音视频互动开发中的用户画像标签体系

说起用户画像，可能很多人觉得这是个挺玄乎的词儿。其实说白了，用户画像就是我们给用户贴的各种”标签”的集合。这些标签有的很直接，比如年龄、性别；有的则是通过行为推断出来的，比如”夜猫子”、”剁手党”。在音视频互动这个领域，用户画像的玩法可比电商或者社交平台有意思多了——毕竟，实时互动这件事本身就充满了各种可捕捉的细节。

我第一次认真思考这个问题，是在做一个直播项目的时候。那时候我们发现，同样的功能，不同用户的使用习惯简直天差地别。有人一进来就开摄像头，有人坚决当”潜水党”；有人全程高质量通话，有人全程”幻灯片”画质。这些行为背后，藏着的都是产品优化的线索。而把这些线索整理成体系，就形成了今天我们要聊的用户画像标签体系。

为什么音视频场景的用户画像这么特殊

在开始聊标签体系之前，我想先说说音视频互动和普通互联网产品的本质区别。普通的APP，用户的行为主要是点击、浏览、停留时长这些。但在音视频场景下，用户的每一次操作都是实时发生的，而且和通话质量强相关。

举个简单的例子，你在电商平台浏览商品，顶多就是看看图片、看看评论。但在视频会议里，用户会遇到网络卡顿、噪音干扰、画面模糊等各种”技术型”问题。这些问题不是用户主动造成的，而是环境、设备、网络共同作用的结果。所以，音视频场景下的用户画像，必须把”技术感知”这个维度考虑进去。这是和其他产品非常不一样的地方。

我记得有个做在线教育的朋友跟我吐槽，说他们平台的用户画像用了两套体系。一套是通用的用户属性，另一套是专门针对音视频质量的。分开维护特别痛苦，而且经常对不上。这事儿让我意识到，音视频场景确实需要一套更加一体化、更贴合实际业务需求的标签体系。

标签体系的分类框架

聊到分类，我觉得与其照搬教科书上的标准答案，不如从实际业务场景出发来做划分。基于这几年在声网的实践，我倾向于把音视频互动场景的用户标签分成四个大的维度：基础属性、行为特征、技术属性和价值特征。

基础属性标签

基础属性是最通用的部分，包括人口统计信息、设备信息、地理位置这些。但即使是这个看起来”老生常谈”的维度，在音视频场景下也有它的特殊性。

设备信息就是一个典型的例子。在普通APP里，设备信息可能只是用来做兼容性适配的。但在音视频场景下，设备型号直接决定了用户的通话能力。你用旗舰机和用入门机，体验完全是两个世界。所以，设备标签不能只写”Android手机”这么简单，最好能细化到芯片型号、摄像头参数、麦克风质量这些层面。

地理位置也很微妙。同一个运营商在不同地区的信号质量可能天差地别，甚至同一栋楼里不同楼层的网络状况都不一样。如果用户经常在网络信号不太稳定的地方使用音视频功能，这个信息对产品优化就很有价值。

行为特征标签

行为特征是音视频场景下最丰富、也最有挖掘价值的标签类型。这里说的行为，可不仅仅是”用了什么功能”这么简单，而是要深入到通话过程中的各种细节。

首先是通话时长相关的标签。平均通话时长、偏好通话时长、高频通话时段，这些都是基础。但更有意思的是”通话完成率”——用户发起的通话中有多少真正完成了的。如果一个人频繁发起通话但完成率很低，可能是网络问题，也可能是社交习惯问题，这两种情况的应对策略完全不同。

然后是功能使用偏好。是否开启摄像头、是否使用美颜、是否使用屏幕共享、是否使用虚拟背景、是否有连麦习惯……这些标签组合在一起，能勾勒出一个用户的使用偏好全貌。我曾经见过一个挺有意思的分析：重度使用虚拟背景的用户，通常对隐私比较敏感；而偏好高清画质但不怎么用美颜的用户，往往是技术流或者商务场景居多。

还有一类标签容易被忽视，就是”退出行为”。用户在通话中是否经常静音、是否经常黑屏、是否主动挂断、是否有”leave and rejoin”的行为。这些细节很大程度上能反映出用户对当前通话质量的满意度。你想啊，如果一个人频繁退出重进，说不定就是在网络不好的时候反复尝试呢。

技术属性标签

技术属性是我觉得音视频场景最具特色的部分，也是最能体现专业度的维度。这部分的标签主要反映的是用户在使用过程中遇到的技术问题以及对应的网络、设备状况。

网络状况标签是最核心的。包括用户常用的网络类型（WiFi、4G、5G）、网络带宽的稳定性、丢包率、延迟抖动等等。这些数据很多产品可能只是粗略地看一下平均数，但我建议还是要关注分布。比如，一个用户的平均延迟可能不高，但如果经常出现尖峰式的高延迟，实际体验还是会很糟糕。

设备性能标签也要细看。CPU占用率、内存使用情况、GPU渲染能力、电池电量——这些都会影响音视频通话的流畅度。特别是低电量模式，很多设备会限制性能，如果不加以识别，可能会误以为是网络问题。

音视频质量感知标签是技术属性里比较”软”但很重要的部分。比如，用户反馈的模糊、卡顿、音质差等问题的频次，虽然是主观感受，但累积起来就是客观的质量地图。这部分数据可以通过用户主动反馈获得，也可以通过埋点分析用户在遇到质量问题时的行为来推断。

价值特征标签

价值特征标签是用来判断用户对产品的重要程度的。这部分标签直接影响运营策略和产品迭代优先级。

活跃度标签是最基础的。日活跃、周活跃、月活跃，这些大家都熟悉。但在音视频场景下，活跃度的定义可能要稍微调整一下。比如，是”登录活跃”还是”通话活跃”？一个人天天打开APP但从不发起通话，和一个每周只发起两三次高质量通话的用户，哪个更有价值？这取决于业务模式。

付费能力和付费意愿当然也是重要标签。音视频产品常见的变现方式包括会员订阅、道具打赏、增值服务等。不同付费能力的用户，对功能的需求和敏感度也不一样。

还有一类是”影响力标签”，也就是用户在社区或者通话中的活跃程度、对其他用户的吸引度等。这在直播、社交类应用中尤其重要。

标签的构建与管理

聊完分类，我们来聊聊这些标签具体是怎么构建的。从方法论上来说，用户标签可以分为事实标签、规则标签和模型标签三种类型。

事实标签是最直接的，就是直接采集到的原始数据。比如用户的设备型号、每次通话的时长、通话中是否开启摄像头等。这类标签的特点是准确实时，但信息密度相对较低。

规则标签是基于业务规则加工出来的。比如”高活跃用户”怎么定义？可能是”过去30天通话次数大于10次且总时长大于5小时”。这种定义需要产品和运营一起讨论确定，并且要随着业务发展不断调整。

模型标签则是通过机器学习等方法计算出来的。比如用户的”社交倾向”评分，可能是综合了通话对象数量、通话时长分布、主动连麦次数等好几个维度，通过模型算出来的综合得分。这类标签的信息密度最高，但构建和维护成本也最高。

在实际操作中，我建议采用分层管理的策略。第一层是实时标签，主要用于实时场景的判断和响应，比如当前网络质量如何、是否需要切换codec；第二层是周期标签，每天或每周更新一次，用于用户分群和运营策略；第三层是长期标签，反映用户稳定的使用偏好，半个月或一个月更新一次即可。

标签在产品中的应用

说了这么多标签，最终还是要落到应用上。在音视频互动产品中，用户标签的应用场景大概可以分为四类。

第一类是体验优化。这是我们做用户画像的初衷之一。通过分析不同标签用户的音视频质量数据，我们可以识别出问题高发的用户群体，然后针对性地优化。比如我们发现使用某款入门Android机的用户群体卡顿率明显偏高，那可能就要考虑针对这款机型做特殊适配，或者调整默认的编码参数。

第二类是场景化服务。不同标签的用户，需求场景可能完全不同。比如商务用户和娱乐用户，对画质、延迟、美颜等功能的需求优先级就不一样。通过用户画像，我们可以在产品层面提供差异化的体验。比如检测到用户是商务场景为主，就可以默认关闭一些娱乐向的功能，让界面更简洁。

第三类是精准运营。用户分群之后，就可以做针对性的运营动作。高价值用户给予更多的关怀和服务，潜在流失用户及时干预，新用户快速引导——这些都离不开用户标签的支撑。

第四类是数据驱动迭代。产品做得好不好，最终还是要看数据。用户画像能够帮助我们建立更完善的数据监控体系，追踪不同群体的核心指标变化，从而指导产品迭代的方向。

实践中的几点思考

在做用户画像的这几年，我踩过不少坑，也积累了一些心得。

最深的感触是，标签体系不是一成不变的。随着产品的发展、业务的变化，标签体系也需要不断迭代。刚起步的时候，可能有个十几二十个核心标签就够了；但随着用户规模扩大、场景丰富，标签会越来越多、越来越细。这时候就要定期做”断舍离”，把不常用的、低价值的标签清理掉，避免体系臃肿难以维护。

另一个感受是，数据质量比数量重要。用户画像最怕的就是数据失真或者滞后。如果一个用户明明用的是旗舰机，但标签里显示的是低端设备，那基于这个标签的所有分析就都失去了意义。所以数据采集和更新的机制一定要可靠。

还有一点，标签的使用要克制。不是所有场景都需要用上用户画像，有时候简单直接的方案反而更好。用户画像是工具，不是目的，别为了用而用。

对了，还有隐私合规的问题。现在的用户越来越注重隐私，我们在采集和使用用户数据的时候，一定要在合规的框架内进行。数据可以不用，但不能乱用。这不仅是法律要求，也是对用户负责的表现。

写在最后

回顾这篇文章，从最基础的概念聊到分类框架，从构建方法聊到实际应用，感觉像是在复盘自己这些年的工作。说实话，用户画像这个话题可以聊的东西太多了，篇幅有限，很多细节没法展开。

如果你正在搭建音视频产品的用户画像体系，我的建议是先想清楚业务目标，再倒推需要什么标签，别一上来就照搬别人的体系。每家公司的业务形态不一样，用户特征也不一样，适合自己的才是最好的。

另外，用户画像这件事需要持续投入，不是搭起来就完事儿了。数据要更新、规则要调整、模型要迭代，这些都是长期工程。但如果做得好，用户画像真的能成为产品优化的利器，帮助你在激烈的市场竞争中抓住用户的心。

好了，今天就聊到这里。如果你对这个话题有什么想法或者实践经验，欢迎一起交流。