用户画像是什么？

发布网友 发布时间：2022-03-27 16:18

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热心网友 时间：2022-03-27 17:48

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。

此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：

1、用户基本信息

用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。

此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。

完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。

2、购买决策链。

建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。

以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。

人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。

3、用户核心诉求。

在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。

如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。

在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。

洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。

这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

热心网友 时间：2022-03-27 19:06

用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

用户画像的作用可以总结为以下几个方面：

精准营销 ：精准直邮、短信、App消息推送、个性化广告等。

用户研究 ：指导产品优化，甚至做到产品功能的私人定制等。

个性服务 ：个性化推荐、个性化搜索等。

业务决策 ：排名统计、地域分析、行业趋势、竞品分析等。

热心网友 时间：2022-03-27 20:40

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

热心网友 时间：2022-03-27 22:32

现在越来越多的个人，企业开始重视用户画像，这个概念也越来越火，随之也火了一些软件，比如里德助手，我身边就很多人在用。现在微信是公认的最大公域流量池。所以很多人也在上面想分一杯羹，做自己的私域流量池。那么标签就是一个离不开的话题，这种软件可以批量的进行标签分类，详细的给微信好友进行标签归类，然后再配合它强大的一键群发功能，可以轻松的按照标签给不同的客户推送不同的营销活动，确实还挺方便的。

热心网友 时间：2022-03-28 00:40

用户画像就是根据用户在互联网留下的种种数据，主动获被动地收集，最后加工成一系列标签，有兴趣我可以详细跟你介绍一下。

热心网友 时间：2022-03-28 03:04

是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。建立好的用户画像，对研究用户的诉求和业务决策方面提供正确的方向，对之后的精准营销及服务赋能帮助很大。

热心网友 时间：2022-03-28 05:46

画像包含性别、年龄、学历、收入等各种吧，针对景区的游客画像分析目前海鳗云做的还行，专业做旅游大数据的。

热心网友 时间：2022-03-28 09:00

用户画像是什么？
用户画像的前提是打标签，由各类标签组成用户画像，所以用户画像的底层就是打标签。只要标签打得好，用户画像永不倒。
大部分公司的做法是由数据团队通过数据统计，找出具有区分度的标签，一般包含用户属性、用户价值、交易属性、交互属性、商品偏好、行为偏好等标签。
然后根据标签形成用户画像。但是这类画像，很难用具体的运营策略去承接。比如25-30岁，男性，一线城市的标签，运营策略怎么去承接呢？
因为这类标签由数据同事而非运营同事建立完成，往往脱离业务实际，很难落地。
这么多年，即使是阿里这种级别，也就只有商品偏好的标签应用的比较好。一款产品真正有用可落地的标签很少，十几个其实就够用了。
如果真的想落地，实际上不应该盯着标签去想如何应用，而是先思考业务流程，然后想着如何找标签去圈出用户。
以行为标签做主逻辑（用户分层），做第一步的精细化，之后在主逻辑上配合属性标签再细分不同群体（用户分群）。
比如一款交易类产品，用户分层就可以划分为，待激活用户，已激活未交易用户，已激活已交易用户，已交易老用户。
然后在每一个分层下做细化的用户分群，如将已激活未交易的用户分为有点兴趣、找目标，想购买几个阶段。
然后通过一些行为标签和其他标签组合起来圈出特定的人群。不同阶段的用户需求不同，有兴趣的主推产品介绍，找目标的主推热门产品，想购买的及时提醒关注商品动态。
在主逻辑之外再配合属性标签，做文案优化。比如年轻人+有兴趣，那么文案可以好玩一点。年纪大+有兴趣，文案就要正式一点。
以上就是可落地版本的用户画像，会运用到用户分层和用户分群，接下来就好好梳理下ta们和标签之间的关系。
二、用户分层、用户分群又是什么？
用户标签最佳场景是推荐系统，通过不同标签完成精准推送，达成千人千面，提升业务转化率。
在精细化运营层面，用户标签为用户分层、用户分群服务，没有用户画像/用户标签，无法有效形成用户分层和用户分群。
为什么要做用户分层？
用户分层是用户量非常大难以管理的时候会采用的办法，强业务属性的产品做分层更有效，因为要提高转化做增长，用户分层用不同的运营策略来提高转化，达到千人十面。
用户分层常见逻辑是根据用户与产品核心业务的关联度来分层从低到高，从业务量低到业务高依次分层。分完层后，再进行用户分群。
人口数量，收入水平，年龄阶段，所属职业，婚姻情况，民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边购物业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边*机构业态、周边公共设施业态，这些因素都是您需要考虑的内容，现在很多平台提供在线开店选址分析功能，比如data-dance（城市地图）大数据技术+经典算法，能根据你选择的行业和位置，在线生成基于地图的可视化数据报告，能够有效降低你开店选址的风险