隨著大數據與人工智能(AI)技術的發展與成熟，國家政策層面對大數據與人工智能技術、創新、創業層面的支持，企業越來越意識到數據和AI技術的價值，並逐步認可數據是企業的核心資產。怎麼利用大數據和AI技術從這些價值密度低、源源不斷地產生的海量數據中挖掘商業價值，提升公司的決策力和競爭力，是每個提供產品/服務的公司(特別是toC互聯網公司)必須思考和探索的問題。

數據發揮價值的最重要的一種方式是做精細化運營，即根據不同的場景和特徵進行有針對性的運營活動，提升運營的效率。推薦系統就是最重要的一種精準運營的方式，它借用機器的力量在無人干預的情況下為每個用戶提供個性化的內容推薦。推薦系統已經深入到我們生活的每一個角落，現在越來越多的企業已經做到了千人千面，毫不誇張地說，未來推薦系統會成為所有數據型產品的標配，個性化時代已經到來！除了推薦系統外，內容運營、會員精細化運營、定向廣告等運營活動都需要基於數據來獲得對用戶的深刻洞察，通過用戶畫像平臺來圈定用戶，並對用戶進行有針對性的營銷活動。

在這篇文章中，我們就來講解數據化運營、精細化運營相關的知識點，以及推薦系統作為一種精細化運營的工具，它在精細化運營中的作用，它跟常規的精細化運營的區別與聯繫。具體來說，在這篇文章中我們會從運營簡介、數據化運營、精細化運營、用戶畫像介紹、推薦系統與精細化運營等5個方面來講解相關知識。通過本文的學習，讀者可以更加深刻地理解數據分析、用戶畫像、個性化推薦相關技術及方法論在運營中的價值，更好地領悟運營(特別是精細化運營)和推薦系統在產品迭代優化和用戶發展中的作用。

一、運營簡介

所謂運營，就是對企業運行過程的計劃、組織、實施和控制，是與產品生產和服務創造密切相關的各項管理工作的總稱。從另一個角度來講，運營管理也可以指代對提供公司主要產品和服務的系統進行設計、運行、評價和改進的管理工作。

運營不限於何種類型的企業，但在本文中我們將討論範圍限定在互聯網企業。從廣義角度上講，互聯網公司中一切圍繞著網站或者APP產品進行的(人工或者自動化)干預都叫運營。運營對一個公司來說是非常重要的，連公司最高領導(CEO)都叫做首席運營官，他對公司業務發展與日常運營負責。除了CEO，互聯網公司有專門從事更基礎、更細緻、更具體的事務執行的運營職位。隨著互聯網的發展，運營職位也越來越多樣化，有用戶運營、內容運營、商家運營、活動運營、社群運營、產品運營、新媒體運營等等。不管哪種運營方式，本質上還是對用戶的運營，因為企業賴以生存的基礎就是用戶，企業的利潤最終一定直接或者間接來源於用戶。

技術、產品、運營是互聯網時代的三駕馬車，它們的目標是一致的，那就是發展用戶、服務用戶。三駕馬車在不同的階段，分別發揮了不同的重要作用。在互聯網早期，新技術剛剛出現，這個時候就是技術上誰先做出來誰就贏了，當時能夠成功的企業創始人一般都是技術極客，國外的如微軟的比爾蓋茨、Google的拉里佩奇，國內的如百度的李彥宏、騰訊的馬化騰，他們無不是佔盡了技術的紅利，利用技術優勢殺出了一片天空。

互聯網的飛速發展，同類產品的競爭加劇，用戶也完成了從“小白”過渡到資深的產品使用者，對產品有了更高的要求，用戶需要好的產品、好的使用體驗，這個時候強調用戶體驗的產品經理獲得了公司老闆的認可，大量在用戶體驗上做的好的產品脫穎而出。這時不是說技術不重要了，而是僅僅依靠技術無法在競爭中取勝，比較有代表性的產品就是微信、今日頭條、抖音等，它們把產品體驗做到了極致，成就了偉大的產品，這一時期是產品驅動的時代。

但隨著互聯網越來越成熟和規範化，產品在設計和實施上有了更多通用的“模板”和解決方案，這時候很難有質的突破和創新，產品經理在其中的價值和作用逐漸淡化。這時引爆產品增長的就是以數據驅動、關注用戶個性化訴求的運營活動，即數據化運營和精細化運營。

互聯網從最早的以技術驅動，過渡到以產品驅動，到當前以運營驅動，互聯網進入了以運營驅動的時代。早期互聯網流量為王，誰獲得了流量，誰就可以更好地獲利。在互聯網飛速發展的早期二十年裡，流量為王就是真理，沒有受到過任何挑戰，誰握有流量，誰就掌握了互聯網生態圈的話語權。當流量紅利結束時，比拼的是誰更會服務用戶，服務好用戶的企業才能在激烈的競爭中生存下來，這就體現了運營的價值。

在這裡我們只介紹這麼多運營相關的背景知識，想對運營想做進一步瞭解的讀者可以學習參考文獻1這本書，這本書寫得非常好，對運營的價值、運營的操作層面、運營人員的成長等都做了非常生動深入的總結。這本書的作者黃有璨本人也是運營圈的資深大咖。

運營工作基本就是一個決策的工作，需要經過思考和判斷來採取行動，在數據量少、數據思維還不流行的年代，運營人員更多的是用自己的認知和自我感覺來進行決策，因此決策效率是極低的、甚至經常會產生錯誤。隨著大數據和人工智能的發展，數據化思維在運營圈中越來越受到重視，才逐步出現了數據化運營、精細化運營的理念。

大數據與人工智能作為兩種重要的工具，如果能夠很好地用於運營中，是可以產生極大商業價值的。下面幾節我們就來講講數據化運營、精細化運營的概念，以及大數據和人工智能驅動下的用戶畫像和智能推薦怎麼更好地幫助到運營人員的。

二、數據化運營

在當今關係錯綜複雜的時代，人類的直覺往往是不靠譜的，我們需要藉助真實數據和案例來幫助我們更好地瞭解世界、瞭解用戶的行為，數據可以為我們的決策提供科學的指導。特別是AB測試技術被Google最早用到互聯網產品中，產生了巨大的價值，數據化思維越來越得到大家的認可，並且確確實實幫助到了產品和公司的發展，出現了增長黑客(這這一概念感興趣的讀者可學習考參考文獻2、3這兩本書，國內也有很多創業公司專門做數據驅動增長，如

當大數據發展到當今越來越成熟的階段，相信每一個互聯網人都認可數據是企業的核心資產，並且通過大數據挖掘和AI技術可以從數據金礦中提煉出金子來。數據化運營就是這類利用技術手段來優化運營策略，提升運營效率的工具。數據化運營的本質是利用數據來說話、通過數據來驅動業務增長。

數據化運營藉助大數據技術，從用戶行為中挖掘出有價值的信息，應用於用戶生命週期中的各個階段，包括拉新、促活、留存、轉化、變現、傳播等，即所謂的AARRR模型(見下圖)，提升用戶體驗，讓用戶留下來，引導用戶更頻繁地使用產品，為公司創造商業價值。

數據運營作為一個職位，主要是利用數據來解決企業發展中的運營問題，既可以是大數據團隊中的職位，通過數據分析來支持日常決策，除了數據技術好外，更重要的是要懂業務、有業務思維，懂得只有應用到業務中進行決策，數據才有價值。也可以是運營團隊的職位，是一位懂數據分析的運營人員，至少SQL能力要很強，當大數據團隊構建出了比較完善的基礎架構體系後，利用SQL分析就可以解決絕大多數數據決策問題。

數據化運營利用數據來決策，一切用數據說話，那麼是否有一些方法論來指導日常的運營工作呢？確實是有的，我認為閉環思維和漏斗思維是數據化運營中最重要的兩種思維模式，每個數據分析人員和運營人員都需要理解、掌握並熟練運用。

首先數據分析人員和運營人員一定要有閉環思維。要明確自己的目標，針對目標梳理出關鍵任務點(解決這個目標的多種可行思路)，針對具體任務點形成可行的(多個)解決方案，並具體實施，最終對實施結果進行評估。如果達成了既定目標，那麼整個過程就是對的、有效的，這個過程就可以固化為運營人員的知識和經驗，如果沒有達成目標，需要考慮評估目標是否正確和合理，如果是合理的，那就要看看方法是否夠完整全面，否則需要重新評估目標，優化定義的目標，形成新的目標，並按照這個流程來重新執行，整個思考決策的過程參見下面圖2。

如果運營人員的目標是對產品的優化和調整，同一個事情有多個解決方案，這時可以藉助強大的AB測試工具來更好地決策，提升決策的效率，降低決策風險。

數據化運營另一個重要的思維是漏斗思維。用戶在產品上的行為結果，從開始到最終達成這個結果需要經歷幾個階段和關鍵節點(路徑)，這些關鍵節點前後串聯起來，形成一條鏈，從前一個關鍵節點到後一個關鍵節點，用戶有一定的概率會流失，如果從整個用戶群體來看，上一個節點的人數一定是大於下一個節點的，用圖像形象表示出來就形成一個漏斗(參見下面圖3)。不管是電商行業的變現路徑：曝光 -> 瀏覽 -> 掃碼 -> 下單，還是視頻行業的播放路徑：登陸 -> 曝光 -> 瀏覽 -> 播放，都可以看成是一個漏斗。

漏斗模型要求運營人員需要關注漏斗中從一個關鍵節點到下一個關鍵節點的轉化率(或者流失率)，通過優化產品流程和產品體驗提升每一個節點(到下一個節點)的轉化率。從漏斗的最上層到最下層需要經過多次轉化，最終的轉化率是每一層轉化率的乘積，只有每層轉化率足夠高，最終的轉化率才有保證。

數據化運營是一種方法論，上面提到的閉環思維和漏斗思維是數據化運營最重要的兩種思考方式。數據化運營的對象可以是所有的運營形式，包括用戶運營、內容運營、產品運營、活動運營等。對於互聯網產品(特別是toC產品)來說，用戶是最重要的，公司依賴於發展用戶，從用戶獲取商業利益，因此運營好用戶(即用戶運營)是最重要的事情之一。對於用戶運營，PC時代的運營策略是通過編輯提供內容編排來服務於用戶，所有用戶能夠看到的編排是一樣的，而用戶的需求是多樣性的，這就在內容編排的單一性和用戶興趣多樣性之間產生衝突，解決這個問題的一種有效的方法就是我們下一節要講的精細化運營。

三、精細化運營

要說精細化運營與我們通常意義上的運營有什麼區別的話，那就是精細化運營更注重投入產出比，粒度更細，能夠更加精準地根據用戶興趣、內容特徵、產品階段、活動狀態等進行數據化的、科學的決策。

下面我們分別從精細化運營的概念、精細化運營的特點、運營進入精細化階段的必然趨勢、精細化運營的挑戰、做精細化運營的流程和方法等5個角度來介紹精細化運營。

1. 什麼是精細化運營？

精細化運營是一種針對人群、場景、流程做差異化細分運營的運營策略，是結合市場、渠道、用戶行為等數據分析，對用戶展開有針對性的運營活動，以實現運營目的行為(這個運營目的可以是更多的用戶留存、可以是更高的轉化率，甚至可以是吸引更多的用戶去線下店消費)。簡單講，從流量角度來說精細化運營是追求流量價值的最大化，從用戶角度來說，就是基於用戶需求(這個需求不是用戶自己親口提的，而是基於用戶行為分析得到的)，提供專門定製化的服務。精細化運營可以幫助企業在資源和人力上得到更高效、更節省的使用。

2. 精細化運營的特點

精細化運營是傳統粗放式運營在流量紅利枯竭後的必然產物，是企業資源高效利用的一種運營方式，它有自身的特點，主要表現在如下幾個方面：

• 更關注用戶細分，需要提前做用戶分析(行為、設備、渠道、心理等等各種分析)，需要充分剖析用戶，擁有足夠完整的用戶畫像(在第四節我們會介紹用戶畫像相關的知識點)，精細化運營工作才能得以展開。

  
  

• 更關注流量的有效利用，跟過去粗放式運營不同，強調精準，更多地關注留存和轉化，而不是拉新(在當前流量紅利枯竭的時代，拉新成本越來越貴，運營圈有一句很出名的話是說，“生於拉新，死於留存”，如果只做拉新，不關注留存，是很難做大產品的)，重視發揮現有流量的價值。

  
  

• 更多樣的數據分析方式和多維度的數據分析，強調數據價值的有效利用和充分發揮。

3. 為什麼說我們進入了精細化運營時代？

流量越來越貴，任何公司在做事之前都會看重 ROI(投資回報率)。企業之所以越來越重視精細化運營，是因為通過精細化運營來實現產品成功的成本低於其他方式的成本，而回報也相應更高。在這一背景下，能活下來、發展得好的企業都是注重精細化運營的。這裡有三點原因可以用於解釋為什麼精細化運營越來越重要，基於這三點原因，我們現在進入了精細化運營時代。

• 流量越來越貴

引用36kr《買不起的流量，創業者每一天都是生死存亡》裡的一句話：

一個下載App用戶的成本為40元以上，但7成的人下載後都沒有消費，“每10個人下載我們的App，就有近300元人民幣被白白浪費掉。”

而這僅僅是對流量價格相對較低的電商App。一款 iOS 遊戲下載激活的成本高達60元，而金融行業的獲客成本的頂峰已經達到1000-3000元。加之流量黑產橫行，“人傻，錢多，流量速來”的粗放式流量獲取早已行不通。我們需要精細化的流量運營，優化流量漏斗，對 AARRR 模型裡的轉化率、留存更加關注。

• 人口紅利消失

國內互聯網網民數、移動用戶數飽和，人口紅利消失，從增量市場進入存量市場。然而，增量乏力，存量市場競爭更加激烈，所有能夠想到的創業點基本都被做了，幾乎所有的細分領域都進入了紅海狀態。在這種環境下，有兩條路可走：一條路是出海，印度、東南亞等新興市場不乏出海互聯網公司的影子，如小米、一加、獵豹、UC等；而另一條路就是精細化運營，用最小的成本，挖掘最大的流量價值。

• 技術的發展與成熟

雲計算、大數據等技術發展和應用更加成熟，廠商的開放，使得雲計算及大數據分析成為企業生存的水電煤，成為一種基礎資源。前面提到，大數據與AI技術是精細化運營的兩個最有力的武器，有了大數據、雲計算及構建在雲平臺上的AI技術的加持，精細化運營有了足夠的技術支撐，應用數據分析技術挖掘用戶數據，並進一步迭代優化產品，進行個性化有針對性的運營成為可能。

4. 精細化運營面臨的挑戰

精細化運營雖然思維好，方法巧，價值大，但是要想很好地在企業中落地，還是會面臨非常多的困難和挑戰的，需要企業付出極大的努力才能做得好，下面幾點就是重要的挑戰。

• 場景繁雜，執行流程漫長

企業產品與運營平臺多樣化，多種業務場景、多種觸達方式分散在不同平臺，執行流程長，效率低。

• 觸達方式單一

精細化運營需要藉助數據分析、用戶分群、AB測試、用戶畫像等大數據與AI技術以及適當的工程實現才能做到，並且內部平臺觸達方式有限，需要研發資源配合，與業務方對接需要多個平臺支持，成本較高。

• 受眾篩選做不到精細

由於企業產品特色、擁有的資源限制，企業一般很難收集到用戶多維度的數據，這導致用戶標籤維度不全，分群不夠精細；不支持實時觸發或按特定條件觸發，營銷場景受限。

• 用戶數據割裂

現代企業越來越複雜，團隊分散在多處、產品多樣(既有線上又有線下，既有網站又有APP)、部門割裂，導致用戶行為數據分散在各處，很難形成統一的數據服務平臺，運營數據無法形成閉環，反饋缺失。

• 缺少運營策略的整體思維

只有運營目標，缺少體系化的運營策略，只停留在細節瑣碎的執行層面，活動一旦結束，數據就快速回落到原先的水平；

在這種背景下，能夠提供一站式用戶精細化運營、全渠道用戶觸達、千人千面的精細化細分用戶定義、數據驅動運營閉環的創業公司應運而生。這些公司通過不斷地實踐，積累了一套行之有效的運營方法和工具。

5. 精細化運營的流程與方法

目前精細化運營已經形成了一套行之有效的方法論，精細化運營的方法不止用於用戶運營，其他的運營活動都可以採用精細化的思路來進行，但本質的方法和思想是一致的，這裡我們以互聯網產品的用戶精細化運營為模板來介紹精細化運營的思路和方法。

針對用戶的精細化運營，以數據分析為基本方法，挖掘用戶偏好，構建用戶畫像，基於用戶畫像對用戶分群，針對不同的分群確定個性化的運營策略，並按照不同的分群將運營策略觸達到用戶，在產品上承接住不同的運營策略，這樣用戶在使用產品的過程中，獲得的就是針對他這個群組的個性化、有針對性的運營活動。在運營活動期間，我們還需要收集用戶的行為反饋數據，評估運營的質量，發現其中的問題，並進行有針對性的調整與優化，最終優化現有的運營計劃或者執行新的運營計劃，這個過程是一個持續不斷的迭代閉環。具體的流程見下圖。

這一流程跟上一節提到的數據化運營的閉環思維是一脈相承的，上一節在數據化運營中提到的漏斗思維以及AB測試等工具都可以在這裡得到體現和使用。

既然數據化運營和精細化運營有這麼多的相似之處，那麼它們有什麼區別呢？為了讓讀者更好地理解這兩個概念之間的關係，這裡簡單做一些說明。數據化運營更多的是利用數據作為工具和方法論來指導一切運營活動，它強調數據在運營中的指導作用，一切以數據說話，而不是拍腦袋決策。精細化運營更多的是從發揮流量的價值，提升投入產出比，對用戶進行更加精準的營銷，減少資源的浪費的角度來思考怎麼更高效地運營。精細化運營本身也需要數據的指導，因此可以說精益化運營是數據化運營的一種具體體現形式。

精細化運營需要提前對用戶有深入的洞察和了解，基於用戶的需求進行定製化營銷，因此深入瞭解用戶是必須的，也是精細化運營能夠成功的保障。對用戶進行深入瞭解，我們就可以知道用戶的興趣愛好，方便我們更好地運營用戶，這種挖掘用戶特徵和興趣偏好的方法論就是用戶畫像。下面一節我們就來講講用戶畫像相關的知識。

四、用戶畫像介紹

我們一般喜歡用文本或者數字標籤來描述用戶某個方面的特徵，比如年齡30歲、身高180、性別女、學歷大專、動漫迷、吃貨等。這些對用戶個性和特徵進行描述的詞語，就是用戶的標籤。人類是非常喜歡並且習慣於給其他人或者事物貼標籤的，我們通過標籤可以更好地記住事物的特性，更好地區分事物，標籤也是非常容易理解的，可解釋性強。這些從不同維度對用戶進行描述的詞語的集合就構成了用戶的畫像。不同的維度刻畫了用戶不同的特性，本節我們就來講講用戶畫像相關的知識。

1. 用戶畫像的概念

從上面的介紹我們知道，用戶畫像，即用戶信息的標籤化。這裡我拿視頻行業的用戶來簡單介紹一下用戶畫像，加深大家的理解和記憶。針對視頻類產品來說，用戶標籤包括用戶的基本標籤(也叫人口統計學標籤，如年齡、性別、地域等)、設備標籤(IOS手機、4G網絡、256G存儲等)、內容偏好標籤(如科幻迷、韓劇迷等)、商業變現行為標籤(如VIP會員等)和在APP上的行為標籤(如深夜看劇)等。這些標籤從不同的維度來描述同一個用戶，讓我們對用戶有360度全方位的瞭解。

2. 標籤的分類

對於描述用戶的標籤，我們可以從標籤生成的方式及業務規則等多個維度來分類，標籤有多種分類方式，不同的行業基於場景應用的需要也有不同的分類方法。下面我們來講解一種常用的標籤分類方法。

(1) 事實類標籤

這類標籤是基於用戶實際行為挖掘而生成的，如：用戶購買的次數，點擊廣告的次數，活躍天數。這類標籤是通過

(2) 屬性類標籤

• 預測類標籤，基於機器學習模型進行預測，比如：性別，年齡。

一般可以基於經驗規則、分類模型、迴歸模型來預測這類標籤。比如經常買化妝品的人，我們可以猜測她是女性(有可能是她的老公幫她買的，但是我們這裡的打的女性標籤是業務上的性別標籤，從行為上看起來像女性，就認為是女性，打女性標籤更有利於業務運營)。對於離散的特徵(只有有限個值，如性別)，可以用分類模型來預測，對於連續值標籤，可以用迴歸模型來預測。

• 屬性偏好類標籤，如高收入人群、重度韓劇迷等就是這類標籤。

基於數據統計和一個擬合的數學公式來計算標籤偏好的分數，最後可以基於該公式計算的分數進行標籤歸類。典型的如收入的低、中、高就是這類標籤。這類標籤可以用抽樣驗證、業務驗證或者ABTest多多種驗證方式來檢驗標籤的質量好壞。

(3) 定製類標籤

基於業務需求和規則，定製用戶標籤，比如在家庭互聯網中，一家可能有多個人，這時對家庭結構可以定義夫妻二人、三口之家、單身貴族、三代同堂等多種標籤。這類標籤需要回歸到業務應用中來驗證標籤定義及劃分質量的好壞。

標籤的定義和歸類依賴於行業、已有的數據、應用場景、技術手段等等，下圖圖5就是一種可行的較全面的標籤定義方式。

下面是家庭互聯網的一種標籤分類方法，雖然跟上面介紹的叫法稍有不一樣，但本質上是一致的。

講完了標籤的定義和分類，下面我們來說說，怎麼基於基於用戶多維度的數據來構建一套完善的標籤體系，最終形成用戶畫像。

3. 用戶畫像構建流程

成熟的企業一般有一套自己的數據倉庫體系，將企業的所有數據歸結到一起，便於業務應用，用戶畫像一般基於底層數據倉庫體系構建。用戶畫像是一個動態變化的系統，因此，為了讓該系統更加精準有效，需要根據用戶不同維度的特徵，將生成用戶畫像的過程拆分為不同的子模塊，每個子模塊負責生成某一個維度的用戶畫像標籤，不同的子模塊之間是沒有任何關聯的，它們之間沒有耦合關係，這樣的好處是可以分別獨立迭代和優化各個子模塊，也利於問題的定位與排查。最後可以將多個子模塊的標籤匯聚成完整的用戶畫像。

下面的圖6是針對我們公司(家庭互聯網視頻行業)的一種用戶畫像生成流程的簡化版本。針對用戶內容偏好、用戶年齡性別家庭組成等基礎信息、用戶歷史行為、用戶購買會員和觀看廣告的商業化變現行為等進行分析統計，形成用戶的多維度標籤，運用算法對各標籤進行權重閾值計算，生成最終的用戶畫像數據。

用戶畫像是一類偏業務應用數據，需要供給各個業務部門使用，因此，需要構建出一個方便易用的操作平臺，讓用戶畫像更好地發揮價值。這個平臺需要方便業務人員進行查詢圈人，並且跟企業的其他業務平臺(如廣告投放平臺、內容運營平臺、活動運營平臺等)對接，這樣其他業務平臺就可以直接利用圈定的人群進行各種運營活動了。下面圖7就是我們公司的一個用戶畫像展示平臺，可以查詢某個用戶的各類標籤信息，也可以基於一定標籤圈定一批具備這個標籤的人群，並可以對圈定的人群進行多維度的分析(比如人群的活躍度、地域分佈、使用時長分佈等)。

在下一節我們會講解用戶畫像平臺的整體架構，讓大家對用戶畫像的技術體系、數據流向、業務使用範圍等有一個整體宏觀的把握。

4. 用戶畫像平臺的基礎架構

下圖是用戶畫像平臺的整體架構，我們通過各種數據源收集各個維度的數據，通過大數據技術、機器學習技術來構建用戶模型、內容模型，獲得對用戶的深刻洞察，從各個維度來刻畫用戶的偏好，在服務層對獲得的用戶洞察進行封裝，提供對應用層的接口，應用層基於這些接口支持包括推薦、精準廣告、會員運營、內容運營等各類個性化、精準化的業務運營。

整個系統包括數據源、接入層、數據模型層、服務層和應用層5個層次(最右邊的部分是系統的輔助模塊，包括調度、監控與數據治理，這些模塊可以保障用戶畫像系統高效運行，並對數據質量進行治理和維護，這裡我們不細講)。數據源是構建用戶畫像的原材料，需要儘量收集用戶的全域數據，這樣才可以獲得用戶更全面的畫像。接入層提供統一的數據接入方式，讓全域數據有一個統一的方式進入企業的數倉體系。數據層是整個系統的核心，我們在這一層進行數據分析、挖掘、模型構建，生成用戶多維度的畫像，並存於數倉中。在服務層，需要提供用戶畫像訪問接口或者可視化的用戶畫像查詢平臺(上面圖7的平臺就是在這一層)供業務方使用。最上面一層是業務層，各業務方對接用戶畫像平臺，最終讓用戶畫像產生業務價值，我們在下一節會進行詳細講解。

5. 用戶畫像的應用場景

企業基於目前已有的數據積累及對業務的深刻理解，通過建立用戶模型，將用戶的各項屬性和特徵抽象為一個個的標籤，構建了一套供業務方使用的用戶畫像平臺，用戶畫像平臺完全基於業務需要構建，需要體現和發揮業務價值。藉助用戶畫像平臺，通過精準個性化運營更好地服務用戶、挖掘用戶潛在價值，它的價值主要體現在如下4類業務中：

(1) 內容精準運營

在傳統的信息門戶網站(中國在21世紀初三大門戶網站是搜狐、新浪、網易)中，編輯(類比報紙雜誌的編輯)是不可或缺的職位，甚至在互聯網時代，編輯這個角色也存在，只不過現在在很多行業叫做內容運營人員。

在互聯網早期階段內容數量有限，依靠編輯就可以將好的內容按照類目結構進行人工編排整理(見下面圖9)，通過這樣的編排，用戶也可以有效地獲取內容。隨著互聯網的發展，進入了移動互聯網時代，人們獲取信息的方式更加便捷多樣，獲取信息的渠道也越來越多樣，技術的發展(手機攝像頭技術的進步、AI技術的發展、網絡傳輸技術的發展)讓普通人都可以生產高質量的內容，並且年輕的一代更願意表達自我，對個性化的需求更加看重。

這些因素的共同作用導致在當下的企業中完全靠編輯進行內容運營是行不通的，根本沒法滿足用戶對內容獲取的多樣性、個性化需求。幸好我們有用戶畫像平臺可以事先洞察用戶的偏好，這時內容的精細化運營就是一種很好的解決方案，通過用戶畫像模型，我們對用戶的興趣一目瞭然，內容運營人員至少可以採用如下2種方式進行內容的運營：

• 有針對性地運營用戶

基於某個興趣標籤，將具備這類標籤的用戶圈定起來，針對這類用戶進行有針對性的內容運營，即推送給他們具備他們喜歡的標籤的內容。

• 有針對性地運營內容

基於某個內容特定的標籤屬性，從海量用戶中找到對這類標籤感興趣的用戶，將該內容分發給他們。

上面這兩種精細化運營的手段，前一種側重點在用戶側，基於用戶選定內容進行運營，運營的是用戶，後一種手段側重點在內容，從內容出發找到對這個內容感興趣的用戶，運營的是內容。不過，本質都是運營用戶。

(2) 會員精準運營

目前會員付費是互聯網企業非常重要的一種變現手段，對於像愛奇藝等這類提供內容服務的企業，會員收入是最主要的收入來源。對於其他類公司，如美團、餓了麼，有會員體系可以增強用戶的粘性，提升平臺的用戶活躍度，最終也可以更好地獲得商業利益。下面針對愛奇藝這類以內容為主的互聯網企業，談談精準運營在會員運營中的特點和價值。

會員精準運營側重的對象是會員，或者是潛在的具備購買意願的非會員。針對會員用戶，運營的目的是給他們提供更好的個性化服務，讓他們享受到會員尊貴的待遇，從而能夠續費留下來，或者升級到更高更貴的會員等級，為公司獲得更多的商業利益。對於非會員用戶，給他們推薦有吸引力的會員內容，吸引他們的興趣，從而提升購買會員的概率。

上面只是從促進會員轉化的角度來說明的，其實對會員用戶進行活動運營等其他方式的精細化運營，也可以提升會員用戶的活躍度和留存，為用戶創造更好的產品體驗，讓用戶更有存在感和歸屬感，最終用戶也更願意持續付費。

(3) 廣告精準投放

廣告是互聯網公司另外一個非常重要的變現渠道，可以說是toC互聯網企業最重要的變現渠道，不管是國外的Google、Facebook，還是國內的百度，廣告是絕對的主要收入來源。毫不誇張地說，互聯網企業之所以能夠發展壯大，成為推動社會進步的重要力量，廣告這種變現方式是其中最重要的原因(廣告開創了”羊毛出在豬身上，狗來買單“的變現方式，讓無很好變現途徑的互聯網企業獲得了生存的救命稻草，得以存活下來)。

從廣義上講，廣告也屬於內容的一種，廣告投放聚焦在廣告上，傳統的海投廣告(展示廣告)的模式效率極低，廣告主的預算都花在了毫無價值的展示上了(品牌廣告除外，投品牌廣告的一般都是大公司，它們不差錢，每年都投入幾億到幾十億做廣告，它們要的就是在廣大用戶心智中持續不斷地植入他們的品牌)。怎麼才能夠將廣告投放給對這個廣告感興趣的用戶，是廣告主最關心的問題。

有了用戶畫像和精細化運營的技術和手段，我們可以進行精準化的廣告投放。如果廣告主的廣告是針對某個特定人群的(比如家庭婦女)，那麼就可以通過用戶畫像平臺圈定這一波人，將廣告投放給這批人。如果廣告主的廣告沒有特別的人群屬性，也一定會有其他標籤屬性，那麼我們就可以從用戶中圈定對這些標籤屬性感興趣的用戶並進行投放。精準廣告投放節省了廣告主的大筆無效開支，是廣告的未來發展方向。

(4) 推薦召回策略

企業級推薦系統一般分為召回和排序兩個階段，召回的目的是從海量內容中找出幾百上千個用戶可能感興趣的內容，在排序階段對這些內容進一步打分排序，將用戶最感興趣的幾十個推薦給用戶。

有了用戶畫像平臺，我們就可以用畫像進行召回。在用戶畫像平臺中，我們構建了用戶對內容的偏好標籤，那麼我們可以基於每個用戶的偏好標籤，從內容庫中找到具備這類標籤的內容，這些內容就可以作為推薦的召回，給到排序框架進行精細化排序了。

通過上面用戶畫像的介紹，我們知道通過構建用戶畫像平臺，我們可以通過用戶畫像平臺獲得用戶的興趣標籤，基於用戶的興趣化標籤我們就可以進行各種業務的精細化運營了。因此可以說，用戶畫像是精細化運營的重要工具。

五、推薦系統與精細化運營

在前面幾節我們介紹了數據化運營、精細化運營與用戶畫像相關的知識，我們對數據和算法在數據化運營和精細化運營中的價值有了初步的瞭解。這一節我們來介紹一下推薦系統與精細化運營之間的關係。

推薦系統是機器學習中的一個子領域，它基於用戶在物品上的行為，挖掘出用戶的興趣標籤，再基於用戶偏好為用戶自動化推薦感興趣的內容。通過上一節的介紹我們知道了基於用戶畫像可以進行推薦的召回，同時用戶畫像也是進行精細化運營的工具。

1. 推薦系統是精細化運營的最高級形式

運營從最早的靠運營人員的專業知識和經驗進行拍腦袋運營，到利用數據進行決策的數據化運營，再到對用戶進行精細化分組的精細化運營，這些過程都需要人工來干預。最理想的狀態是整個運營過程完全自動化，由機器來完成，這是運營的最高境界。推薦系統是完全由機器學習來驅動的，不需要人工干預，因此可以說是精細化運營的最高級形式。下面圖形象地說明了運營發展的四個階段，推薦系統在最高級的第四階段。

2. 推薦系統與精細化運營的區別與聯繫

上面提到了推薦系統是精細化運營的高級形式，那麼推薦系統與精細化運營有什麼區別和聯繫呢？本小節我們從4個方面來說明兩者之間的關係。

(1) 兩者的粒度不一樣

精細化運營是圈定一組興趣相似的用戶，給這一批用戶進行有針對性性的運營，這一批用戶可多可少，這要根據具體的標籤選擇才能確定，如果選擇更多的標籤，需要用戶滿足更多的特性，最終選擇出的用戶規模就會更小。反之，如果標籤少，那麼選擇的用戶規模會更大。當然，每個標籤能夠圈定的用戶數量也不一樣，熱門的標籤圈定的用戶多，而冷門的標籤圈定的用戶少。

一般個性化推薦的粒度更細，個性化推薦是為每個用戶推薦不一樣的標的物，粒度已經細化到了每個用戶，而精細化運營是一組用戶(一般遠大於1個)。從時間維度來說，精細化運營圈定人需要靠人工操作，人工做一次運營是需要一定時間的，做一次精細化運營，時間週期一般是以小時為單位，而個性化推薦的粒度可以細化到同一個人在不同時段推薦不一樣的物品，甚至可以細化到秒級(信息流推薦)，每間隔幾秒就給用戶推薦不一樣的內容。

推薦系統有一種範式是群組個性化推薦，該推薦範式將興趣相似的人劃分到一個組中，再對該組進行無差別的推薦。這種推薦範式就跟精細化運營的粒度差不多了。

(2) 推薦系統面對的是用戶，而精細化運營運營的不僅僅是用戶

推薦系統面對的是用戶，為用戶推薦可能感興趣的標的物。精細化運營可以運營用戶，還可以是運營內容，運營活動等等。精細化運營的面更寬。

(3) 精細化運營基於人工操作，而推薦系統是完全自動化的

精細化運營的任何一次決策都需要人工參與，人工選擇運營策略，人工圈定用戶，人工對不同用戶進行差異化運營(會藉助一些自動化輔助工具)。而推薦系統當推薦算法部署後就不需要人工參與了，機器可以按照事先制定的規則(即算法)完全自動化地給用戶進行推薦，不需要任何人工干預。

(4) 推薦系統需要整合人工的運營策略，並且具備人工干預的能力

雖說推薦系統原則上是不需要人工干預的，但是有些時候(比如特殊事件發生時，或者有專門的內容需要運營時)是需要人工對推薦算法的結果進行調整的。推薦系統是一個複雜的系統工程，需要在精準度、多樣性、驚喜度等多個目標中做到平衡，因此有些時候是需要加入人工策略的，更好地做到各種目標和利益的平衡，這些人工策略可以整合到算法中，成為算法的一部分。另一方面，在特殊情況下需要對推薦結果進行干預，比如置頂某些重要內容。

通過上面的介紹，我們知道精細化運營和推薦系統是緊密相關的，他們都需要利用數據分析和機器學習算法來做到更好，其中用戶畫像可以作為它們共同的能力基礎，它們都可以獲得部分程度的個性化，更好地滿足用戶差異化的需求。

3. 利用推薦系統的思路來進行精細化運營的方法

推薦系統相比精細化運營，最大的兩個優勢是：粒度更加細化、完全自動化無人干預。如果能夠將推薦系統的思路運用到精細化運營中，肯定可以產生意想不到的效果。這個方向也確實是可行的，很多公司已經做過嘗試並且效果還非常好，下面我們選擇幾個方面進行簡單介紹。

(1) 限定主題下的個性化運營

目前淘寶首頁已經完全做到了個性化。在下面圖11中紅色圈定的部分，也做到了限定主題下的個性化，並且是近實時個性化。雖然大的主題還是聚划算、淘寶直播、百億補貼、有好貨、淘搶購、天天特賣、每日好店這7大塊，但是不同用戶、同一個用戶不同時間段在這一區域展示的內容都是不一樣的。

圖11就是左邊就是作者第一次登錄時展示的推薦，這個可能是根據我以前的購買歷史推薦的，當我瀏覽了女裝和鞋子後，再次進入淘寶首頁，展示的內容就是下圖右邊的，可以看到，已經給我推薦了很多女裝和鞋子相關的物品圖片。

在沒有引入個性化之前，我相信淘寶這塊一定是運營人工編排的，這個沒法做到千人千面，只有引入了推薦的思路和方法後才能做到圖中這樣的全自動化的精細化運營。

(2) 運營活動、文案、運營海報等視覺元素的個性化

去年阿里媽媽公佈了旗下AI智能文案在展示多樣性上的成果，將商品文案推向了“千人千面”的方向，體現的正是推薦的思路在文案上的運用。

所謂文案“多樣性”，指的是在文案生成時根據商品多元的屬性，差異化地提供更多的選擇和結果。舉例來說，一件T恤可以有多個關鍵詞，而每個消費者關注的關鍵詞並不是一樣的，有的關注領型，有的關注圖案，也有人會關注版型等其它維度。因此，商家可以單就商品屬性關鍵詞“圓領”或者“印花”來單獨生成差異化的文案。

為實現這樣的多樣性，阿里媽媽AI智能文案設計了一套“What+Why”的文案生成邏輯，即將一整個賣點文案分成兩段生成。前半句是What，採用的是商品關鍵詞造句的方式，主要說清楚商品或功能是什麼；後半句是Why，根據前半句進行推理式表述，主要說明上述商品或功能好在哪裡。兩句都可以根據各自的邏輯生成大量的文案，最終的結果就是生產出了大量關注點不同的個性化文案。商家通過AI智能文案生成不同階段、針對不同消費者的文案，極大地提升了運營效率。

不光文案可以自動生成、海報圖也可以，愛奇藝在這方面有嘗試。這也是個性化推薦思路和相關技術在精細化運營中的體現。感興趣的讀者可以看看參考文獻5、6進行更深入的瞭解。

(3) 拉新、促活、留存、變現、傳播過程的個性化

我們在第一節講到用戶的生命週期包括拉新、促活、留存、變現和傳播等5個階段，這些階段都是需要進行運營的，如果可以利用好個性化技術，是可以獲得事半功倍的效果的。

這裡我只簡單舉一個例子，大家知道的大數據殺熟(這裡我不評判這種做法是否道德，但確實很大公司就是這樣做的，比如前幾年鬧得沸沸揚揚的國內某旅遊公司)就是變現過程的個性化，系統根據不同用戶對價格的敏感度不一樣，對同一件商品給不同的人提供不同的價格，從而讓企業獲得更多的商業利潤。

4. 利用推薦系統的思路來進行精細化運營面臨的困境

在3中我們講到了利用推薦系統的個性化思路來做運營的諸多好處，那麼是不是每個公司都可以這樣做呢？其實能夠很好地做到的公司是很少的，這裡有太多的不確定性和困難，下面簡單列舉一二。

(1) 沒有足夠多的數據，無法訓練高質量的個性化模型

推薦系統畢竟是基於大數據的分析，如果你不具備生產大量數據的條件或者暫時沒有收集到足夠多的用戶行為數據，就很難做到在不同的運營、產品或者設計領域去運用推薦系統的能力。就拿前面的大數據殺熟來說，系統需要有足夠多的用戶行為數據才可以獲得用戶對價格波動的應激反應行為，否則貿然使用只會適得其反。

(2) 推薦系統本身是一個複雜工程，需要一定的技術門檻，成本也相對較高

推薦系統本身是一個複雜的系統工程，要想使用好必須在人力、軟硬件等方面有所積累，也需要實踐經驗，用好個性化推薦不是一蹴而就的。有可能簡單的策略性方法可以搞定80%的問題，因此也需要評估使用的成本。

(3) 對於除推薦算法外的AI技術也會有比較高的要求

前面提到的個性化文案就需要利用NLP及深度學習技術來自動化生產個性化文案，個性化海報圖也需要基於圖像和深度學習技術，這也是一個比較高的門檻。

從上面的介紹，我們可以看到，推薦系統是精細化運營的一種高階形式，它們在很多地方有相似點，我們可以將個性化推薦的思路和方法運用到精細化運營中，減少人力成本，提升運營效率，最終產生更大的商業價值。

總結

本篇文章我們講解了運營的基本概念，在流量紅利消失的當下，數據化運營和精細化運營是公司成功的法寶，企業運營進入了數據化運營與精細化運營時代。

我們對數據化運營和精細化運營的概念、特色、方法、價值等進行了比較詳細的介紹。其中基於用戶行為，利用數據分析和機器學習算法構建的用戶畫像是精細化運營的有力武器。推薦系統可以看成是精細化運營在用戶運營這一場景下的最高級形態，它完全做到了全天候、無人干預、自動化地為每個用戶在每一個特定時間點進行完全個性化的內容推薦。

通過這篇文章的講解，期望讀者可以更好地領悟數據分析在企業運營中的價值，更好地理解精細化運營與推薦系統之間的差別和聯繫。在企業實際運營中，推薦系統和精細化運營都有不可替代的作用，我們需要將兩者結合起來，讓機器和人工達到完美的配合，發揮各自的優點，更好地服務於用戶，通過給用戶提供更好地產品體驗，實現企業的商業目標！

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