3.2.5　用户营销领域的用户画像知识体系

随着互联网人口红利的减少，获取用户的成本越来越高。对于企业而言，不同的用户其价值是不同的，不少企业因此极为重视数据，希望通过数据指导资源分配，以最小化的成本获得最好的营销效果。比如，企业广告主会在各媒体广告平台通过标签筛选定向人群，购买精准的人群流量进行广告曝光。在用户点击后，又通过标签定向运营进行差异化营销，提供个性化的产品及服务。

因此，用户营销领域的知识体系的业务目标是辅助提升企业的运营人员、策划人员对用户的认知，提升不同营销阶段的营销效果。具体而言，需要帮助营销人员将用户营销认知决策的全流程知识、数据进行统一的聚合、管理，并辅助人群筛选、素材构建、运营资源分配等策略的制定与落地。

在营销场景中，用户营销认知决策流程如图3-10所示，用户的认知状态可以分为4个阶段，包括品牌认知、产品认知、价值认知及转化决策。

图3-10

（1）品牌认知：指用户对企业品牌概念的认知与理解。按照知识体系的领域框架，品牌认知的知识图谱会存储用户对企业品牌的认知状态，比如是否听说过该品牌或者是否了解该品牌的特性。用户关于企业品牌的知识主要来自日常与品牌的交互，包括关于品牌的广告、社交渠道的朋友介绍等。因此，关于用户品牌认知的实体状态知识图谱需要将用户的品牌广告曝光、营销活动触达、用户市场调研问卷等数据通过用户ID进行统一、聚合。也就是说，品牌认知实体状态域的知识体系，需要将营销过程中不同渠道所触达用户的状态数据体系，通过映射、转化来获得。比如将线上流量（如社交软件、短视频平台）的用户标签体系与线下流量（商场、门店、导购员）的用户标签体系，通过用户ID进行关联与聚合。而品牌认知事理知识域的知识图谱是关于品牌宣传的概念逻辑，因此该领域的知识体系应由负责营销的市场部、设计部和产品部梳理和建设。品牌认知需求概念域的知识图谱需要将品牌认知需求的概念进行统一、聚合，因此需要由营销人员和策划人员梳理和建设。

（2）产品认知：指用户对产品功能的理解。产品认知知识图谱的实体状态域可以从用户的行为数据中挖掘来获得。比如通过用户浏览、操作、购买行为日志，可以预测用户是新手还是老手，以此构建相应的知识图谱。产品认知的事理知识域来源于开放域的知识图谱，或者企业产品设计、研发部门的设计文档、功能描述等。产品认知知识图谱的实体需求概念域，则需要营销人员与策划人员梳理和建设。用户的产品认知知识图谱非常重要，特别是那些需要经过专业知识推理与决策才能进行购买的产品。比如用户在购买一台洗衣机时，需要基于该洗衣机在不同场景下的功能和性能状态知识，与自己的需求进行匹配、推理和判断。因此，如果能了解用户对产品功能的认知程度，就可以制定相应的营销策略，包括安排导购人员对产品功能进行进一步的培训与引导等。

（3）价值认知：指用户对产品价值的认知与判断。用户价值认知的实体状态域的知识图谱数据主要来源于用户自身的购买能力、消费观和历史购买记录等，会受用户的经济状态、个人价值认知、环境价值认知、竞品价值认知等多方因素的影响。用户价值判断的标签难以获得，需要从用户的行为中深度挖掘和推断。一方面，用户价值认知的事理知识域的知识图谱可以通过关联商品知识图谱、领域专业知识图谱获得，开发人员可以将商品知识图谱中的商品投入产出比、商品价格、竞品价格和商品附加值等知识图谱数据与用户状态数据关联，以此获得用户的价值认知事理图谱；另一方面，也可以由营销、运营等领域的专家，将场景的历史经验规则转化为知识图谱，商品价格相关的数据可以通过运营整理、商品管理系统读取、第三方数据爬取等方式获得，用户价值认知的需求概念域的知识体系也需要由营销人员和策划人员梳理和建设。

（4）转化决策：指用户基于策略的行动。用户在对商品的品牌、产品能力、价值有所认知后，会逐步建构相关决策并行动，可能浏览其他平台以获取更多信息，进行产品能力对比、点击、分享、购买等不同行为。转化决策知识图谱的实体状态域包括用户行为数据，比如用户是否点击、购买，通常需要从企业的客户关系管理（CRM）系统、软件日志及第三方平台获得。转化决策知识图谱的事理知识域则需要运营、营销专家基于对用户的决策行为及影响的理解，从已有的用户行为数据、环境数据中进行梳理和总结，比如产品购买的核心特征是什么。转化决策知识图谱的需求概念域的知识体系来源于营销的策略体系，比如对某次营销的转化定义是分享还是购买，通常需要由专家梳理而成。

用户营销知识体系示例如图3-11所示，企业需要将用户的基础信息、渠道信息、会员信息、商品信息和订单信息等通过用户ID进行统一、聚合。其中，商品、订单、供应商等实体相关的知识图谱，需要进一步通过商品ID、订单ID、供应商ID来关联，以此构建用户营销实体状态域的知识体系。

图3-11

在产业互联网的发展下，企业营销认知智能的用户定义需要进一步扩充。企业用户不仅包括个体用户，也包括用户社群、小型企业等用户。以汽车企业的营销认知智能为例，汽车企业的营销认知涉及不同类型的用户，比如汽车销售会通过不同层级的经销商进行渠道销售。经销商作为小B用户，其行为和个体用户非常相似，但会有差异。汽车企业需要对小B用户运用用户画像知识体系进行认知和理解，才能更好地构建营销策略。比如围绕对经销商的认知，企业需要在业务需求域建设企业渠道需求知识体系，包括渠道产品权限管理、销售返点、代理折扣等业务场景需求。在经销商的实体状态域，企业需要建设对经销商当前状态的认知，比如当前汽车销售金额、销售品类、补货需求等。

汽车营销知识体系如图3-12所示。汽车营销知识体系的业务目标是支持汽车厂商对不同的用户营销认知全流程进行精准把控，并为业务决策提供知识与数据。

图3-12

在经销商之外，企业需要建设对车队、车公司、汽车俱乐部等群体车主的认知。汽车企业，特别是中大型汽车企业，在消费的基础需求之外会有基于汽车进行运输、租赁等经营工作创造商业价值的需求。因此，汽车企业需要从车队的内容需求、营销需求、管理需求、业务需求角度进行认知。在实体状态域，汽车企业可以通过物联网采集或者与第三方平台进行合作的方法，将车辆数、司机数、保养次数等实体状态数据通过知识图谱进行关联、聚合。

对司机的认知同理，汽车企业需要从司机的需求角度建设对配件、保养、保险等业务需求的认知，并通过用户注册、数据购买等方式，获取司机的年龄、驾驶习惯、兴趣爱好等实体状态信息，以此来支持面向用户的内容营销、品牌运营等相关工作。

对车辆的认知也是从业务需求域出发的。知识图谱开发者需要与汽车营销业务专家一同梳理如故障预计、外观设计、功能设计等业务需求域的知识体系。在实体状态域，需要对车辆管理业务系统的数据进行梳理，获得诸如汽车车型号、年检时间、运行公里数、保养次数、保养单价等实体状态数据，通过聚合形成汽车实体状态域的知识体系。