如何避免形式主义的用户画像?

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如何避免形式主义的用户画像?

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美人虞 发表于 2016-11-1 06:44:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
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最近,频繁遇到各类公司找我交流“用户画像该怎么做”这个问题。什么是用户画像呢?就是根据某个人表现出来的网络行为,猜他是男是女,挣多挣少,孩子多大,乃至要买什么东西这些背后的特征。

如何避免形式主义的用户画像? 1

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用户画像,是大数据三百六十行居家旅行、装逼煽情必备的概念,它还有个类似的概念叫受众定向。个人觉得,“用户画像”这个词听起来更加关注人口属性、生活状态这些基本静态信息,这多少有点误导:我们重点关注的,往往是某用户“最近要不要旅游”、“准备买多少钱的车”这样能驱动直接效果的动态信息。从这层意思上说,用“受众定向”更加准确。

俗话说,画龙画虎难画骨,知人知面不知心。为什么知人心这么难呢,道理很简单:猜对了也好,猜错了也罢,都是一头雾水,并没有可靠的正确答案(术语称为“Ground Truth”)。对此,白居易老先生早有教诲:周公恐惧流言日,王莽谦恭未篡时,向使当初身便死,一生真伪复谁知?

用户画像,跟这个也有点类似。比方说,你把某人标成“足球爱好者”,对不对他自己都不一定拿得准。就拿中国足球事业的革命家、教育家高俅同志来说,他到底算“足球爱好者”么?恐怕答案是见仁见智的。因此,先要给大家解放下思想:除了性别、年龄这些有明确答案的标签,其他大多数兴趣标签,探讨其“准确程度”是没有意义的。

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从技术层面看,用户画像的过程比较乏味,感兴趣的朋友可以参考《计算广告》一书。我们今天来讨论一个看起来最简单、却最难以把握精髓的环节:如何设计用户画像的标签体系。



什么是标签体系呢?简单说就是你把用户分到多少个类里面去。当然,每个用户是可以分到多个类上的。这些类都是啥,彼此之间有何联系,就构成了标签体系。标签体系的设计有两个常见要求,一是便于检索,二是效果显著。在不同的场景下,对这两点的要求重点是不同的。笔者见过很多做用户画像的产品经理,往往醉心于设计一个伟大、 光荣、正确的标签体系,这往往是形式主义的调调儿。

一般来说,设计一个标签体系有三种思路:

一、结构化标签体系。简单地说,就是标签组织成比较规整的树或森林,有明确的层级划分和父子关系。结构化标签体系看起来整洁,又比较好解释,在面向品牌广告主开喷时比较好用。性别、年龄这类人口属性标签,是最典型的结构化体系。下图就是Yahoo!受众定向广告平台采用的结构化标签体系。

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不过,实践当中即使是面向品牌广告主,售卖非人口属性的受众也存在很大困难,原因又回到文章开头说的问题:这些标签从原理上就是无法监测的。

二、半结构化标签体系。在用于效果广告时,标签设计的灵活性大大提高了。标签体系是不是规整,就不那么重要了,只要有效果就行。在这种思路下,用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系,而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则,切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。

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当然,标签体系太过混乱的话,投放运营起来就比较困难。因此,实践中往往还需要对一定程度的结构化做妥协,除非整个投放逻辑是机器决策的(比如个性化重定向)。

三、非结构化标签体系。非结构化,就是各个标签就事论事,各自反应各自的用户兴趣,彼此之间并无层级关系,也很难组织成规整的树状结构。非结构化标签的典型例子,是搜索广告里用的关键词。还有Facebook用的用户兴趣词,意思也一样。

半结构化标签操作上已经很困难了,非结构化的关键词为什么在市场上能够盛行呢?这主要是因为搜索广告的市场地位太重要了,围绕它的关键词选择和优化,已经形成了一套成熟的方法论。




面向品牌的结构化标签体系,设计的好坏似乎并不太重要;而彻底非结构化的标签,也没有太多设计的需求。产品狗们碰到的难点,往往是如果设计合理的半结构化标签体系以驱动广告的实效。这里面最关键的诀窍,是深入研究某个具体行业的用户决策过程。

站在上帝造万物的视角,以电视台分频道的方法将用户分到“财经、体育、旅游、…”这样的框框里去,其实并不难,也没有太大意义。真正务实的思维,是不要关注那么多的行业,把目光聚焦在你目前服务的客户类型上。本来嘛,你接的都是电商客户,关注教育行业用户分类有啥意义呢?

在确定了行业之后,要建立该行业的用户标签体系就有点儿挑战了。什么叫深入研究用户决策过程呢?说白了就是要洞彻在这个行业里,用户决定买什么、不买什么的原因和逻辑。我们举几个常见的行业说明此事。

一、汽车行业:先来看汽车行业,是因为这里的用户决策逻辑比较清晰。一个准备购买汽车的用户,首先考虑的因素,一定是价格。有二十万预算,就买不了五十万的车,也不大会考虑十万以下的车。接下来要挑选的,就是车型了。如果家里有两个孩子,十有八九会考虑七座车;要是单身贵族,没准会弄个跑车玩玩。这两项都是比较理性甚至刚性的约束。而在这之后,才是对品牌精挑细选。

因此,汽车行业的标签体系大体应该是:价格—>车型—>品牌,注意重要程度的排序是不能错的。如果从直觉上先考虑品牌、调性,那便是形式主义的思路了。

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二、游戏行业:游戏的用户决策过程总体上令人难以捉摸,这是因为它有点儿电影、音乐一样的艺术性特质。而人们对艺术的喜爱,并不是理性的,也就难以总结规律。本人不玩游戏,也搞不清RPG、ACT、SLG、RTS、STG这些类型(不玩你这词儿可够熟的!)。那么用这些分类用做标签体系行不行?这也是形式主义的思路:因为上面的分类只是为了便于游戏组织和索引,并不是用户的决策逻辑。难道一个“RPG游戏爱好者”,会看到RPG就非玩不可,其他的游戏都不屑一顾么?

那么游戏行业就没法做了么?当然不是。要想把游戏的用户标签做好,就要深入到细分的游戏场景中去深入研究。比方说,玩slots(老虎机)游戏的用户,往往经常换不同素材的新游戏,也就是说,将“slots”作为一个用户标签,与用户决策过程是相符的。而喜欢海岛奇兵游戏的用户,对于SuperCell新出的游戏也心向往之,此时“SuperCell”这个品牌就成了有效的用户标签。

三、电商行业:从消费者的角度来看,电商行业其实不能称为是一个行业,而是多个行业的集合。不过对于电商中典型的商品类型,例如服装,用户决策过程其实是相当微妙的:某个女生看了H&M的某款裙子,其实无法推断出她要买裙子,也不一定是对H&M情有独钟,也许仅仅是因为该款裙子某个特殊的造型。在这类商品中,“H&M”或者“连衣裙”都不一定是有效的用户标签。

因此,电商行业的实际做法大家都看到了,基本上不依靠分类,完全以“单品+个性化推荐”的方法构建和使用标签体系。

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那么教育行业怎么做?旅游行业怎么做?这篇文章不是教材,无法一一尽述。大家掌握了上面的思路和方法,应该能够自己举一反三。有人会问了,那么是不是每个行业研究透彻以后,给出一个标准的用户标签体系,就可以一劳永逸了么?答案是否定的,这里面有两个原因。

首先,大多数情况下标签体系是开放的,并不存在一劳永逸的列举结果。上面电商行业就是个很好的例子:新的商品、新的产品类别不断产生,不断地研究和调整也就必不可少。

其次,每家公司面向的客户都有自己独特的特点,再加上拥有的数据源不同,只有根据这些灵活调整标签体系,才可能取得最好的效果。比如说教育行业,在整体上研究用户决策过程,可以得到一个通用标签体系;但是如果特别关注儿童教育、考研教育、或者英语教育,显然还要研究更加精细的决策过程和标签体系。

总之,不要以为用户标签体系的设计跟编纂新华字典一样,在案头潜心研究逻辑就能一劳永逸地做好。实际上,这是一项持续进行的、黑手黑脚的实战性极强的产品工作。



还有个小问题:前面我们说了,标签没法衡量准确性,那怎么判断用户画像结果的质量呢?这里要用到reach/CTR曲线。我们以下图为例来说说。

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上图是一条典型的reach/CTR曲线:它的横坐标即reach,表示的是某个标签(例如“汽车”)触及到的用户在整体用户中的占比;它的纵坐标即CTR,表示的是该标签的用户在对应类型的广告(上例中为汽车广告)上表现出来的点击率。

为什么会是一条曲线呢?因为我们在做受众定向时,往往会在用户在该标签的得分上设置一个阈值,判断是否是该类型用户,随着阈值设置的不同,reach水平就会变化,相应地CTR也就会变化。这条曲线的最右端,即reach等于100%的点,对应的CTR是该类型广告的平均点击率,这个点跟模型无关,是固定的。而随着reach的降低,一般来说CTR会对应提高(当然这一点没有理论上的保证)。一般来说,两条reach/CTR曲线相比时,整体处于上方的曲线有较好的定向性能。

每个产品经理,都要好好理解一下reach/CTR曲线,从思想根源上破除“标签准确性如何”这样的疑问。



所有参与到用户画像工作中的朋友,在开始写第一行代码,设计第一个产品之前,本文的内容都值得好好读一读,因为关于这些问题的错觉与误解,实在是太多了。如果您觉得本文有价值,那就转给更多的朋友看看吧!




作者: 北冥乘海生

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射鸡狮 发表于 2016-11-1 10:13:03 | 显示全部楼层
Ground Truth
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