传统企业转型的前提：知道你的用户长什么样？

点击上方蓝字“慕蓉”关注公众号

限时领取一次免费线上咨询机会

这是“慕蓉”公众号第137篇原创文章

近期在为本土传统企业做转型咨询的过程中发现，尽管企业已经深耕行业十余载，但是还不明确自己的用户都有哪些种类，其实这是传统企业转型难的一个主要原因。

很多传统企业不明白在互联网时代，盈利模式怎么就不知不觉地行不通了？首先我们要知道，企业能在众多竞争者中站稳脚跟，核心靠的是差异化。传统行业过去的盈利模式基本靠的是信息差，不必费心做用户运营，仅靠资源+信息差的组合就能盈利。这种经营模式的本质是，提供基于信息差的差异化商品。而互联网时代的信息化发展在逐渐消灭信息差。当商品的差异化逐渐消失时，传统企业就必须转型提供服务，而想要打造差异化的服务，就必须做精细化的用户运营。

举一个最常见的传统经营模式成功转型的例子——社区小超市。传统的社区小超市只是卖卖日常消耗品，而现在的社区小超市基本都是线下实体超市+线上微信群的模式。分析线下顾客的群体特征，在线上社群内推荐商品团购，顾客线上拼团付费，线下取货。同时提供存、发快递服务，带动了店面的客流量与客单价。

看似简单的“社区团购”其实是潜力巨大的蓝海市场：从2014年至今，美团、阿里、拼多多、滴滴等巨头先后杀入社区团购赛道，11月又有消息传出字节跳动、快狗打车都计划进军社区团购。而“社区团购”转型的基础就是明确店面的顾客特征，有针对性地提供团购商品，才能激发线上线下的运营模式运转。

传统经营模式的转型用到的其实是互联网运营中的基础工具：用户画像。传统企业对这个词可能并不熟悉，但其实每个人都在为互联网巨头提供用户画像数据。有没有想过，你经常刷的抖音或者快手，为什么推荐的内容总是你喜欢看的，所以一刷就是几个小时。但是如果你打开身边人的抖音，你会发现推荐的内容和你的完全不同，这就是用户画像为产品和运营提供的指导作用。

那么到底用户画像是什么呢？用户画像即用户信息的标签化，是通过分析用户群体的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。通过对这些数据进行分析，我们明确了用户的喜好和需求，就能有针对性地推出不同种类的产品或者服务，并进行相应的精细化用户运营。

而传统企业一般陷入的误区是，认为自己知道用户画像是什么，比如女，未婚，年龄25周岁，国企财务。而实际用户画像的呈现过程远没有这么简单，要通过许多维度的数据分析。因为互联网时代提供的信息太多了，现代人已经十分多元化且多变。最近在读的书，最近用过的APP或者商品，都有可能影响其即刻的消费行为。仅通过年龄、性别、职业等维度粗略推测已经无法计算出准确的用户消费习惯。

对于传统企业来说，基本都已经积累了一定基数的用户群体，也积累了这些用户群体的系列数据。着手分析这些数据，对用户进行画像分析，我们需要首先了解三个数据标签：统计类标签、规则类标签与机器学习挖掘类标签。

统计类标签可以理解为用户的自然属性标签，基本是用户填写提供的，如性别、年龄、城市与职业等。而规则类标签可以理解为用户的消费属性，是平台通过简单的数据埋点计算得出的，比如“消费活跃”用户的定义为“近30天交易次数≥2”。机器学习挖掘类标签可以理解为对用户的偏好预测，是高级算法通过对用户的历史数据计算分析得出的，如判断用户对某类商品的偏好程度，对不同商品的价格接受程度等。

用户是企业一切经营活动的基础和目标，用户画像可以指导企业的产品和运营策略，精准的用户画像还可以在经营活动中降本增效。对于传统企业转型产业互联网的过程，用户的数据更是不可浪费的基础资源。关于用户画像的更多应用方法，我们会在后续的文章中详细讲解。