關于用戶畫像這個話題可以從便利店說起...
 
 在互聯網還不普及的時代，交易和購買行為基本上是離線進行的。
 
 便利店店主通常給來訪的顧客貼上不同的標簽。例如，對于經常去商店購物的顧客，店主會把他們視為常客。如果顧客沒有帶足夠的現金，他們將被允許賒賬甚至免費。另一個例子是一些顧客喜歡買甜點。如果商店貨架上有新的甜點，當顧客光顧商店時，店主會主動推薦這樣的顧客...
 
 因此，在很小的時候，人們就學會了觀察情況，對不同的顧客說不同的話，并提供不同的服務。
 
 那么，老板如何給這些顧客貼標簽呢？
 
 事實上，老板根據顧客在商店的消費行為來判斷他們。有些人每天準時去小商店。隨著時間的推移，會議的第一句話可能是“下班后你會去接孩子嗎？”如果你像這樣靠近，老板和顧客之間的距離會在一瞬間縮短。有些顧客每次都會購買高價釀造啤酒，所以老板可以猜測顧客的生活質量還不錯。當他們有新的飲料口味時，他們也會為顧客考慮安利...
 
 互聯網攻擊
 
 后來，網上購物出現了，商品的瀏覽和交易也在網上進行。
 
 網上的好處是:第一，商品類別更加豐富和全面；第二，在線交易更快更方便。
 
 當然，這也會帶來不利因素。缺點是:商品信息過載導致選擇困難，整個購物過程變得更加理性，溫度降低。在那個時候，是店主第一次發現了這個問題，也是在那個時候，像《商店圣經》這樣的書開始流行起來。
 
 這本書的主要內容如下:店主如何通過顧客在商店購買的商品、消費頻率、消費金額等信息來猜測顧客是什么樣的人。那么店主如何與這樣的人打交道，如何讓他自己的網上商店生動地運作。
 
 不難發現，這種技能是將離線觀察技能轉變為在線用戶行為洞察。因此，第一批畫像系統的生產商不是平臺方，而是服務提供商本身。因為他們希望能獲得更好的資源，他們會想盡一切辦法考慮顧客的偏好。
 
 大數據傳入
 
 在店主經營網上商店的一段時間后，平臺方面發現店主在洞察和操作用戶方面非常活躍。為什么不幫助他們在平臺上跑得更好呢？以便更多的人愿意在自己的平臺上開店？
 
 這種想法可以理解為去集中化，賦予企業權力。由于平臺端擁有比店主更全面的數據，平臺能做的遠不止店主。
 
 因此，平臺采取了以下三項關鍵措施:
 
 首先，建立一個全球用戶畫像。
 
 你擁有的用戶信息越多，畫像就越準確和豐富。然后平臺不僅可以掌握用戶的消費數據，還可以收集客戶的行為數據，將這些數據組合起來生成第一方的用戶標簽，通過這些標簽可以生成更多的多維和三維用戶畫像；
 
 其次，為了解決信息過載的問題，引入了推薦系統來分發內容。
 
 推薦系統本質上是人與商品關系的模型。它用于推薦適合不同人的商品或內容，使顧客能夠更快地找到自己喜歡的商品，縮短瀏覽和購買的路徑和決策時間。
 
 第三，為了讓企業更好地經營自己的店鋪，該平臺引入了一些操作工具。
 
 支持企業使用一些平臺生成的標簽來觀察自己的用戶，同時提供一些廣告和推廣服務、聊天渠道和在線客戶服務，使企業能夠為客戶提供更好的服務。
 
 畫像系統1.0時代
 
 人們逐漸認識到用戶畫像的重要性:它可以幫助業務人員更好地了解用戶偏好，找到一個優秀的運營計劃；它還可以幫助產品人員更好地理解用戶細分，從而不斷在產品上做出新的嘗試，畫像系統就誕生了。
 
 第一代畫像系統可以簡單地定義為:標簽時代。
 
 當時，交通仍然是國王，人們更關心的是在畫像系統中可以提供哪些尺寸的標簽數據，并且持有標簽數據也可以促進它。這的確是一個有效的方法，因為當時互聯網還處于藍海時代，垂直領域的競爭并不激烈，所以誰有第一次機會，誰基本上就有第一次機會笑到最后。
 
 在畫像系統的1.0版中，重要的功能是標簽的數據內容，其中許多是第三方的標簽數據。如今，開始做畫像的人基本上是在做廣告相關的生意。
 
 畫像系統2.0時代
 
 隨著流量逐漸達到上限，用戶操作的價值被突出顯示。
 
 無論是個性化推薦、假日溫馨提示，還是大小特殊活動，都是操作的工作。說產品和研發賦予產品生命是夸大其詞的，而操作可以決定它的生命和高度。
 
 第二代畫像系統可以簡單地定義為:洞察時代。
 
 只要我們談論運營，我們就不能簡單地將其定義為廣告、拉動新的運營等。車站的運營也占很大比例，如廣告空間的分配、活動的規劃和推廣、成千上萬人的推薦、準確的營銷等。
 
 企業需要盡可能多地收集用戶在產品中使用的痕跡，并根據用戶積累的業務經驗和知識繪制用戶的畫像。
 
 第二代人像系統需要商業人員更多的商業理解和智慧，才能更好的運行和成長，發揮人像系統的力量。
 
 畫像系統2.0是什么樣子的？
 
 首先，縱向系統2.0需要包含1.0能力，即標簽生產能力(label production capacity)，即行為數據的獲取能力和標簽的處理和生產能力。同時，根據自身業務需要，確定是否需要引入第三方標簽來協助運營。
 
 其次，它的核心功能是用戶的洞察力和分析能力。
 
 從單個分析點支持，也從群體分析支持。分析的維度不再停留在傳統的維度，如性別、教育背景、城市等。，但也應提供與其自身產品相關的更多維度。
 
 例如:首選商品類型、首選訪問時間等。人像信息更符合自己的業務，人群更具立體感。
 
 同時，它不僅支持靜態分析，還支持歷史回顧和未來預測。
 
 用戶的畫像絕不是不可改變的。在數據支持的情況下，可以動態靜態觀察人群的變化趨勢，結合科學的預測回歸算法，實現行為的外部擬合預測。通過從點到面分析目標用戶，輔以動態和靜態的結合，企業可以對用戶有一個更加立體和清晰的了解。
 
 以上是用戶畫像發展的大致歷史。不難發現，用戶畫像的應用從開始到結束都離不開某些操作屬性。隨著操作價值的逐漸凸顯，用戶畫像的價值和要求也隨之增加。
 
 我相信畫像系統的快速發展也將在未來的不斷探索和迭代中促進操作和游戲方法的創新和迭代，使畫像系統真正成為企業運營的利器。