很多小伙伴会问互联网运营的核心是什么？有些人说是产品运营、渠道运营或用户运营，其实也不完全不对，而严格意义上来说互联运营的核心是以产品为中心的用户运营，用户运营的核心是用户增长，只有在实现用户增长的基础上，才能促使营收的增长，前者是前提，后者是目标。
从用户运营层面来说，不是简单的统一标准化运作，而实际上如果非精细化运营，取得的效果是有限的。因此用户运营就引入了成长体系一概念，即用户成长体系是一种运营手段，实质是将用户分层，并进行差异化激励。
用户等级设计一、什么是用户等级体系？
用户等级是指要构建两套用户体系，一套是展示级用户看，另外一套是用来给自己看(一般是运营人员看)，前者是用于激励用户，后者用于判断和分析用户价值。
①用户看
#有一套等级的规则
#用户通过“内容贡献”、“影响力”、“消费”、“打卡”等等来确定
#核心在于“积累某主要纬度价值”
②自己看
#暗面的主要就是R(最近一次)F(频率)M(贡献)模型
#核心在于“判断用户价值”
③用户看和自己区别
【用户看】流量大了之后可以分发到【自己看】，但是【自己看】的某些指标不适合直接拿出来鼓励用户。
接下来就会有小伙伴提问了：为什么要构建用户等级体系呢？它的作用是什么？用户等级的作用主要体现在两个层面，一个企业面，另一个用户面：
①企业得到什么好
#有重点地维护用户，钱花在刀刃上
#提高用户忠诚度
#为数据挖掘等提供参考数据
#了解用户结构便于产品决策
#导流用户
②用户得到什么好处
#得到红利正激励
#获得成就感
③用户等级对不同类型应用的作用特点
二、如何设计用户等级体系
1､确定上用户等级之前
①根据产品当前阶段现状，确定是否需要用户等级体系；
②根据产品当前阶段现状，确定希望使用用户等级帮助达到的核心目的。
2､开始设计用户等
①先后台记录埋点，了解产品方向
主要功能依次埋点，最小集合【页面】 【动作】 【时间】 【id】。
②产品迭代各个主功能，形成自己的核心方向
不可能每个功能都很重要，所以流量大户或者现金大户一般要被重要照顾。
③核心功能为主，非核心功能为辅，打造用户分级体系
打造的分级体系，与用户的等级体系可能是同一套，也有可能是另外套。
如1：某个用户非常活跃几乎触发了所有操作，但消费非常低；他在等级体系里面可能非常高，但是在消费为导向的另外一套体系就非常低
如2：在淘宝核心功能消费，所以淘宝会员等级只与消费额度直接相关；便使用频次浏览量等对购物平台也非常重要，所以淘宝使用了另外一套“淘金币”体系来鼓励这些非消费行为
④在后台默默计算着用户等级，此时用户还不知道
一般来说，某些平台刚上用户等级的时候，用户就有一定的等级积分，而不全部从零开始；表明这些平台在开始向用户展示等级之前就已经在后台默默计算了。
⑤依据流量和产品的方向，调整新功能和的权值等级
⑥推送佐证设计
对用户推送消费，根据对应的推送效果来佐证用户等级权值的设计/判断，直到你相信你的设计的等划分是对的。
3､如何使用用户等级
①流量型和消费型用户等级
#流量为主产品，基本上可以沿用上述6个方面等级体系；
#消费为主产品，需要考虑搭建第二套体系，对用户形成消费正激励的体系。
②等级体系对用户可见
无论是以流量型还是消费型为主的产品，在明确产品方向、核心功能、用户分层等级产品开始成熟，可以考虑把等级体系纳和入到产品里面对用户可见了。
#运营导向产品，需要更早引；
#产品导向产品，根据开发资源状况可适当延后。
③等级体系的本质是一套生态系统的操作手段
如果生态搭建的比较好，可以考虑上；如果产吕的核心功能还在迭代中，可以考虑延后。
三、等级体系需要注意的点
1､等级体系的偿还
①用户是需要偿还的
产品方需要针对用户等级进行一定的偿还才能够对用户起到激励的作用。
②用户等级的投资回报率
需要考虑：
#希望通过用户等级为产品带来什么？
#用户等级系统能够为产品带来的收益是否能够覆盖等级系统本身以及用户偿还需要的成本？
③等级体系偿还的维度
#金钱偿还
定期送优惠券，优惠券不能太小，如果比较大得设计好投放效果。
#产品偿还
某些特权，比如下载速度、某些高级功能的使用，确保真的某些功能有着很强的吸引力才可以。
#用户偿还
牵扯到用户炫耀体系的时候， 各种勋章、等、炫目的特效等又可以炫耀又不能对用户打扰太频繁。
3､设计的坑
①不是所有用户等都是终身有效，有的可能需要衰减。
②体系建立了之后每次的改动不要太大，在改动时，需要想清楚公告如何发。
③搭建新的等级体系
用户体系大更改可以考虑不更改然后搭建一套新的对用户有效的体系，然后逐步削弱老体系的影响力，最后逐渐把老体系边缘化，本质上是对用户利的二次分本，需要考虑怎么样设计可以平稳过渡？怎么样设计易于理解和接受？
#以QQ为例
QQ有在线等级、超级QQ等级、QQ会员等级、超级QQ会员等级多个等系统；现阶段在线等级逐渐弱化，原超级QQ用户可升级至QQ会员。
#以淘宝为例
淘宝在原有以成长值决定会员等级基础上，新上了“淘气值概念”；
原成长值约等于累计消费额度；
现淘气值=过去12个月购买、互动、信誉的综合评分。
四、搭建等级体系详解
用户等系统分为“自己看”和“用户看”
1､【用户看】搭建方法
①确定产品的主要属性(比如内容阅读)；
②确定决定产品主要属性的A类类操作(比如书写内容)；
③监控后台埋点数据，确定用户经常做的B类操作(比如收藏、点赞)；
④剩余操作暂定为C类操作，注意尽可能与A和B类没有交集；
⑤给ABC3类操作分别设计权值，引导用户进行A类操作；
⑥观察后台数据，反复迭代权值，确认这个等级体系有效将用户分层了。
2､【自己看】搭建方法
①RFM模型就是一套xyz坐标：R-最近，F-频率，M-贡献；
②定义出RFM各自的分级：什么时候R取1,什么时候R取2；
③给用户打分，确定用户的级别，然后确定每次活动到底主要针对是哪些用户；
④确定活动目的到底是挽留还是提升活跃。
生活中：
坐飞机消费可以获取积分，积分可以换取里程；
微信通过支付有优惠可以领取金币，金币可以兑换好礼；
支付宝通过支付获取积分，积分可以换取相关的权益；
京东通过购物或做任务获取京东豆，京东豆可以抵扣商品金额...
以上说的不管是金币还是京东豆都是积分的一种，积分作为一种常见营销工具，备受很多大小厂的青睐；诸如比较成规模的大厂有滴滴出行、支付宝、招商银行、微博积分系统已成体系，在用户成长体系中发挥着重要的作用。
用户积分已是大多数平台设计用户成长体系中必选项，且出现的时间由来已久，为什么时至今日仍不过时呢？下面我们从搭建用户积分系统目的、积分体系的构成、设计搭建积分系统的关键环节来进行分析。
一、搭建用户积分系统目的
积分作为用户成长体系组成部分之一，有着不可或缺的作用，搭建积分系统有以下目的：
1､增加用户粘性
签到、消费、做任务等关键行为送积分，让用户觉得“得到了便宜”，为了下次登录和消费提供了潜在的激励；抓住了人性“贪嗔痴”的心里特点，通过人性营销让用户对平台在某种程度上有了依懒感，从而增加了用户对平台的粘性。
如：航空飞行里程送积分，每一次坐飞机都会获得相对应的积分，积分可以换礼品也可以兑换下一次飞行的里程；这里送的积分抓住了用户“得到了便宜”的心理，即我来你这里消费，你还送我东西，让消费者心里有了额外的期待。
2､拉新的辅助手段
信用卡消费中，如果推荐新人办卡，会赠送推荐人一定的额度积分，同样在一些app中，邀请码注册，会向邀请人赠送定量积分，只要积分足够吸引人，就会成为拉新的重要手段，形成金字塔效应，从1到10,再从10到100。
这里是通过老带新的方式送积分，即老用户邀请新用户，老用户可以获得一定的积分，新用户也可以获得一定的积分，这样就平衡了新老用户的利益分配问题。带动了一批又一批老用户去拉新，形成了新用户变成了老用户，老用户通过足够的积分利益驱动，又去拉新用户的闭环。
3､引导用户进行变现
用户运营的终极目的是变现，通过将任务分解到变现的实施方案中，将积分作为完成任务的奖励，从而推动了积分体系的搭建。最典型的内驱力即通过积分可以抵扣消费金额，从而提升了用户获得积分的欲望。
如：招行信用卡积分兑换爱奇艺会员。两者本质是实现变现目的，通过打通双方的积分体系，将爱奇艺的会员上架至招商银行积分商城中，再根据用户的愿意来进行选择想要的兑换的商品。两者皆实现了共赢，即推动了信用卡的消费额度，也提升了爱奇艺会员的使用数量。
二、积分系统的构成
积分体系主要包括赚积分、花积分、积分商城三个组成部分。
1、赚积分
赚积分主要通过平台消费、做任务、邀请好友、签到、分享等方式获得，兼具辅助拉新与留存的作用。通过这些关键行为，一方面增加了用户使用产品的时长，提升了用户的留存率；另一方面长时间停留的用户也为平台转化提供了机会，从而实现最终的变现。
平台消费：如天猫、京东、美团等平台，消费即送相应的积分；
做任务：如今日头条通过做任务可以获得积分，积分可以直接兑换成现金；
邀请好友：如拼多多的邀请好友赚现金，邀请的好友越多赚取的现金就越多；
签到：如人人都是产品经理每天签到可获得2个积分，积分可以部换起点学院的7天免费课程；
分享：如微信读书读完一定的时长，通过分享即可获得免费读书的天数。
2、花积分与积分商城
花积分主要依托积分商城提供的相应的实物礼品、优惠券、相关权益等进行兑换。搭建积分商城本质是建立一个电商平台，通过打通上游的商家、下游的积分用户、以及平台的运营规则。但上游商家可以是资源置换的合作平台，即对方提供礼品，我方提供用户的方式各取所需，从而实现共赢。
下面以京东商城看积分体系的构成：
获取(赚)京豆：消费评论、签到、组队签到(邀请)、投诉返还；
消费(花)京豆：下单抵扣、会员抽奖、兑换、其他福利。
三、设计搭建积分系统的关键环节
1､注重积分的吸引力
在积分体系搭建中，必须注重积分对用户的吸引力，如果没有很好的消费闭环，积分体系必定不受欢迎；首先要有消费闭环，即使没有专门的积分商城，像天猫和京东可以在商城抵扣金额，同样会吸引用户
2､做任务和获取奖励的平衡性
对设计者来说，如何设计积分数值和积分任务，一定要谨小慎微，给运营者留下回旋调整的余地，利用数据分析来确定积分体系的效果
3､除了消费外，尽量避免扣减积分的设计
为了正确引导用户操作，在一些用户违规的时候可能会出现扣减积分的设计；如果用户对产积分关注度很高，边际效应很大，尽量减少扣减积分的设计，违规处理适当使用。扣减积分带来的负效应，容易造成用户心理上的抵触感。
4､突出优越感，奖励忠诚的用户
奖励忠诚用户满足了马斯洛理论中的“受尊重”，你会因为你的消费而感受到尊重，自然也就越来越忠诚，这跟最前面提到航空公司金卡用户可以享受贵宾公司金卡用户可以享受贵宾室尊重是一样的道理。
如：网易云音乐、网易严选
5、用户积分系统其它注意点
①先积分体系是一个大的产品，并不仅是一个简单的功能；
②做积分体系，一定要有区分度、积分的初级目的是为了挽留用户；
③积分产生渠道与消费渠道的保障-防止“通货膨胀”和通货紧缩；
④积分系统内部的成本消耗-是否要搭建积分商城，需要考虑是否能承受得了预算；
⑤合理的调整空间-积分设计是否合理需要在运营过程中进行相应的调整。
最后：
积分系统与用户会员系统、用户等级系统、用户留存系统共同构成了用户成长体系。积分体系的建立让平台也搭建了留存的蓄能池，为新用户通过完成设计的诸多关键行为，获得相对应的奖励或积分，其实积分在一定程度上充当了虚拟货币的角色。
搭建积分系统与用户成长体系需要结合平台的战略及产品理念，同时需要结合使用场景，实现打造用户从拉新到变现的生命周期体系，从而达到降本提效的目的，共筑强大的内驱力。
用户留存设计留存在用户的成长体系中，周期是最长的一个环节；用户留存周期的长短，决定着转化机率的高低。因此做好用户留存，成为了用户运营的一个核心板块。
以下将从了解用户留存和算法、关注用户留存率的重要性、用户留存率低的内在原因、如何提升用户留存率四个方面进行细化分享。
一、先来了解用户留存和算法
1、广义留存
在互联网行业里，通常通过拉新把用户引过来，但是经过一段时间可能有一部分用户逐渐流失，剩下经常访问我们网站或APP的用户就称为广义留存。
2、狭义留存
指用户按照你的期望他进行的行动而行动，直至该行动称为一种习惯，且持续保留在该阶段。
3、什么是留存
•对电商产品来说，留存意味着用户要持续重复购买；
•对于社区产品来说，留存意味着用户要持续重复贡献内容；
•对于互联网金融产品来说，留存意味着用户投资的资金持续在账，不会流向其他平台;
•对于内容产品来说，留存意味着用户持续重复阅读。
4、什么是留存率
留存用户占这批新增用户的比例，我们称之为留存率。根据留存的时间，留存率又分为次日留存、第七日留存、第30日留存。
5、留存率的计算
例如某个产品新增了100个用户，其中次日、第7日、 第30日分别有30个、15个、5个用户再次使用了该产品，那么对应的:
①次日留存率= 30%
②第7日留存率= 15%
③第30日留存率= 5%
二、关注用户留存率的重要性
1、判断真假增长
通常我们用日活、周活、月活来监测我们的产品，有时候看到日活在一段时间内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是错误的。
假留存增长
整体看曲线不断增长，说明用户一直增长，尤其是在初期增长明显。但每周新来的用户，随着时间的变化慢慢流逝,最后只有一小部分群体留存下来。
真留存增长
随着时间的变化,我们可以看到不同层级的颜色，经过一段时间变成平稳的一条线，这说明我们的客户有一部分留存下来。这时不仅有拉新拉来的新用户也有之前留存下来的老用户，这些用户数加起来才是真正的用户增长。
通过分析上面两条曲线，我们发现表面上用户都在增长。但第一张图的用户留存是在不断减少的，而第二张图用户留存在后期趋于稳定，才是真的增长，想要实现持续的真正增长，就要设法让用户留下来。
2、判断产品价值
①一个产品留存率是否足够高，是判断该产品是否有价值的重要标准。意味着留存率低大部分用户使用后，没有再次打开该产品的动力，也意味着产品没有很好的满足用户需求。
②互联网产品盈利往往是后置的，没有留存也就没有商业价值。投资人不会去投一款留资率很低的产品。在产品初窗期，应该更多去关注留资率是否达标，而不是只关注用户的增长。
3、节约拉新成本
数据表明留住1位老用户的成本，会远远低于获取1位新用户的成本。在互联网流量成本不断攀升的情况下，应该花更多时间去提升留存率。
4、老用户价值高
留存率高，老用户才多，老用户触及核心产品功能的概率和频次更高。对产品的忠诚度和好感度会更高，更有可能接受产品的商业化。
三、用户留存率低的内在原因
1、需求不对
如果产品本身解决的是一个伪需求，使用场景是老板凭感觉想出来的，早期用户基本是通过补贴拉来的，用怎样的运营手段都很难持续让用户活跃下去。
如：当年在朋友圈火的足迹、美咖秀。
2、解决方案不好
在需求没问题的前提下，很多产品用户转化率依然很低，原因在于给用户的解决方案并不好，这样一旦其他产品有更好的解决方案，用户就会抛弃。
3、用户体验差
互联网同质化产品已经非常严重，同一个需求，同一个解决方案，差异化仅在于体验，挑剔的用户自然会用脚投票，选择最好的产品，而那些体验欠佳的产品自然会淘汰，例如App卸载原因分析：
四、如何提升用户留存率
1、增加高频功能
很多产品本身是正确的，但问题出在过于低频，低频需求的结果是低功能，用户用完就意味着流失。通过增加相对高频的功能来帮助APP提升用户活跃度。
如：支付宝的蚂蚁森林、链家的房产估值功能、签到送积分功能、玩小游戏领金币功能等。
2、增加使用场景
很多产品之所以没有做起来，其实是因为可使用的场景太少，以至于用户忘记了它。
如：微信支付增加了拜年红包和拼手气使用场景。
3、恰当的提醒
人都比较健忘，现在大家手里里装的APP比较多，用户主动寻求打开手机可能性不高。如果不去提醒使用很容易忘记。
提醒方式有：push、短信、邮件、公众号；这些方式各有特点，各有利弊，一般需要相互组合来用。
①提醒文案要结合场景；
②针对不同用户要精细化运营；
③不断看数据反馈，不断优化文案和推送时机。
4、让用户付出
①付费
已经让用户花了钱的产品，就更容易高频使用。
如：优酷会员、饿了么会员。
②用情
付出感情，也是同样一种沉没成本，会让用户不轻易离开，当人们投入感情后，他们会潜意识认可。
如：苹果的系统体验时间久了产生习惯、小米的性价比口碑。
③用时
用户投入大量时间后会更不容易离开。
5、用户激励体系
通过建立用户积分和会员等级，激励用户相关行为，核心在于奖励。
如：QQ农场种菜、支付宝的蚂蚁森林收能量、头条极速版app签到集积分换好礼等。
6、找到魔法数字
在国外提升留存率的案例中，会经常提到一个概念：魔法数字。
•Twitter发现留存用户首月内会关注30个用户;
•Facebook发现10天内添加7个好友的留存率高;
•Linkedin的留存用户特征是，是一-周内会添加5个好友;
•Dropbox里使用了1次文件夹的用户，会成为更活跃的用户。
魔法数字的方法论本质是通过分析、调研找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，并通过产品设计和运营尽可能地让所有新用户触发核心操作，达到魔法数字。
当Twitter发现留存用户首月有关注30个用户的行为特点后，在产品设计上简化流程、突出重点,在运营上加强引导优选推荐关注人等,让新来的用户非常轻松地关注多个个用户,这样留存率就提高了。
最后：
留存率是衡量一个产品对用户是否有价值的最重要的指标。对于用户而言，留存率越高，说明产品对用户的核心需求把握的越好，用户对产品产生强烈的依赖。对于产品而言，留我存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品营销推广以及变现能力的提升。
用户画像设计纵观互联网各大头部平台，可以发现用户成长体系的搭建已经成为一门必修课，目前已经发展了一套比较完善并成熟的体系。用户成长除了围绕用户等级、用户积分、用户留存展开外，还有一套链接用户与产品定向推送体系，它就是用户画像体系。通过设计用户画像，来定向营销和精准推送，为最终的营收增长做铺垫。
以下主要从两个方面来分享用户画像设计：
1、什么是用户画像
2、如何搭建用户画像
一、什么是用户画像
1､用户画像的定义
用户画像就是将用户标签化
如：你在淘宝上经常购买女装或高跟鞋，并且都是在夜晚22点-2点购买，而且经常买价格200元以下的商品；
用户画像经过计算会给你打上下面几个标签：女性、夜猫子、低消费能力。
2､用户画像的作用
①用于产品优化和用户运营
通过用户画像产品和运营可以快速透彻的了解用户。
如：我的用户是谁？性别是男是女？年龄多大？喜欢什么？平时在哪里活跃？使用我们产品习惯是什么？
②用于精准营销和智能推荐
•商品精准推荐：根据用户以往的浏览记录预测用户喜好，并进行推荐；
•精准广告推荐：根据用户的属性推荐不同类型的广告内容；
•其它类型服务推荐：如资讯、视频、读书、餐饮。
③用于数据挖掘
根据同类用户行为习惯挖掘新的需求，通过用户的行为数据挖掘需求；如分析用户的长活跃地点，识别用户群的活跃范围，分析用户的登录时间，识别用户的常活跃时间。
二、如何搭建用户画像
1､明确目的，建立标签体系
①从需求出发建立标签
②从定性与定量建立标签
定量标签：活跃时间、性别、职业、年龄；
定性标签：消费能力、活跃度、兴趣。
③按产品属性建立标签
④用户整体标签
•基础标签：手机号、微信、邮箱、性别、年龄、学历、住址；
•设备标签：设备信息id、设备型号、网络环境(3g、4g、wifi)、LBS信息(地理位置)；
•行为标签：访问时间(活跃时间段)、活跃地点(国家、省份、城市、商圈)；
•兴趣信息：浏览信息、购买信息、收藏信息、购物车信息；
•付费能力：购买数据，账户余额、消费记录；
•社交标签：社交基础数据(好友数、消费发送量、活跃天数)、好友系链(每个人的社交圈属性)；
•产品标签(因人而异)：电商平台(用户购买能力、购买习惯、喜好)、健康平台(就诊信息、病历、活动数据、个人基础信息)、O2O平台(门店信息、订单分布、配送数据、LBS信息)、游戏平台(登录数据、付费信息、活跃时长)。
2､标签数据字典概要设计
①确定标签
根据自己的需求特点设计符合自己产品特点的标签体系，解决实实在在的问题。
②统计口径
需要综合考虑标签的需求出发点，数据的可采集性，以及数据的统计难度。
③统计周期
按照需求的出发点，来设计统计的周期，不同的指标需要的更新的周期会有所不同。
④用户画像的标签体系设计
3､采集数据
①用户画像系统框架
②数据从哪里来
数据采集是用户画像搭建的基础，有了数据我们才可以做数据分析，所以梳理清楚数据的来源是很重要的一环。
•数据埋点
通过在产品中埋点获取数据，这是最准确也是最真实的用户行为数据，用户的行为数据，兴趣数据等都是来源于此。
•后台数据
用户的基本信息(性别，年龄等)，订单数据，好友关系链，消息发送等数据多来源于后台的数据库。
•外部数据
有一些数据可能我们拿不到，需要借助第三方的数据提供，比如征信数据等
③数据获取的几大要素
•准确性
数据的准确性需要优先保证，数据错了，后面的分析也就谈不上。
•真实性
真实性指数据展示是真实有效。
•可采集
有很多数据可能是我们想要的，我们要让数据系统化，可采集，来帮助完成用户画像的数据完整性。
•效率
数据的采集效率也是很重要的一环，需要技术来保证，有一些数据如果采集的不够及时可能就失去了它的意义。
•时效性
时效性跟上面的效率有一些区别，很多数据有它的时效性，比如年龄，公司信息等。
•价值密度
价值密度是一个比较产品化的评估过程，不同的产品对不同的数据的价值密度会不一样，比如电商类对订单类的价值密度就会大一些。
④数据采集模板
4､数据建模
①数据建模定义
数据建模就指如何拿到我们想要的标签，可以通过数据库直接获取，可以通过算法获得，也可以通过统计分析方法获得，不尽相同。
②可直接获取的标签
一些标签我们是可以通过数据库，或者外部数据，或者简单的计算获得的。
如：用户基础属性标签、设备信息、地域这些标签可以直接获取，不需要复杂的模型。
③兴趣标签模型
什么人：通过埋点或数据库获取的方式，获取用户数据的唯一入口，识别用户；
什么时间：事件发生的时间点，以及持续时间；
什么地点：事件发生的地点；
什么事件：事件是主角，目标标的，有很多可能性，可能是一个具体的物品，也可能是一个搜索词；
什么行为：用户对物品做了什么行为，不同的行为反应用户的兴趣度；
标签的分值=衰减因*行为权重*其他权重(渠道，地点，物品数量)。
④什么用户
⑤什么时间
时间有两个维度，一个是时间点，一个是持续时间，这两个同时决定了用户对这一事件的兴趣度，不同的事件在不同的时间点会给出不同的权重值，不同的事件对持续的时长也会给出不同的权重值。
⑥什么事件
事件可能是一个物品，也可能是一个搜索词，也可能是一个资讯标题，也可能是一篇文章，通过文本挖掘可以实现对内容中的关键词提取，从而形成标签，这也是定性标签的来源。
⑦什么行为
行为对打分影响至关重要，不同的行为会给予这个标签不同的分值，因为不同的动作显示了用户对目标标的兴趣度不同。如：
电商：支付>放入购物车>收藏>浏览>搜索
资讯：分享>浏览
⑧标签的层次
从标签的层级来看，我们还可以从这一个角度对标签的建模进行区分：
•第一层：基础标签层
这一层标签多是可以通过数据库直接获取或者通过统计分析的简单方法获得，他们的计算相对简单，同时作为第二层标签的基础，如：性别、年龄、活跃天数等。
•第二层：计算标签层
在第一层标签的基础之上，根据需求，进行二次计算，这里就需要比较复杂的算法介入了，通过对用户进行聚类，预测，或者文本的分析，获得更加贴近用户需求的标签，多是兴趣类标签。
•第三层：应用层标签
这一层标签可能需要对第一或第二层的标签结合进行计算，也可能直接来源与前两层标签，目的是这些标签用于对应用方负责，按照应用方的需求产生的标签。
⑨常用的技术手段
•文本挖掘
文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程；包括文本特征的提取、信息检索、自然语言处理、文本挖掘、文本分类、文本聚类、关联分析等。
•聚类算法
聚类分析又称群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
•预测算法
预测算法是通过历史数据，以及算法模型预测未来的结果的一种方法，比如我们常说的线性回归就是一种比较常的预测算法。
•人工介入
其实多数的用户画像都需要人工经验介入，并不是完全的算法计算，在参数的调整以及一些常量的设定上，通过分析方法获取一些经验值来更加有效。
5､数据校验
①如何进行数据校验-测试集
对于事实性的标签，可以通过测试集来进行校验；通过建立已知数据的测试集来进行事实数据的校验，事实数据指性别、年龄、学历、订单量、付费金额等。
②如何进行数据校验-过程校验
对于非事实性的标签，比如兴趣；需要通过过程的校验来解决数据的校验问题，检查事例整合处理过程的代码以及数据来源正确性，可以通过多人交叉校验的方式，效果会更好。
③如何进行数据校验-A/B TEST
A/B TEST作为一项标准的对效果进行校验的方法，适用的范围比较广泛，其实并不是严格意义的数据校验，只是对效果的校验，但是说到底用户的画像的目的最终服务的也是效果，所以也可行。
最后
用户画像的作为用户增长和产品运的线上方向性营销工具，具有定向性、精准性、分层性特点，能够快速的将产品或服务进行差异化运营，可以实现将力用到刀刃上的作用，从而最终为线上运营降本提效。
作者：Hony 铭航说运营
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