編輯導讀：一個產品被生產出來，服務特定的使用者，根據使用者畫像可以瞭解使用者的群體特徵，從而做更好的最佳化。那麼，有了使用者畫像可以做哪些高價值的落地應用場景呢？本文將從三個方面展開分析，希望對你有幫助。
其實關於標籤畫像系統的應用場景，在之前的文章《標籤畫像系統概述》中有提及，今天詳細展開來分享一下，看看畫像系統到底有能幹什麼，能實現怎樣的業務價值？
一、正向應用：做分析首先，什麼是正向應用？正向應用的含義，是指確定好一個人或者一群人，針對這些（個）人，進行的落地應用。通俗點講，就是我已經有了一群現成的人群，相對這群人，做點什麼。
對一個人、或者一群人，使用者畫像系統能做什麼呢？
1. 做人群的透視分析這個應該是使用者畫像最最最原始的出發點了。所謂的透視，和畫像概念差不多。具體含義就是，對人群進行特徵的各種分析：看這群人有怎樣的典型特徵，有什麼樣的特點。
從統計學上講，這部分功能基本都是描述性統計，這是分析的基礎。
功能呈現上，基本都是各種分佈分析。
如下示例：
看似簡單普通，但這些功能往深了做，是有很多內容的。
比如，如何從一堆特徵中發掘這部分使用者的典型特徵？如何確定畫像的維度？如何進行多個人群的對比分析？什麼是TGI？我們後面將專門進行分享。
2. 單人標籤分析，實現使用者管理對於一群人，分析的是人群的特徵分佈；對於單個人，我們分析的是這個人有怎樣的特徵。
比如，對於一個CRM應用，在每個使用者上直接呈現這個使用者的特徵，對於快速瞭解這個人，有著巨大意義。
別的不用說了，直接拿微信公眾平臺的後臺來個例子。
看這裡是公眾號後臺的使用者list，每個使用者下可以手動打標籤。打好標籤後，其實對於這個使用者的一些特徵可以很一目瞭然的知道了。
當然，這裡打標籤是手動打的，效率忒低了。我們要做的標籤畫像系統，是透過規則、演算法等方式，批次打。但目標都是一致的。
二、逆向應用：做定向什麼是逆向應用呢？正向應用的人群是已經確定好的，和正向應用恰恰相反，逆向應用是基於標籤，確定人群。那具體有哪些應用場景呢？
1. 進行人群圈選，做定向投放這可能是最最最最重要的應用了，沒有之一。什麼DMP啦，什麼精準營銷啦，都是基於這一點。
精準營銷，核心在精準。精準，就是針對什麼樣的人做什麼樣最合理的事。那就需要知道要投放的人群的核心特徵，或者是基於特徵進行精準投放。
下面就是達摩盤基於標籤，進行人群圈選的功能。
圈選完了之後，就進行精準化人群投放。關於如何設計人群的圈選功能，我們後面進行專門分享。
2. 以標籤為索引，進行人群分組有了使用者標籤，除了能看，其實還可以以標籤為索引，將同類型的使用者篩出來。
比如下面的微信公眾平臺的使用者管理，可以透過右側的所有標籤，將涵蓋該標籤的使用者進行篩選，實現分組、實現使用者的管理
三、介面化流式動態應用什麼是流式動態應用呢？和正向逆向應用不一樣的是，流式應用是針對每一個個體，不斷地調取畫像內容，結合了相關的邏輯、模型，形成一個新體系。
這型別的應用，大多采用API介面化的形式，提供給各個業務系統，業務系統將業務邏輯和使用者畫像結合起來，進行各種各樣的產品化落地。
這裡舉了幾個例子：
1. 風控系統，判定使用者風險瞭解一些金融領域的朋友應該對風控耳熟能詳。其實在網際網路中，風控系統也是很普遍的。比如滴滴要對惡意訂單進行識別，防範風險；比如京東金條的借貸要識別個人的信用風險；比如電商要識別刷單訂單……這其實都屬於風控的範疇。
風控當中，其實比較關鍵的實體物件，就是使用者。這裡就會用到使用者標籤、使用者畫像的內容。
比如上面的風控系統的流程，中間的或幾個環節，都可以用到使用者畫像的內容，比如信用評估模型，對於網際網路的使用者，主要的評估內容還是基於使用者的線上行為，這部分本質上就是我們做的使用者的標籤、畫像的內容。
2. 個性化推薦、個性化頁面，實現千人千面個性化推薦系統，應該是當今網際網路比較火的方向之一了，正所謂的“千人前面”。
看看下面這個百分點的個性化推薦:
從圖中很明白的可以看到，中間的核心部分是使用者畫像和商品畫像。所有的規則引擎、演算法引擎等都是基於使用者畫像來進行的。
其實很好理解，實現個性化推薦，基礎就是先理解使用者，才能實現更好的推薦嘛！理解使用者的過程，就是使用者畫像。
以上就是我簡單總結的畫像系統的一些應用場景，歡迎各位小夥伴補充交流！
本文由 @冬至 原創釋出於人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。
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