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如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码

抖音快讯 2025年08月11日 01:02 1 admin

在互联网流量红利见顶的今天，“精细化运营”早已从口号变为企业生存的必修课。而用户画像作为精准刻画用户需求的“数字画像”，正成为企业实现“千人千面”服务的核心工具。本文将从平台定位、技术架构、场景实战、行业启示四大维度，拆解58用户画像的底层逻辑与落地经验，为企业在用户运营赛道突围提供参考。


如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码

一、为什么需要“用户画像中台”？58如何破解行业痛点？

在企业数字化转型的早期阶段，用户画像建设往往陷入“各自为战”的困境：


如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码


  • 数据孤岛严重：各业务线（如房产、招聘、汽车）独立采集用户行为数据，标签体系、接口协议不统一，跨部门调用需重复开发，成本高企；
  • 功能重复建设：每个业务团队都搭建自己的DMP（数据管理平台），从标签接入到人群圈选“从头再来”，系统冗余导致维护成本激增；
  • 服务标准缺失：标签质量参差不齐，有的团队依赖人工标注，有的依赖简单规则，导致运营策略效果不稳定。

如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码

58集团作为覆盖房产、招聘、汽车、本地生活等多领域的生态型企业，同样面临上述挑战。“当企业发展到一定规模，用户画像必须从‘业务工具’升级为‘中台能力’——通过统一的数据资产、标准化的服务接口、高效的计算引擎，打破部门壁垒，让画像真正成为全生态增长的‘基础设施’。”


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基于这一目标，58推出了万象用户画像平台，其定位可概括为“三驾马车”：

  • 精细化运营基座：为各业务线提供统一的标签、人群、触达能力，降低重复开发成本；
  • 全生态增长服务平台：打通公域（广告投放）、私域（APP内服务）用户数据，支撑跨场景联动运营；
  • 数据资产中台：通过OneData数仓整合离线、实时数据，实现用户身份的“唯一识别”与“长期追踪”。

一句话总结：万象平台不是简单的“标签库”，而是通过技术中台化，将用户画像从“数据能力”转化为“业务生产力”。


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二、从0到1搭建用户画像体系：58的技术架构有何不同？

用户画像的落地，技术架构是“骨架”。58万象平台的技术架构设计，始终围绕“高可用、低延迟、强扩展”三大原则展开。

1. 底层支撑：OneData数仓——离线+实时的“数据融合引擎”

用户画像的基础是数据。58通过OneData数仓整合集团各业务线的用户行为数据（如点击、浏览、交易）、属性数据（如年龄、职业、地理位置）及外部补充数据（如第三方合作数据），形成“用户360°视图”。

与传统的“T+1”离线数仓不同，万象平台支持实时数据处理：通过Flink等流计算框架，用户的新行为（如刚浏览了某车型）可在分钟级内更新到画像标签中。这一特性对“实时营销”场景至关重要——例如，用户刚搜索了“二手车”，系统可立即触发个性化广告推送，提升转化效率。

2. 核心能力：标签服务、人群服务、IDMapping——“三大基石”


如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码

用户画像的价值最终体现在“用数据指导行动”，而标签服务、人群服务、IDMapping正是连接数据与业务的三大关键技术。

  • 标签服务：从“数据”到“知识”的提炼
  • 标签是用户画像的最小单元，58的标签体系建设遵循“接入-加工-应用”全流程：
    • 接入层：支持字符串、数值、数组、KV等多类型数据（如“常购车型”“月收入区间”“兴趣标签数组”）；
    • 加工层：通过规则引擎（如“近30天浏览过3次以上SUV”）、机器学习模型（如协同过滤推荐标签）生成高置信度标签；
    • 应用层：标签以“服务化接口”对外输出，业务可直接调用“25-35岁、关注新能源汽车”的用户标签，无需关心底层计算逻辑。
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  • 人群服务：从“标签”到“人群”的落地
  • 人群是标签的组合应用，58的人群服务支持“规则圈选”与“模型筛选”两种模式：
    • 规则圈选：业务人员通过可视化界面拖拽标签（如“购车预算20-30万”“最近1周到访过4S店”），系统实时计算符合条件的人群包；
    • 模型筛选：针对复杂场景（如“高价值但易流失用户”），通过机器学习模型训练筛选逻辑，自动输出高潜人群。
    • 实测数据显示，通过万象平台创建人群包的时间从传统的“小时级”缩短至“10-40秒”，效率提升超10倍。
  • IDMapping：跨端、跨平台的“用户唯一识别”
  • 用户的线上行为可能分布在APP、小程序、PC官网等多个终端，ID（如设备号、手机号、会员ID）各不相同。IDMapping技术通过“设备指纹”“关联规则”“图计算”等方法，将不同来源的ID映射到同一个用户主体，解决“用户碎片化”问题。
  • “IDMapping是公域与私域联动的‘桥梁’。例如，用户在抖音看到58的广告（公域），通过IDMapping关联到其在58 APP的账号（私域），即可实现‘广告点击-APP内转化’的全链路追踪。”
如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码

如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码

3. 效率引擎：即时调度任务服务——“让计算资源随需而变”

用户画像的实时性与准确性，依赖于高效的任务调度能力。58设计了“TaskServer+JobTracker+TaskTracker”的分层调度架构：

  • TaskServer：负责任务分类（如实时标签更新、人群计算）、优先级管控（高价值人群任务优先）、动态扩容（大促期间自动增加计算节点）；
  • JobTracker：作为“大脑”协调任务分发、事件处理与系统监控，确保百万级任务并发时不宕机；
  • TaskTracker：具体执行任务，负责资源分配（如分配多少CPU/内存）、任务运行与状态同步。

这一架构的优势在于“弹性”——既支持日常业务的稳定运行，又能应对大促、热点事件（如车展、新车发布）的突发流量，保障画像服务的连续性。

三、从“技术能力”到“业务价值”：58的四大场景实战


如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码


用户画像的最终价值，在于驱动业务增长。58结合自身业务特点，将画像能力落地于广告投放、交叉引流、用户分层运营、产品设计优化四大场景，形成了可复制的“增长方法论”。

场景一：资源位广告投放——千人千面的“精准触达”

在APP开屏、Banner位、Feed流等核心资源位，58通过用户画像实现“人-货-场”的精准匹配。例如：

  • 新车广告投放：圈选“25-35岁、月收入1-2万、近期浏览过某品牌SUV”的用户，推送对应车型的广告；
  • 二手房广告投放：针对“在58浏览过3套以上500万以下房源”的用户，推送同价位的新上房源。

效果验证：某汽车业务线使用画像定向投放后，广告点击率从原来的3%提升至8%，线索转化率提高40%。

场景二：业务交叉引流——流量“1+1＞2”的联动

58生态内拥有多个业务线（房产、招聘、汽车、本地服务），通过用户画像可实现流量的高效流转。例如：

  • 房产→汽车：圈选“近期成交二手房的用户”，定向推送“新车购置补贴”“汽车美容套餐”；
  • 招聘→本地服务：针对“互联网行业从业者”，推送“周边高端健身房”“商务宴请餐厅”等本地服务。

关键支撑：万象平台提供“一键触达”接口，业务人员可直接调用其他业务线的用户包，无需跨系统对接，引流链路缩短70%。

场景三：用户分层运营——从“广撒网”到“精准滴灌”

用户分层是精细化运营的核心。58通过用户画像将用户分为“沉默用户”“活跃用户”“高价值用户”“流失用户”等层级，匹配不同的运营策略：

  • 沉默用户促活：针对“30天未登录APP但历史浏览过房产信息”的用户，推送“热门楼盘降价提醒”短信；
  • 活跃用户促转化：针对“近期咨询过二手车但未下单”的用户，通过Push推送“专属砍价券”；
  • 流失用户召回：针对“90天未活跃的高价值用户”，发送“老用户回归礼包”+“个性化车源推荐”。

数据亮点：某本地生活业务线通过分层运营，沉默用户唤醒率达18%，活跃用户人均订单量提升25%。

场景四：产品设计优化——用“用户偏好”驱动功能迭代

用户画像不仅是运营工具，更是产品设计的“指南针”。58通过分析用户行为标签（如“常点击车型对比”“关注新能源政策”），优化产品功能布局：

  • 推荐模块优化：在“相关推荐”中增加用户偏好的车型/房源类型，点击率提升30%；
  • 功能入口调整：针对“高频使用招聘服务的用户”，将“求职进度查询”入口从二级页面前置到首页；
  • 交互设计改进：发现“30岁以上女性用户”更关注“房源安全信息”，在详情页增加“物业安保评分”模块。

本质：用户画像让产品设计从“经验驱动”转向“数据驱动”，降低试错成本。

四、未来展望：用户画像的“四化”趋势


如何用“用户画像”撬动亿级用户的增长密码


总结环节提出“四化”方向：

  • 标准化：完善标签体系、接口协议、服务质量的标准，降低跨业务使用门槛；
  • 服务化：从“提供标签”升级为“提供解决方案”（如“广告投放全链路服务”“用户分层运营模板”）；
  • 智能化：引入大模型优化标签生成（如自动生成高潜标签）、人群圈选（如智能推荐扩展人群）；
  • 生态化：打通58全业务域数据（房产、招聘、汽车等），实现“用户在全生态的行为可追踪、需求可预测”。

Q&A精华：关于用户画像的“灵魂拷问”

沙龙最后的Q&A环节，听众提出了多个实操性问题，以下是关键解答：

  • Q：标签接入支持哪些数据类型？
  • A：支持字符串、数值、数组、KV型（如“兴趣标签: 汽车, 旅游”）。
  • Q：如何解决标签过多的问题？
  • A：通过接口限制查询标签数量（当前未强制限制，但业务侧会根据运营目标主动筛选核心标签）。
  • Q：Push/短信推送关注哪些业务指标？
  • A：核心指标是点击率（CTR）与转化率（如广告点击后的留资率、订单转化率）。
  • Q：如何评估标签效果？
  • A：从“使用频次”（标签被查询/调用的次数）、“业务效果”（如基于该标签的人群包带来的转化率）综合评估，不同场景权重不同。
  • Q：系统支持实时数据接入吗？
  • A：支持！可用于实时标签生产（如用户刚下单，立即打“高价值用户”标签）、实时触发运营（如用户浏览商品后，实时推送优惠券）。

结语：用户画像的“终极价值”是“懂用户”


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从58的实践不难看出，用户画像的本质不是“堆砌标签”，而是通过技术与业务的深度融合，让企业“更懂用户”。在流量成本高企的今天，只有真正理解用户需求的企业，才能在竞争中脱颖而出。58的万象平台为我们提供了一个范本——通过中台化、标准化、智能化的技术架构，将用户画像从“数据能力”转化为“增长动力”。

对于企业而言，用户画像的建设没有“标准答案”，但58的经验告诉我们：从解决痛点出发，以业务价值为导向，用技术中台支撑长期迭代，是通向成功的必由之路。

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