有同学曾问：市面上到处都在谈论用户画像，但实际应用中却很少见到真实的案例。今天，我就分享一个身边的例子，如何通过用户画像来提升交易额的实战故事。
这个例子发生在我带孩子外出时，事情新鲜得很。那天，天高云淡，凉风习习，我带着Coco去户外玩耍。我们走到一个湖边，看到一群人在放风筝，心血，便决定也试试。Coco看到后兴奋地表示同意，于是我们一起走到一个小摊前，准备从摊主那里买一个风筝。
起初，我准备掏钱买一个风筝，然而事情却发生了一个有趣的转折。摊主看着我们，先是问了一个问题，接着做了一个推荐，最后还巧妙地向我们推销了一个附加产品。这一系列的动作让我恍若明悟，突然意识到，刚刚经历的一切，简直就像是一个用户画像驱动的交易提升过程——数据采集、标签打标、产品推荐、向上销售等环节一气呵成，甚至还进行了二次推荐，成功地提升了我们的成交率和客单价。
回想起来，虽然摊主并没有高大上的数据系统，也不懂什么编程代码，但他的做法却展现了极高的智慧和实践经验。这种思路，比那些只会问“推荐算法是怎样的”“BAT是如何卖风筝的”“有没有懂互联网风筝的大神”之类问题的新人们强得多——毕竟，实践出真知，盲目模仿只会降低智慧。
但细想一下，事情背后的巧妙之处并不仅限于此。比如，为什么摊主偏偏卖的是风筝呢？作为家长，大家都知道，公园、湖边、草地等地方，小摊贩卖的玩具五花八门：泡泡棒、玩具枪、魔法棒、沙滩玩具、风筝等。看似都在卖玩具，但其实每一类玩具的背后都有不同的销售策略。
以玩具枪和魔法棒为例，这些玩具非常依赖“款式”——比如是不是《巴啦啦小魔仙》的魔法棒，或者是《吃鸡》的98K模型，这些决定了小朋友是否购买。这种产品的销售，往往是由爆款来驱动的。而爆款是可以通过精准的业务设计和营销推广来制造的，这时产品选择至关重要。没有选对款式，再强的推荐系统也无济于事。
而泡泡棒则不同，泡泡是它最吸引人的卖点。你无需过多推荐，只需要在路边等待，看到一群小朋友走过来，你轻轻一吹，五光十色的泡泡在空中飞舞，瞬间就能吸引小朋友的注意，成交的概率极高。这种玩具是由“体验”来驱动的。这里的关键在于如何提供让消费者切身体验到的效果。
再看沙滩玩具，如铲子、桶等，它们非常同质化，且功能简单明确。对家长来说，这种玩具的价格往往是购买决策的核心因素——便宜就买，贵了就算了，典型的“价格驱动”。价格策略至关重要，过高的定价很容易让消费者放弃购买。
风筝就显得特别复杂了。它的尺寸、花色和设计会直接影响家长的选择。更重要的是，风筝单价相对较高，价格过低，商家赚不到钱；价格过高，又可能吓跑顾客。摊主为了避免摊位被查封，也不敢将风筝摊得满地乱放。更重要的是，如果没有巧妙的推荐和引导，家长在选择风筝时会显得非常犹豫和困惑。
多数家长并不乐意带着孩子到小摊贩处购物，而是因为孩子的要求或哭闹才不得已妥协。如果能够减少选择的难度，提升购物体验，成交的几率自然会大大增加。这时候，用户画像和推荐系统就发挥了巨大的作用。
通过这个例子可以看出，推荐系统不过是商品管理的一种辅助工具，特别适用于那些非爆款、类别间有差异的商品。而商品管理的每一个策略，都离不开对用户画像的深入理解，唯有真正理解用户，才能精准地满足他们的需求。用户画像的应用并不局限于推荐系统，实际上，还有更多的潜力等待挖掘。
尽管用户画像看起来很有用，很多时候我们仍然会感到它只是堆积的数据，最终并没有实际帮助。这是因为要做出有用的用户画像，存在着许多陷阱。
很多时候我们没有明确的目标。如果摊主在见到顾客时，只是随便聊几句，而不明确询问他们需要什么风筝，那么交易是无法顺利完成的。同样，在做用户画像时，如果没有清晰的目标，只是为了做而做，那么结果往往是徒劳的。要明确：“做用户画像是为了什么？用在什么场景？能提升哪些指标？预计提升多少？需要哪些配套措施？”
数据的质量是至关重要的。摊主虽然不懂大数据，但他有一个基本的常识，那就是要确认消费者的需求。在风筝这种使用者与购买者分离的场景中，摊主能够问出“是大人放，还是小孩放？”这一问题，体现了他对数据质量的关注。相反，很多企业忽视了数据的采集和精准性，依赖算法去“推测”数据，这种做法是不可取的。
第三，不打标签只捞数据，可能会导致误导。摊主在问“是大人放还是小孩放？”时，实际上是在给顾客打标签。这种标签不仅能简化数据采集，还能更好地了解顾客的需求，从而做出精准的推荐。标签的作用远大于原始数据，它能够为后续的决策提供更有价值的信息。
缺乏验证和迭代也是一个常见的坑。许多公司在打标签时过于急功近利，没有进行效果验证，或者没有经过充分的迭代优化。摊主虽然没有系统的标签框架，但他通过实践积累了宝贵的经验。比如，他通过初步了解家长的需求，再推荐稍贵一点的风筝配件，成功提高了成交率。
以上的分析或许只是借题发挥。摊主也许只是凭借直觉做出了聪明的判断，并没有经过系统的思考。这样的例子却极为生动，值得我们深思。当我们再度疑惑“用户画像究竟有什么用？”时，不妨回想一下这个简单的例子。
有些人可能会觉得，这一过程看起来并不复杂，业务人员也能总结出类似的经验。但实际上，做用户画像的工作远比我们想象的复杂。因为商业场景中的数据量庞大，维度多，处理起来需要大量的时间和精力。业务人员如果总是忙于处理数据，而忽视了核心业务，那这家公司很可能面临倒闭的风险。
业务人员常常容易被短期效果所迷惑，做出错误的决策。数据分析师的作用就显得尤为重要，他们能够保持冷静，长期观察，积累经验，最终为业务决策提供更有价值的指导。
做数据分析的同仁们，应该对自己的工作充满信心。数据的价值不仅仅体现在复杂的模型上，更在于基础工作、方法的沉淀和经验的总结，这些都是支撑业务发展的关键。