用户画像在精准化营销中的两个设计原则

建设精准化营销平台，就需要在互动营销平台的产品设计上实现更精细的功能颗粒度。

如果只是在产品设计中追求广泛的功能且覆盖范围广，最终只能得到一个大而完整或华而不实的营销平台。这样的营销平台只能用来欺骗业务方，让不了解真相的业务方误以为很强大，但不能实现精准化营销。

要实现精准化营销，最基本的是要在用户画像模块中设计更细的功能颗粒度。

在用户画像方面，我们需要丰富用户标签的类型。用户标签和标签原子（用户标签中包含的数据项），用户标签类型是指人口统计学标签、商业标签、行为标签等，用户标签是指人口统计标签中的性别、年龄、收入、婚姻状况等具体标签，标签原子是指婚姻状况中包含的数据项目，如未婚、离异、已婚等。只有更详细地划分用户画像的颗粒度，我们才能更好地根据这些颗粒度更准确地划分用户组，并为某些用户组进行更精准化营销。

在用户画像产品的设计中，需要注意两个设计原则：

一、适用原则

我们应该根据业务的实际使用场景丰富用户标签的类型。用户标签和标签原子，如一些产品或app，根本不需要根据用户的婚姻状况进行用户营销，因此我们不需要添加婚姻状况等标签。毕竟，过度收集用户信息会导致用户担心隐私泄露，也是企业无效的标签划分。

二、尽可能最小的原则

既然我们想做精准化营销，我们希望对用户有详细的了解；例如，如果收入标签只将收入选项分为月薪0-10000元、10000元-50000元、500001元及以上三个原子。当我们需要营销0-3000元月薪的人时，我们只能使用0-10000元的人群，除了达到我们的目标人群0-3000元，也会触达了3001-10000元的人群，这会骚扰3001-10000元的人群，增加营销成本。

因此，在设计标签下的选项时，我们应该尽量减少收入，例如将收入分解为0-3000、3001-5000、5001-10000、10000-30000、30001-50000、50000及以上。这里强调的不是必须最小的原则，而是尽可能最小的原则，直接让用户输入收入，让用户画像中心获得用户收入的准确值（如3001元、666元）获得最小、最准确的收入；然而，在实际的产品设计中，有时这是不现实的。毕竟，让用户告诉他的具体收入，这让用户担心过于完全暴露隐私而没有安全感。

因此，在产品设计的过程中，要尽量满足最小原则，在不给用户带来大麻烦的情况下，尽量最小化标签原子。