SIKT模型构建的用户画像

SIKT模型原理

SIKT模型是一套梳理标签的方法。标签是用户画像的基础，是构建画像体系的砖石。想让用户画像系统有用，标签本身得是有价值的。这就要求，在做标签的时候，不能凭着数据人员的直觉，像说贯口一样把“性别、年龄”胡乱怼进系统，而是从业务场景出发，层层递进。

步骤：

1. 梳理业务场景。使用方先思考：我要解决什么问题？
2. 梳理关键指标。使用方再思考：用什么指标衡量问题解决？
3. 梳理关键行动。使用方再思考：我做什么事能解决问题？
4. 筛选有用标签。数据协助思考：用什么标签能提升行动效率。

如何进行关键行动

可以从以下行动入手：

graph LR
A(认知现状)-->B(制定策略)-->C(选择方法)-->D(监控执行)-->E(复盘效果)

认知现状

目前状态如何？是否有众多子类需要分别观察？
如果有，可以通过标签来进行分类。

制定策略

是否需要做分群/差异化策略？
如果需要，可以通过标签细分群体。

选择方法

是否有多种方法？每种方法是否有差异化效果？
如果有，可以通过标签筛选方案。

监控执行

每个子类/方法效果如何？
通过标签监控进度。

复盘效果

是否达成最初预期
复盘标签分类是否达成效果