绕开用户画像误区防止从源头上出错.pptx

绕开用户画像误区主讲人：赵志强防止从源头上出错

误区四：以己度人的代入式画像4

误区四：以己度人的代入式画像根据自己或自己团队的喜好或行为特点，去推断其他用户的行为特征。事实上，即使是同一类型、同一行业、同一区域的人，其细节属性也很可能千差万别。代入式方法，最终得到的只是运营者自身的画像，而非用户画像。

误区五：注重标签生产，但忽视标签的权重5

误区五：注重标签生产，但忽视标签的权重在用户标签生产时，标签的权重也是经常被忽略的误区。某个标签的权重，是指该标签在用户的整体评估中的相对重要程度，权重影响着对用户属性的归类。如果在标签生产时，忽视标签的权重，就会导致标签有偏差。用户画像应用起来，就得不到应有的效果。时间越久远的行为，对用户归类的影响就越小，权重也就越小。

误区六：标签设置没有把握好用户的隐私尺度6

用户画像多数情况下是指给C端个人用户画像。在给C端个人用户画像时，企业需要注意对用户个人隐私的保护。C端用户：个人用户ConsumerB端用户：企业用户Business误区六：标签设置没有把握好用户的隐私尺度

如果不把握好隐私尺度，在用标签来开展业务运营时太露骨，可能招致用户的抵制。而一旦用户隐私泄露，可能会给企业带来灭顶之灾。误区六：标签设置没有把握好用户的隐私尺度

用户画像的准确度和有效性与用户隐私之间是一个矛盾体，需要采取差异化的对待方式。一方面，企业需要对标签在必威体育官网网址级别上做区分和设定，另一方面，对某些数据的提取和加工需要征得数据主体的同意。误区六：标签设置没有把握好用户的隐私尺度

误区七：大数据画像7

误区七：大数据画像大数据画像，即通过百度指数、微指数等互联网大数据，挖掘用户属性，做出目标用户画像。但大数据画像只对一部分企业适用。对于生产数据的互联网企业本身，可以用大数据进行用户画像。对于非生产数据的企业，通常不能直接使用大数据进行画像。

新媒体运营者需要根据企业实际情况决定是否使用大数据进行画像大数据不具备完整维度行业大数据不代表企业大数据

课堂讨论找一位你的同学或舍友，看看你们常用的手机软件相同么？你们关注的微信公众号相同么？可以用对方特征作为你的用户画像么？

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