精细化运营的思维模式。
不断迭代、小步快跑、快速试错是关键。
要敢于提出假设，并不断在不同范围内验证假设，最终形成结论和能力。
基本上就是这样。
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