用户画像是什么意思_用户画像与运营策略

用户画像是什么意思

用户画像是对真实的用户进行研究分析后，提取出的一个“标签”。在互联网发展到今天，用户画像已经成为企业了解和影响用户行为的重要手段，几乎所有企业都在使用用户画像，来帮助企业更好地服务用户。

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但用户画像的含义却存在很大的差异。有的企业将用户画像定义为“基于目标人群的基本属性，通过对目标人群进行数据采集、处理、建模等方式，对目标人群进行分析和归类，形成具有共性特征的用户标签”；有的企业将用户画像定义为“基于目标人群的特征标签体系”。

无论是哪种定义，都强调了用户画像在产品研发中的重要作用。

用户画像是什么？

用户画像的本质是通过对真实的用户进行研究分析，提取出“特征标签体系”，用于描述和预测用户在未来的行为，从而帮助企业更好地服务用户。

用户画像标签通常包括但不限于：

人口统计信息：如年龄、性别、职业、收入、教育程度等。

地理位置：用户所在的地区、城市、甚至具体到街道或商圈。

兴趣爱好：用户的阅读偏好、音乐喜好、购物习惯等。

行为模式：用户的上网时间、浏览习惯、购买频率等。

社交属性：用户在社交媒体上的活跃度、好友类型、社交影响力等。

在互联网发展到今天，用户画像已经成为企业了解和影响用户行为的重要手段。几乎所有企业都在使用用户画像，但很多人并不知道它是什么，其用途是什么。

一个典型的使用场景是：

某电商平台做了一次针对会员的活动，想知道参加活动的用户有哪些特征。在活动结束后，对数据进行分析，发现活动期间活跃度最高的用户中有一个是会员。于是这个电商平台对会员进行了标签化管理，将会员分为了“钻石会员”、“黄金白银会员”四个等级，并针对不同等级的会员，分别设计了不同的权益。

企业通过对数据进行分析和挖掘后，可以知道哪些用户是活跃的、哪些是不活跃的；哪些用户可能会购买商品和服务；哪些用户可能会取消或更换账号等等。基于这些分析结果，企业可以做出精准营销等策略。

上面这段话其实并不难理解。每个企业都会有自己的目标用户，也就是我们所说的目标人群。目标人群都具有一些基本特征：年龄、性别、职业、收入等。根据这些基本特征，企业可以将目标人群归类为“钻石会员”、“白银会员”和“黄金白银会员”四个等级。

用一句话来描述用户画像的作用：它是企业在了解和影响用户行为过程中形成的一个标签体系。

用户画像与运营策略

用户画像与产品调研

调研，是发现用户需求、了解用户行为的重要手段。用户画像是调研的结果，它是对真实用户的研究和分析，包括以下几个步骤：

1.了解目标人群

2.获得目标人群的信息

3.对获得的信息进行分析、整理，形成目标人群的画像

4.把用户画像与产品结合，分析用户画像与产品之间的关联

在产品调研中，我们经常会碰到这样的情况：我们做了一款新产品，但不知道用户是谁，也不知道他们需要什么。如果没有一张清晰准确的用户画像，很可能就会导致调研方向偏差或者调研结果不准确。例如：我们想要了解某个目标人群（儿童）喜欢看什么类型的视频，于是我们就去调查他们看过哪些类型的视频；或者我们想要了解某个目标人群（年轻人）喜欢什么类型的音乐，于是我们就去调查他们听过哪些类型的音乐；或者我们想要了解某个目标人群（中年）喜欢什么类型的车，于是我们就去调查他们看过哪些车。

以上这些情况都是在产品调研中经常遇到的问题，那么用户画像与产品调研之间到底有什么联系呢？

用户画像与运营策略

用户画像的形成与运营策略密切相关，需要考虑以下几个问题：

为什么要使用用户画像？

用户画像能为运营策略带来什么？

通过以上问题，我们可以得出一个结论：在互联网时代，每一位用户都是一个庞大的数据集合，运营策略制定的出发点应该是如何将这些数据转化为有价值的信息。

通常，运营策略包括三个部分：第一，目标用户群；第二，基于目标用户群的营销活动；第三，针对特定目标用户群的激励机制。通常在运营策略制定时，运营人员需要了解不同人群的特性和行为特征，进而根据不同人群制定不同的运营策略。

我们可以从以下三个方面考虑：

了解目标用户群体。只有通过深入了解目标人群的特征和行为习惯，才能有针对性地制定运营策略。通过对目标用户群体的特征和行为习惯进行分析，可以得到许多有价值的信息。这些信息能够帮助我们了解目标人群喜欢什么样的产品、对什么样的产品感兴趣、对什么样的产品最不满意等，这些信息能够帮助我们设计更有吸引力的营销活动和激励机制。

制定运营策略时，需要对目标人群进行细分。通过对不同人群进行细分，可以得到不同人群的行为习惯、兴趣偏好等信息。这些信息能够帮助我们了解不同人群在特定场景下喜欢什么、不喜欢什么。只有基于目标人群制定出适合他们的运营策略，才能帮助我们更好地服务客户。

数据收集是用户画像的基础

用户画像是对真实用户进行分析的手段，数据是基础，数据收集是使用数据的前提。

用户画像需要采集的数据类型非常多，可以包括网站流量数据、 APP使用数据、网页浏览数据、电商购买数据等，这些都是企业使用用户画像的基础。

除了用户画像外，还有很多产品或业务的应用场景需要采集多种类型的数据，比如电商平台需要采集商品交易信息、促销活动信息、广告投放信息等；比如社交平台需要采集用户好友动态、关注列表、发布的视频内容等；比如金融平台需要采集用户交易信息、账户余额变化信息等。

除了需要使用这些不同类型的数据之外，一些产品或业务还会使用来自第三方提供的相关数据。比如金融机构会使用第三方机构提供的征信数据，电商平台会使用第三方电商平台提供的商品交易和用户行为数据等。

对于不同类型的数据，如何收集并存储是一个重要问题。比如电商平台除了收集交易信息外，还需要收集商品信息、促销信息等；社交平台除了收集好友动态、发布的视频内容等外，还需要收集用户发布的视频内容。

数据分析是用户画像的核心工作

数据分析是用户画像的核心工作，主要工作包括：

1、构建标签体系：通过用户画像，构建用户标签体系，包括用户基本属性、行为特征、兴趣偏好等。

2、建立数据模型：基于目标人群特征标签体系，建立目标人群特征模型，如用户年龄、性别、收入水平、地域等。

3、使用数据分析：通过对已有的数据进行分析和挖掘，得到目标人群的行为特征，通过标签分析、用户分群、用户画像等技术手段，得到目标人群的标签体系和用户画像。