更新时间2018-12-02 00:56:41
这三大误区分别是提问式画像、大数据式画像以及代入式画像。
我们先说提问式画像，提问式画像一般都是采用问答形式来获取用户画像基本信息，用来建立用户轮廓，这个方法看似是围绕用户在做精确的画像，实则不然，第一用户可能回答的信息并非真实的信息，所以不能全部相信用户的信息，第二，你所提问的问题有可能会因为带有引导性，而出现问题偏差，比如你问用户你的爱好是美术还是音乐？用户只能在美术和音乐中选择，可能实际中用户喜欢的是体育。所以，你看，提问式画像的弊端就出来了，如果运营者带有主观的询问用户信息，用户可能被带跑偏，自然你的用户画像也就跑偏了。所以提问式画像只能采用用户的固定属性，其他信息还是要全面的综合考量的。
再说大数据式画像，什么是大数据式画像？大数据式画像就是通过类似百度指数啊、微指数啊这样的互联网大数据，来获得用户的一些属性，用这些属性去做用户画像，但是你知道吗？这种做法并不适合所有企业，它只适合部分企业，什么样的企业可以用呢？生产型企业用这些事没有问题的，但是对于其他企业使用大数据式画像就并没有什么意义了，一个是因为大数据还没有那么健全，信息并不完整，百度指数只能代表某个行业的搜索的大数据，而微指数只能代表某个行业在讨论的某些大数据，第二个是因为行业的数据并不能代表企业的数据，每一个企业的粉丝或者消费者都有它们独特的特征，，不能因为它们的特征就代表了全互联网的消费者的特征，因此新媒体运营小编在做用户画像的时候必须时刻记得，一定要根据企业的实际情况来决定是否使用大数据做画像，还是那句话，一步出错，后面就都是错的，可能造成的后果无法挽回或者非常严重。
最后我们来聊代入式画像，这种画像行为就比较偏激了，什么是代入式画像呢？就是小编把自己或者公司内部员工的行为进行系统分析，比如大家上网时间、浏览喜好、上下班时间、常用软件等，放进用户的特征想以此进行用户画像，用简单点的话说，你就是你，你不是别人，怎么知道别人怎么想的，怎么做的？这么代入去比对画出来的画像能准么？即便你俩同一个职位，同一个行业，同一个区域，很多细节的属性也是有所不同的呀，因此代入式画像最终的结果就是你画了半天画的是你自己罢了。
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