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随着“千人千面”等理念深入人心，在与许多企业客户的沟通中，我们希望客户更加清楚两种用户画像的差异。与第一种用户画像（User Persona）不同的是，用户画像（User Profile）的建设更加关注：
是否反应受众的真实需求：
用户画像（User Profile）这个词的字面意义，是关注人口属性、生活状态等静态信息，但这些信息并不一定直接反应用户兴趣。产品更关注的往往是某用户“最近喜欢看哪类视频”、“准备买多少钱的手机”这样能帮助产品运营的动态信息；
时效性：
用户的兴趣偏好随时都在发生变化，需要及时更新用户标签；
覆盖度：
用户画像（User Profile）既要勾勒出用户感兴趣的内容，也要记录用户不感兴趣的信息，尽量多地满足产品运营的需要。但同时，除了人口属性等明确的属性外，大多数用户画像的正确与否是没有意义的。
如“最近喜欢看搞笑视频”这个标签，并不表示用户下一次一定观看搞笑视频，因此执着于提升标签的准确度，不如设计出多更清晰描述受众需求的标签，更多时候我们注重提升用户画像的覆盖度，同时提供更细粒度的画像。
随着视频资源的不断丰富和用户需求的多样化，如何准确向客户推荐视频，是该产品用户画像的一个基本目标。我们十分看重推荐系统中，推荐结果的可解释性，即让用户能感觉到每一条推荐视频的推荐理由。因此，我们构建用户画像也以观看场景和观看兴趣为主。
通过场景推荐的方式，我们在不了解用户兴趣的情况下，针对不同场景标签下的新用户推荐不同热门视频，满足用户需求。
而对于老用户，运营目标是提升用户体验，向用户推荐感兴趣的内容，能提高观影时长；结合场景推荐用户可能感兴趣的新鲜内容，能提高用户留存率。
现在互联网产品的获客成本很高，神策分析可以通过多维分析的方式寻找用户流失的原因，同时我们也通过统计方法预测用户流失风险。
对于视频网站的老用户，观影习惯和场景通常较为固定，当用户最近一段时间内的观看频次显著低于过往，甚至没有打开 App 时，我们判定用户有流失风险，可以通过推送感兴趣的视频等手段，召回用户。
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