同学们常听闻用户画像的重要性，但却难得一睹其实战例子。今天就给大家展示一个利用用户画像来提升交易额的实例。
就在我身边刚刚发生的一件事，我在带娃的时候亲身经历了，还是那么新鲜热乎的。
那是一个风和日丽的日子，我带着孩子Coco外出游玩。我们走到湖边，看到许多人在放风筝，一时兴起，我也产生了放风筝的念头。Coco对此也表示赞同，于是我们便前往一个无证流动小摊位大叔那里购买风筝。
在购买过程中，我注意到了这其实是一个基于用户画像和推荐系统的完整交易流程。从数据采集、打标签、产品推荐到向上销售，一气呵成，并且还进行了二次推荐，成功提升了成交率和客单价，真是巧妙至极。
尽管大叔没有使用大数据系统，也不懂编程，但他的处理方式却比那些还在询问“推荐风筝的算法有哪些”、“BAT是如何卖风筝的？”的新人高明得多。因为实践出真知，而不是仅仅停留在理论上。
事情并不像表面看起来那么简单。在众多卖玩具的摊贩中，为什么偏偏是风筝引起了我们的注意呢？
对于常带娃的家长来说，他们都很熟悉公园、池塘、草地附近的小摊贩所售卖的玩具种类。虽然这些玩具都是针对孩子的，但不同玩具之间的差异却非常大。
比如对于玩具枪和魔法棒一类玩具，款式的重要性不言而喻。是否是热门IP的产物，直接决定了小朋友是否会为之买单。这是典型的爆款驱动。
而对于泡泡棒一类玩具，其卖点非常突出，只需简单的体验就能吸引小朋友。销售的关键是让用户体验到效果。
再来看挖沙工具，这类产品同质化严重，功能单一且明确。对于家长而言，价格是考虑的重要因素。
相比之下，风筝的独特性就在于其特殊性和复杂性。比如风筝体积大，不容易陈列供客户挑选；花色、尺寸、图形等都会影响到客户的购买决策；其单价相对较高，既不能卖得太贵以免吓跑客户，又得保证有足够的利润。
特别是对于那些走鬼大叔来说，如果将风筝都摊在地上，不仅卖相差，还可能引来。而且过多的选择也会增加客户的决策负担，从而降低成交率。
在这种情况下，推荐系统就显得尤为重要。它可以帮助大叔更好地满足客户需求，提高成交率和客单价。
通过对比这四个品类的商品管理方式，我们可以发现：推荐系统只是商品管理的一个辅助工具，适用于那些非爆款、品类间有一定差异的产品。
商品管理的每一种战术都离不开对用户画像的研究。深入理解用户需求，才能精准地满足用户需求。不要一提及用户画像就只想到推荐系统，其实还有更多工作可以做。
那么为什么我们总觉得用户画像是堆砌了一堆数据却毫无用处呢？这是因为要做出有效的用户画像需要避免许多陷阱。
陷阱一：没有明确的目标和用途。如果大叔只是随意跟家长聊天而没有明确的销售目标，那么他就很难卖出风筝。
陷阱二：数据质量的问题。数据的质量是一切分析的前提。在数据采集过程中需要保证数据的真实性和准确性。
陷阱三：只重视数据采集而忽视标签化。大叔问的是一个标签而不是一个原始数据。标签化的数据更加易于理解和使用。
陷阱四：缺乏效果验证和迭代。有时候人们会过度热衷于打标签而忽视了验证这些标签的实际效果以及根据效果进行迭代。
尽管走鬼大叔可能没有意识到这么多细节和理论支持他的做法但他用直观的方式将用户画像和推荐系统运用得恰到好处。
当然这个例子也说明了为什么需要专业的数据分析师来处理这类问题。在处理大量数据和多个维度时需要专业的知识和技能。
此外业务人员很容易被短期效应所影响而做出错误判断这时就需要数据分析师来沉住气长期观察、沉淀经验以更好地指导业务。
所以做数据分析的同学要对自己有信心数据的价值不仅仅体现在一个复杂的模型上基础工作、方法沉淀、经验总结以及反哺业务都是我们能够做的。记住方法并不是越难越好而是越有用越好。