用户画像的7个维度案例（用户画像的7个维度分别有哪些）

投稿用户 • 2022年7月27日 pm2:00 • 创业干货 • 阅读 761

说到用户画像，运营同学应该不陌生，本篇文章会从几个维度描述用户画像的内容，也从三个方向验证其解决了什么问题；同时提出构建画像的难点。

目前网络上对这个主题做了不少的内容，只不过不同的应用的场景存在分歧，以致于画像的解说和应用要领也不尽相同。简略来讲：画像就是一个人的“维基百科”，在这个百科中，介绍了用户的来历、身份、做了什么事情、在某些业务场景下的成就或者比较“有名”的事情。只不过，对于平台和运营方而言，浏览量和能够掌握详细资料的本钱太高，所以又在此基础上做了标签的提炼，从而涌现了用户标签系统。如今市面上看到的用户画像，实际大部分是用户标签库。

用户标签库的构建水平，代表着平台对用户的认知水平。

但所谓“道高一尺魔高一丈”，黑产的袭击伎俩不息地变更，原有的运营解决方案会进入响应的“失效期”。如果要感知到这一变迁，运营方就可以借助画像的标签内容进行统计分析，以此来加快感知速度和效率。

风险内容的攻防，不是对单一用户的攻防，而是对群体的攻防和管控，而群体中的用户表现，往往是具有相似度的。谛听安全依托多年的人工智能领域的研究和应用经验，推出业务安全场景的服务与运营计划，可以提供多维度的认证方式，快速核验用户身份。画像是众多用户的标签集，此时平台可通过标签集的相似度对相似用户进行挖掘。平台往往是从多个维度叠加来做相似度挖掘。同时再借助关系图谱，将用户之间的强关联属性提炼出来。因此，一个简略的群组就产生了。

而此时用户的标签，则会上升到群组，构成群组的标签，群组画像。从技术的角度举例解释，就是分析占库存场景，让平台能够检查下单率超越必定阈值用户的占比，再与以前的失常占比进行比拟，来获取到制定的规则是不是正在生效。

实际上，用户画像不只有一种，很多仍是在账号维度起程，更可能是一个方法论的内容。在实战中，还要设置摆设画像、IP画像、手机号画像、订单画像等多种画像。画像这个产物，将从后期的需求建立标签，到大量标签库下的建立变量，直至可以获取自动制造标签。而在制造标签这个方向上，对于风控团队而言，除了需求增强本身的挖掘技能以外，还需要供应一套规范的、快速的验证标签的产物流程。

将用户画像群类进行精准划分，让企业与平台的数字化流程操作更加简洁轻松，达到良好的控本效果与处理效率。

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用户画像的7个维度案例（用户画像的7个维度分别有哪些）

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