在移動互聯網的紅海時代，用戶規模趨於飽和，獲客成本急劇攀升，競爭日益殘酷。一個產品要從海量APP市場中脫穎而出，要讓目標用戶下載它、註冊它、使用它甚至忠於它，關鍵在於產品是否能滿足用戶需求。APP開發者只有充分了解用戶，才能更好地獲取用戶、服務用戶、留住用戶。
APP運營者如何瞭解用戶的真實情況？在現今流量紅利逐步消退的大環境下，很多運營者將用戶畫像視作聯繫APP與用戶的紐帶。簡言之，用戶畫像就是根據用戶的屬性及行為特徵為其打上不同的標籤，主要包含基本屬性、社會屬性和行為屬性，如年齡層次、性別、地域、興趣愛好等。然而，對於普通APP開發者來說，要構建精準、全面、多維的用戶畫像體系並不容易。
構建精準的用戶畫像體系需要足夠龐大的數據體量、強大的數據分析能力和科學的建模能力等。個推在消息推送領域深耕多年，接入了數百億SDK，覆蓋數十億終端，加上高效的數據分析算法，建立了完善的用戶洞察模型，構建出包含數十種屬性標籤、數百種興趣愛好標籤的用戶畫像體系，可以幫助開發者深入洞察用戶，精準把握受眾，以差異化服務致勝。
為了拉近APP與用戶的距離，幫助運營者實現千人千面的精細化運營，個推旗下用戶畫像產品“個像”全新升級，為APP開發者提供豐富的用戶畫像數據以及實時的場景識別能力，在拉新、促活、留存、收益等不同階段幫助開發者提高轉化與留存，提升產品競爭力。
標籤維度豐富，真實還原數據背後的人群
在多元社會中，豐富多樣的娛樂生活導致“純粹”的人日益減少，人越來越“複雜”，用戶的興趣偏好、場景需求呈現多重、善變的特徵，因而僅從人的自然屬性、社會屬性去構建用戶畫像是不精準的。個像的用戶畫像體系包含冷熱溫三大類標籤，以豐富的標籤維度真實還原數據背後的人群。“冷數據畫像”包含了用戶的年齡層次、性別、興趣、常駐地、消費水平等相對穩定的用戶屬性特徵；“熱數據畫像”則是基於地理位置來判斷用戶當前所處的場景，比如居住地、工作地、機場或電影院等；在冷數據和熱數據的基礎上，“個像”構建了“溫數據畫像”，其可提供用戶近期活躍的應用、活躍的場景等具有一定時效性的行為數據。藉助個像系統，運營者不僅可以瞭解用戶的屬性特徵、社會背景、興趣喜好，還能把握用戶的內心需求、性格特點、社交人群等潛在屬性，並根據用戶的場景需求為其推薦相應的內容。冷熱溫三大維度數據把原本冷冰冰的數據復原成栩栩如生、全方位的用戶形象，從而驅動精細化運營。
新用戶冷啟動階段，助力內容精準推薦
在移動互聯網時代，用戶的注意力越來越寶貴，新用戶首次打開APP後若不能看到“閤眼緣”的內容，就有可能會卸載。在花高成本獲得新用戶後，唯有確保用戶對產品“有眼緣”，才能有效提升產品的留存率，防止被卸載。接入個像SDK後，新安裝應用的用戶在第一次啟動應用時，運營者可以藉助個像來查詢用戶畫像標籤，在首次加載時自動推薦用戶感興趣的內容。精準的內容推薦機制可以為APP打造完美的“第一印象”， 讓用戶“一見鍾情”，幫助運營者打破新用戶留存率低的魔咒。
快速識別換機用戶，輕鬆找回“老朋友”
與“新用戶”較為類似的另一個場景是“偽新用戶”——換機用戶。很多內容類平臺本身支持遊客模式瀏覽閱讀，因而當用戶更換手機、重新安裝應用首次啟動時，APP很有可能將此用戶判定為“新用戶”，用各類用戶感興趣、不感興趣的內容反覆“試探”，效率低下。但藉助個像系統，開發者能夠第一時間識別出這些“偽新用戶”，調取出用戶已有的特徵，繼而快速實現內容的精準推薦與個性化運營。
打造內容精準推薦系統，實現千人千面運營
在內容推薦方面，個像除了支持基於用戶自身的屬性偏好推薦，還能夠通過相似性建模技術，實現基於APP用戶群特徵進行內容推薦——找到與目標用戶相似的用戶群，利用該用戶群的行為特徵對目標用戶進行內容推薦。如某電商APP通過個像進行大數據建模後，瞭解到新增的某用戶群體與已有的W用戶群特徵最為相似，而W用戶群都喜歡運動，從而在產品推薦欄目，可以優先為此新增群體展示運動類產品。
結合地理圍欄技術，助力實時場景精細化運營
個像結合地理圍欄技術，可以實時分析用戶所處的場景並及時傳遞給開發者，從而幫助APP精準推送或指導廣告投放等。如旅遊類APP希望向進入某景區的中高收入人群推送星級酒店信息，個像能夠智能判斷出景區範圍內的用戶是否符合應用的要求，藉助地理圍欄技術，實時向目標受眾推送相關內容，實現個性化的場景運營。
定製個性化標籤，最大化流量價值
針對特定客戶的個性化需求，個像還能提供量身定製的畫像數據分析服務，與數據需求方聯合建模，輸出定製化標籤。這些定製化標籤，除了幫助APP實現標籤增補以外，還可以進一步幫助APP聚焦更符合廣告主目標人群的精準用戶，從而提升APP的廣告流量轉化價值。
個像，還原數據背後真實的人群與場景，助力應用找到正確的人與合適的場景，以千人千面的精細化運營全面提升用戶留存與轉化。
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