用什麼業務模型，讓用戶畫像效果倍增？
做用戶畫像項目最怕啥？三個字：沒！屁！用！經常是做數據的同學哼哧哼哧整了白天，輸出所謂的“360度用戶畫像”然後被業務方噴：
知道性别、年齡又怎樣！
過去消費高，未來呢？又怎樣？
你标記個高潛力,它就真的高潛力了？？
以上種種問題，都是沒有基于SIKT模型推進項目所緻。用戶畫像與業務場景脫節，沒有考慮業務拿到畫像能幹啥。想要破局，當然得回到業務場景中，認真思考：到底用戶畫像能幫上啥？而SIKT模型正是解決此問題的一套概念模型（非算法模型哦）。
01
SIKT模型原理
SIKT模型是一套梳理标簽的方法。标簽是用戶畫像的基礎，是構建畫像體系的磚石。想讓用戶畫像系統有用，标簽本身得是有價值的。這就要求，在做标簽的時候，不能憑着數據人員的直覺，像說貫口一樣把“性别、年齡”胡亂怼進系統，而是從業務場景出發，層層遞進。
第一步：梳理業務場景。使用方先思考：我要解決什麼問題？
第二步：梳理關鍵指标。使用方再思考：用什麼指标衡量問題解決？
第三步：梳理關鍵行動。使用方再思考：我做什麼事能解決問題？
第四步：篩選有用标簽。數據協助思考：用什麼标簽能提升行動效率。
按照這個步驟梳理出來的标簽，很好觀察：
一：有明确的使用場景。避免了信息過剩，讓使用者聚焦思考問題。
二：有明确的考核指标。明确了考核方法，改善了關鍵指标就是效果。
三：有明确的落地動作。清晰了标簽效果，同一動作，使用标簽前後的差異。
要注意的是：标簽并非萬能的，有可能有些業務場景是不需要标簽的。因此使用該方法的第一步，就是先梳理業務場景，把那些和标簽高度相關的場景找出來。
02
業務場景梳理
從本質上看。标簽是一系列業務信息的濃縮。比起未濃縮的信息，标簽有三大優勢：
優勢一：便于查詢。想象一下超市裡買東西，如果沒有标簽分類，都寫商品全名，那找起來得多麻煩。因此，提升信息檢索效率，就是标簽第一大功能。使用标簽進行信息檢索，能提升認知階段的效率。
優勢二：便于分類。有了标簽，分類效率會提升非常多，特别是一些已明确不會使用到的分類，一下就能篩選出來。這樣能提升決策階段的效率。
優勢三：便于挑選。如果對于可用的手段有了标簽分類，就能快速找出适合當前的手段，避免了重重複複的分析論證，從而極大提升執行效率。
小結下，幾乎所有的業務工作，都要涉及：認知現狀，制定策略，選擇方法三個步驟。因此，隻有還處于大幹快上，跑馬圈地，野蠻生長的行業是不需要标簽的。真還在野蠻生長的話，那還查詢個啥、分類個啥、挑選個啥，可勁砸錢，幹就完了奧力給！但凡行業增速減慢，需要控成本，增效益的時候，标簽都有用。
03
1個應用小案例
場景一：某互聯網企業投放部門，計劃選擇大V進行私域投放。投放場景的指标很明确：投放轉化率。要注意的是：由于是私域投放，買了大V的廣告位以後，就隻能全覆蓋該大V的粉絲，無法在決策階段做用戶分群。所以在場景拆分的時候，決策階段沒法用标簽優化。
但是在認知現狀、方法選擇階段，标簽能幫上忙。
認知階段：大V有很多，一個大V覆蓋各個平台。此時如果有标簽對大V進行分類，就能輕松查看該大V的基本情況，挑選出合适的大V。
選擇階段：同一個廣告，可能有5、6種不同素材可以使用。此時如果有标簽對素材進行分類，就能減少篩選難度，提升效率。
注意，這裡用的标簽并非100%的用戶标簽。比如大V分類标簽，可能需要負責推廣的同事自行标記。比如素材标簽，需要負責素材設計的同事自行标記分類。
注意，這裡用的标簽，也并非一次性産生的。比如大V标簽中“作弊”标簽，是在之前合作中，發現大V有作弊行為，之後标記上，避免後人上當。比如素材标簽中“使用效果”标簽。是觀察N次素材投放效果以後标記出來的。
這引申出一個很深層的問題：用戶畫像建設，并非某一天，一個神力無敵的數據分析師刷刷把數據庫一弄就出來的。這些對業務的分類，對效果的追蹤，需要長時間積累，需要業務方同事一起參與才能完成。
04
再看個小案例
場景二：某互聯網企業用戶運營，計劃針對沉睡用戶進行喚醒，以激活消費一筆（不計金額大小）為目标。這個場景下，關鍵指标很清晰，就是沉睡用戶的激活率。
在細分場景的時候會發現，在認知階段難度較小，因為已經鎖定了沉睡用戶群體。但在策略階段，較為複雜。
一來，在沉睡以前，用戶的消費習慣、消費經曆都不同，可能需要區分用戶特點，找适合用戶的激活方案。
二來，當前沉睡不代表未來沉睡，本身用戶就有一定自然回流概率，如果不能區分這些自然回流用戶，很有可能投放的喚醒資源都被薅羊毛薅走了。
所以在關鍵行動層面，需要2個重要輔助：
1、區分過往消費偏好，區分過往消費層次
2、預測未來自然喚醒概率，區分自然喚醒用戶
這兩點都對應着标簽的需求。但實現方法是不同的：過往的需求分析是有數據可依的，因此可以通過曆史數據進行用戶分層/分群。但未來喚醒情況則需要預測，這是需要算法模型支持的。
有趣的是：真預測出來誰會消費以後，在做喚醒資源投放的時候，是會繞開這些預測消費用戶的，這樣事後測算ROI才好看。
這又引申出來一個深層次話題：預測模型怎麼來，怎麼用，也是緊密結合業務場景的。很多人建設用戶畫像的時候，不考慮業務場景，單純指望一個：“預測模型/推薦模型”包打天下。是非常不切實際的。
05
小結
總結整個SIKT運作過程可以看出：想讓用戶畫像有效，标簽先得有效。
想讓标簽有效，得：
1、緊密結合業務場景
2、清晰要改善的關鍵指标
3、明确落地關鍵動作
4、業務同事積極參與，貼上業務标簽
5、數據要長期跟蹤，特别是關于效果的标簽
6、算法模型在關鍵場景，關鍵環節補位
總之，全民一起努力，才能真正實現效果。單靠一個數據分析師，單靠現有數據庫裡那點字段，脫離業務場景做模型，脫離業務動作談數據采集，最後隻能獲得如開頭一樣，平砍一刀不見血的無用畫像。
不過這涉及另一個問題：到底哪些表現是可以直接數據計算，哪些需要跟蹤，哪些需要建模，哪些又需要業務補充；
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