# 电商直播平台直播间用户画像更新案例

最近一年，电商直播行业的变化真的太大了。以前我们做用户画像，可能半年更新一次问题不大，但现在？三天不更新，画像可能就过时了。这篇文章我想聊聊自己参与的一个直播间用户画像更新案例，把整个过程、踩过的坑、拿到的结果都分享出来，希望能给正在做这件事的朋友一点参考。

为什么要聊用户画像更新这个事

先说个有意思的观察。去年底我们团队接手一个电商直播平台的运营支持任务，这个平台每天开播场次超过两千场，活跃用户数在千万级别。刚开始我们按照传统方法调取用户数据，发现一个问题：按照原有画像体系推荐商品的转化率一直在跌，从最开始的4.2%掉到了2.8%左右。

我们一开始以为是选品问题，后来发现根本不是。真正的原因是，用户的行为模式变了，但我们的画像体系还停留在半年前。比如有个很明显的趋势，晚上八点后下单的女性用户比例在下降，而中午十二点到一点这个时段的年轻男性用户活跃度在上升。如果还是按照原有画像推品，肯定会出问题。

这就是我想说的第一点：用户画像不是一成不变的，特别是在电商直播这个领域，用户的兴趣、购买力、消费场景都在快速流转。 传统用户画像可能三年五年不用大改，但在直播场景下，可能每个季度都需要重新审视。

我们怎么重新理解直播间的用户画像

传统的用户画像一般包括基础属性（年龄、性别、地域）、消费能力、兴趣偏好这些维度。但在直播间这个场景下，我们需要加入一套新的理解框架。

首先是即时行为维度。用户在直播间的停留时长、发言频次、互动对象（主播还是其他用户）、礼物打赏行为、点击商品链接的时机，这些数据非常能反映用户当下的状态。有人在直播间待了十分钟没说话，最后默默下单了一件羽绒服；也有人从头到尾都在刷弹幕聊天，但一单都没下。这两种用户能一样吗？显然不能。

其次是场景感知维度。早上六点刷直播的用户和晚上十一点刷直播的用户，很可能是两拨人。周末的用户行为和工作日也不同。节假日大促期间的用户的决策链路和平时更是天差地别。这些场景信息必须融入画像体系。

第三是关系链维度。直播间是一个很特殊的社交场域。用户和主播之间形成了某种准社会关系，这种关系强度会直接影响购买决策。一个跟了某个主播三个月的老粉，和一个刚进直播间的新人，对主播推荐产品的信任度能一样吗？所以用户在该直播间的关注时长、互动历史、是否加入粉丝群，都要算进画像里。

我们具体怎么做的：方法论分享

数据采集端重新梳理了一遍

这个过程其实挺痛苦的，因为要打通很多数据孤岛。我们把用户行为数据分成了三类来采集：

第一类是主动行为数据，包括用户的点击、浏览、下单、分享这些明确表达意愿的行为。这类数据最好采集，埋点做好就行。

第二类是被动行为数据，主要是用户在直播间的停留时长、划动频次、是否切换直播间、是否息屏听声音。这类数据需要一些技术手段来识别，比如通过音视频sdk的连麦状态判断用户是否真的在听。

第三类是交互行为数据，包括弹幕内容、点赞、礼物、收藏商品。这些数据能反映用户的情绪状态和兴趣点。

这里要提一下声网的服务，他们在实时音视频这块的技术积累确实帮我们解决了蛮多问题。比如如何准确判断用户在直播间的真实活跃状态，而不是单纯看APP是否在前台运行。有时候用户把APP切到后台，但还在用耳机听直播，这时候算不算活跃？声网的方案能帮我们区分这些场景，让数据采集更精准。

标签体系重新设计

原来平台的标签体系比较粗放，主要就是”高消费女性””低频消费用户”这种。我们重新设计了一套更细的标签框架：

td>时段活跃层 td>互动偏好层

标签大类	具体标签示例
消费能力层	高客单价用户（单均500以上）、中客单价用户（100-500）、价格敏感用户、促销驱动用户
决策模式层	冲动型购买者（从看到买小于5分钟）、理性比较者（对比三个以上商品）、跟风型用户（看弹幕推荐下单）、忠诚复购用户
早间用户（6-10点）、午间用户（12-14点）、晚高峰用户（18-22点）、深夜用户（22点后）
高弹幕互动者、高礼物打赏者、高沉默观看者、高商品点击者

这个标签体系的核心逻辑是组合大于单一。我们不追求给每个用户打一个唯一的标签，而是允许用户同时具备多个标签特征。比如一个用户可能是”中客单价用户”+”理性比较者”+”晚高峰用户”+”高商品点击者”，这四个标签组合在一起，才能完整刻画这个用户在直播间的行为模式。

模型迭代节奏

我们定了一个更新机制：基础属性类标签（比如地域、年龄段）每月更新；消费行为类标签每周更新；即时互动类标签每日更新；突发事件的标签实时更新。 比如某个直播间突然发生了一个舆情事件，相关用户的标签要能立刻响应。

实际案例：一次完整的画像更新过程

我想用一个具体的例子来说明这个过程是怎么跑的。

今年一月份，我们针对平台美妆品类做了一次专项画像更新。这个品类是平台gmv占比最高的品类之一，但转化率已经连续两个月下滑。

第一步，我们先做了一次全量用户的数据清洗，把近三个月内进入过美妆直播间、且有互动行为（点赞、弹幕、点击商品）的用户都筛了出来，大概覆盖了三百多万用户。

第二步，我们对这些用户做了聚类分析。用的方法比较简单，就是把行为特征相似的用户归到一起。跑了两天，跑出来六个核心用户群：

第一群人占比约15%，特征是关注主播时间长、互动频繁、购买频次高、客单价中高。这群人是核心粉丝群，忠诚度很高，对主播推荐的产品基本都会买。

第二群人占比约22%，特征是只在特定促销节点出现，平时不活跃，但一出现就容易下大单。这群人是促销敏感型用户，需要用大额优惠来激活。

第三群人占比约18%，特征是停留时间短、商品点击多、但转化少。这群人其实是在比价，他们对主播的信任度不高，更相信自己的判断。

第四群人占比约25%，是刚关注主播不超过一个月的新用户，行为模式还不稳定，需要继续观察。

第五群人占比约12%，是偶尔路过型用户，对美妆没有特别兴趣，可能是误入或者被推荐算法拉进来的。

第六群人占比约8%，是高互动但零购买的用户，他们把直播间当社交场，喜欢聊天但没有消费意愿。

第三步，针对这六群人，我们设计了不同的运营策略。对于第一群核心粉丝，主播在推荐新品时可以优先推，这群人容易形成首波销量和口碑；对于第二群促销敏感用户，要专门设计限时优惠机制，在他们活跃的时段集中释放；对于第三群比价型用户，需要提供更详细的商品对比信息，或者安排一些”全网最低价”的爆品；对于第四群新用户，要设计新人专享福利，促成首单转化；对于第五群路过型用户，其实不用投入太多资源，他们不是目标用户；对于第六群社交型用户，可以引导他们参与直播间活动，但不作为销售转化的重点对象。

第四步就是把新的标签体系和运营策略上线，灰度测试了两周，观察数据变化。

结果是什麼呢？美妆品类的整体转化率从2.8%回升到了3.9%，提升了将近40%。其中核心粉丝群的转化率从8.5%提升到了11.2%，促销敏感用户群的转化率从3.1%提升到了5.8%。这两个群体的提升是最大的。

当然，这个过程中我们也发现了一些问题。比如有一小部分用户被错误归类了，特别是那些行为模式正在迁移的用户。可能上个月还是促销敏感型，这个月已经变成核心粉丝型了，但标签更新没那么快。这类用户需要更精细的动态调整机制，这是我们后续要优化的方向。

技术实现层面的一点体会

在整个用户画像更新的过程中，技术侧的支持是非常关键的。特别是数据采集的实时性和准确性，直接决定了画像能不能真正做到”实时更新”。

我们用的是声网的实时音视频服务来做数据采集的技术底座。为什么选他们？主要原因有两个：

一是他们的数据采集方案比较成熟，能够区分用户在直播间的真实状态。比如用户是在认真看，还是只是挂着；用户是在用扬声器还是耳机；用户的网络状况怎么样，会不会影响观看体验。这些细节数据对于理解用户行为很重要。

二是他们的数据处理能力能满足我们的实时性要求。我们有一些标签是需要实时更新的，比如用户突然开始频繁弹幕互动，这种信号要能立刻反映到标签上。声网的流式处理架构帮我们做到了这点。

当然，技术只是工具，真正让画像发挥价值的还是对业务的理解。技术团队和业务团队的配合非常重要。我们每周都会有一次数据复盘会，技术同学和运营同学一起看数据、聊变化、找问题。这种协作模式比单纯的技术迭代更有效。

一些踩过的坑和经验教训

做了这么多轮画像更新，我们确实踩过一些坑，也总结了一些经验。

第一个坑是过度依赖算法，忽视业务直觉。有一阵我们把画像更新完全交给算法跑，结果发现有些明显不符合业务逻辑的标签组合被跑出来了。比如系统把一个六十多岁的用户归类为”潮流年轻用户”，因为她的孙女用她的账号买过几次年轻态的商品。这种错误需要人工介入来修正，不能完全依赖自动化。

第二个坑是标签太细导致样本稀疏。我们曾经设计了一套非常精细的标签体系，有两百多个细分标签，结果发现很多标签的用户样本太少，根本没法做有效的模型训练。后来我们做了一次减法，把标签层级简化，保证每个核心标签都有足够的样本量。

第三个坑是只做画像更新，忽视下游应用。有段时间我们很努力地更新画像，但发现下游的推荐系统、内容分发系统没有跟上，画像更新了但应用端没变化，用户体验没什么改善。后来我们把画像更新和下游系统改造同步推进，效果才显现出来。

经验方面，最重要的一点是：用户画像的本质是对用户的理解，而理解是需要持续迭代的。 不要期望一次画像更新就能解决所有问题，它应该是一个持续的过程。每次更新都是对用户更深入的一层理解，积累起来才会形成真正的用户洞察。

未来的一点思考

站在现在这个时间点看，电商直播的用户画像体系还在快速演进之中。我感觉接下来会有几个方向值得关注：

一是多模态数据的融合。除了传统的行为数据，用户的弹幕内容、主播语音的情感分析、商品图片的视觉识别，这些多模态数据都会成为理解用户的新维度。比如用户发了一条”这个颜色不适合黄皮”的弹幕，比她买了十次东西更能反映她的肤色和审美偏好。

二是跨场景的用户打通。用户在电商平台的浏览行为、在社交平台的内容消费、在短视频平台的兴趣爱好，这些数据如果能打通，对用户的理解会更完整。当然这涉及隐私合规的问题，需要谨慎处理。

三是预测性画像的建设。现在的画像主要是描述过去的用户行为，但未来我们需要更多的预测性画像，预测用户下一步可能需要什么、可能买什么。这需要更强的模型能力和更丰富的特征工程。

写着写着发现已经聊了不少了。总之，电商直播的用户画像更新是一项需要持续投入的工作。它不是做一个项目就能做完的，而是要形成一种持续迭代的机制。在这个过程中，数据是基础，技术是支撑，但对业务的理解才是核心竞争力。希望我的这些实践经验能给大家一点启发。如果你也在做类似的事情，欢迎一起交流探讨。