没错，你寻找用户的方式过时很久了……
编者按
俗话说，人以群分，这个“群”就是用户分类，也就是企业把用户按照某种标准进行分类，了解每一类用户的喜好，从而有针对性地推出最有竞争力的产品或服务。从传播的层面来讲,用户分类就是搞清楚对谁做广告、做什么广告的过程。移动时代的用户分类得到前所未有的细分，终极结果就是每一个用户都是个性的，不能再用“群”来分隔。
文 /段培力 博士，爱投数创科技CMO
1从群体，到行为，再到场景
来到我们网站浏览的到底是什么人？
男的女的？
收入高不高？
结婚了吗？
有无小孩？
生活兴趣是什么？
……
互联网出现后，用户分类方式开始出现很大的变化。广告主总有这些问题。
它是运用行为区分用户的早期形式。由于用直接的方式观察不到用户的这些特征，营销专家开始尝试运用用户的浏览行为作为人群分类的标准，于是就按照媒体内容去区隔用户。
例如：浏览某一户外体育运动栏目的人可以被“粗略”的认为都是喜欢户外体育运动的用户，于是广告主就在这个栏目投放户外产品的广告。
内容分类对用户的区分是比较粗泛的，因为它是针对一类用户来讲的。但是搜索定向和重定向的出现，彻底的改变了用户分类的方式。
行为分类发展到后来又有了技术分类。Forrester Research公司是最先提出“技术定向”这个词的，原来指根据用户使用的技术工具特点，包括用户设备、浏览器、所使用的搜索引擎，可以有效进行判断和分类，因为这些“技术参数”与前面提到的用户属性、用户心理都密切相关。
国外报道过这样一个发现：使用搜索引擎必应（Bing）到达页面的人群，转化效果常常会比从谷歌（Google）到达页面的转化高，这是因为用必应的用户比较“懒惰”——这个搜索工具是微软浏览器绑定工具，这类用户于是有什么就用什么，而对于信息深度和广度并不太追究。
而运谷歌的用户就更懂技术一些，他们对信息的要求更多，而不只是贪图方便，因而更难说服。所以对与前一种用户，广告应该着重“行动召唤”，结果导向；而对于后者，广告应该是提供对比信息，把广告做得软一些，这样可以提升销售转化。
行为定向为用户分类理论引进了一个具有划时代意义的标准——时间。行为定向对用户的分类是有时效要求的，换句话说，就是用户的“标签”会因为时间而改变。
实践证明，时间作为用户的分类标准可以有效预测广告的效果。银行可以搜索关键词去定义目标用户，这些词可以是“贷款”、“抵押”等等。如果根据搜索关键词投放个人小贷产品的展示广告，搜索词定向的有效性大多不超过24小时。
智能手机的普及标志着移动时代的到来，用户分类出现了一个与时间同样重要的变量——地点。时间和地点定义了一个用户所处在的环境，或者说是场景，场景分类的概念就随之诞生。“正在商圈里购物的年轻妈妈人群”、“来汽车城看新车的受众”都属性场景分类的范畴。
用户总是从一个场景变动到另外一个场景：早上从家出发、到办公室、中午午餐、或者到附近商场买点东西、下午约客户喝咖啡等等，每个时间点上用户的地点、关注点、使用的上网设备、媒介环境都在变化。用户在不同的场景下，兴趣点是不相同的，所以同一广告在不同的环境对用户的效果也会不一样。
用户分类就是要用数据推算出用户的场景信息，从而确定推送什么样的广告。例如用户在下午一点钟位于某商场，可以推送与地域有关的LBS广告，两点钟回到办公室，你还在推这个LBS广告就迟了。在移动的场景里，用户的“标签”有效性稍纵即逝，现在还是广告受众的“他”，等会儿可能就不是了。
2未来用户分类三大趋势
维度的增多能够让受众画像更加细致，银行金融公司的策略通常是“数据加挂”，即在同一用户的账号上积累不同信息，使营销更有针对性。游戏公司都想在互联网中找到收费用户，让他们注册参与游戏。营销的效果通常是用“获客成本”（CPA）来衡量的，在广告投放过程中用到的用户定义维度越多，CPA的成本就能变得越低。
这是大数据时代最明显的特点。
一个用户今天搜索了某款新车，表明这个用户对这款新车有兴趣，但运用这个搜索行为作为定向用户的条件可能在几个月或几周内因为发生购买而不再存在。
这种变化要求厂商需要注重广告推送的时效性，进行精准投放。在CRM实践中，很多公司直接用顾客未来购买的时间作为分类用户的依据，时间越近，用户潜在的广告价值就越高。在新车购买市场，三个月内有购买意向的人群定义为热度高的潜客，三到六个月的定义为温热潜客。在直销行业，人们按照最近一次购买商品的时间作为区隔标准。有研究表明，如果用行为关键字作为广告分类依据，关键字的时效性会随着时间的推移而迅速降低。
大数据时代，手工的方式无法应付大量数据的处理，取而代之的方式是“机器学习”。所谓机器学习，就是用各种算法，比如回归算法、决策树算法、神经网络类算法、深度学习算法等等，利用用户数据预测广告的相关性,从而确定广告的投放。
由于有了时间和位置作为变量，用户分类可以实时进行。也就是说，根据广告的需求，一个用户的分类方式可以随时变化：下午是“IT负责人”，晚上被称为“年轻妈妈”更适合。原来稳定的“用户分类”，成了动态的“千人千面”。
移动时代的到来让用户分类的方式发生了断层式的变化。移动穿戴设备的普及进一步增加了用户数据量、数据维度和时效。简单、固定的传统用户分类思维会逐渐成为“过去式”。
在移动时代，用户分类得到前所未有的细分，这种趋势的终极结果就是每一个用户都是个性的，不能再用“群”来分隔。属性分类等传统人群分类方式在移动时代已经成为过去式，取而代之的是以大数据为驱动的场景分类。
广告主需要运用所有能够得到的用户数据，包括属性数据、行为数据、心理数据，CRM数据等等，推导出以用户场景为核心的用户分类方式，通过个性化广告投放，得到更高的投资回报。
除了人群分类，广告的投放也需要运用人工智能技术。不同广告主有成千上万的商品，要把它们卖给上亿的用户，就需要海量的产品广告设计，把商品个性化地匹配给这些用户。这需要人工智能技术来完成对信息检索结果的分析，从而决定广告创意的选择。
（本文全文刊载于《中欧商业评论》3月刊，转载请联系后台）
