作者:投稿用户 | 更新时间:2026-02-28 | 热度:301
大家好,用户画像分析怎么做相信很多的网友都不是很明白,包括用户画像是什么意思也是一样,不过没有关系,接下来就来为大家分享关于用户画像分析怎么做和用户画像是什么意思的一些知识点,大家可以关注收藏,免得下次来找不到哦,下面我们开始吧!

用户画像分析怎么做(用户画像是什么意思)
建立用户画像的方法如下。1、首先采集用户数据。2、其次进行数据分析及用户细分。3、最后,完善用户画像。

用户画像分析怎么做(用户画像是什么意思)
人群画像分析从如下几个方面入手:
1.人群社会属性分析
从年龄、性别、地域、教育背景、职业、收入、婚姻状况、身高体重等基本信息,以上属性分析之后,可以得出目标人群的大致框架,但这远远不够,以上的信息只能提供帮助。
2.消费行为特征分析
基于特定的产品来分析,找出消费者在购买前会有哪些需要考虑的主要因素,并对各种影响因素进行分析,从中分析出主要的购买考虑因素。
3.社交触媒数据分析
根据日常使用频率较高的信息资讯和社交娱乐平台,分析用户社交相关数据,包括圈子、兴趣喜好、互动行为等,可直接帮助品牌确定目标人群聚集的媒体渠道,根据不同的渠道平台制作不同风格的广告内容。
现代交互设计之父AlanCooper很早就提出了Persona的概念:Persona是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型,用于产品需求挖掘与交互设计。
通过调研和问卷去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后从每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个Persona。Persona就是最早对用户画像的定义,随着时代的发展,用户画像早已不再局限于早期的这些维度,但用户画像的核心依然是真实用户的虚拟化表示。
首先,是找到目标用户。以TikTok为例。在TikTok刚刚开始上线之后,分析我们的用户是谁是非常重要的,比如什么年龄,性别,地域教育等等。这样可以快速帮助产品找到当前的主流用户群体是否是产品的初始定位。如果完全不同,那就是产品的设计出了问题,偏离了方向。
上线一段时间后,我们可以把用户分成不同的活跃程度。比如都玩TikTok,有的天天玩有的偶尔玩,有的能刷很久,有的刷完就走了。频率和时长成了此时用户最大的特征差异。那么,不同频率和时长的用户在年龄、性别、地域上有什么区别呢?这些是对特征的进一步认识。
一段时间后,部分用户会保留和流失用户,需要分析保留用户和流失用户在行为特征上是否有特殊差异。
目录:
一、概念
二、目的
三、用法和具体应用场景
四、如何构建
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析得来的高度精炼的特征标识。
User Persona和User Profile似乎都可以译成用户画像,本文讨论的是User Persona,区分如下:
产品经理通过调研(问卷、访谈等)找出用户(目标、行为、观点上)的共性与差异,将其区分为不同类型,每种类型中抽取出典型特征。赋予名字、照片、人口统计学要素、场景描述,构建出人物原型。它让产品经理做设计时抛开个人喜好——“为具体的用户做设计,要远远优于为脑中虚构的人物做设计。”
Alan Cooper(交互设计之父)最早提出Persona的概念:“Personas are a concrete representation of target users.” Persona是目标用户的具体表示,是建立在真实数据上的目标用户模型。Persona是为产品设计服务的,关注焦点在用户行为、动机、态度上。
Profile的标签是每个用户独有的,是利用已获得的数据,勾勒用户偏好的数据分析方法。猜测这个用户是男是女,生活工作所在地,喜欢哪个明星,要买什么东西等。这些数据为运营人员实现精准营销、个性化推荐、获取、挽留客户提供了依据。对电商、金融行业、内容类产品(知乎、豆瓣、微博、短视频等)尤为重要。
在知乎上有一个与此相关的帖子 User Persona 和 User Profile
1.精准营销,分析产品潜在用户,针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销;
2.用户统计,比如中国大学购买书籍人数 TOP10,全国分城市奶爸指数;
3.数据挖掘,构建智能推荐系统,利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌,利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况;
4.进行效果评估,完善产品运营,提升服务质量,其实这也就相当于市场调研、用户调研,迅速下定位服务群体,提供高水平的服务;
5.对服务或产品进行私人定制,即个性化的服务某类群体甚至每一位用户(个人认为这是目前的发展趋势,未来的消费主流)。比如,某公司想推出一款面向5-10岁儿童的玩具,通过用户画像进行分析,发现形象=“喜羊羊”、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。
6.业务经营分析以及竞争分析,影响企业发展战略
用户画像在阶段和目标不同的时候承担的使命也不尽相同,咱们分别针对三个阶段来说说用户画像的意义:
1.初创期:产品还未定型
这个阶段往往指的是公司刚刚创立,产品还未成形,需要通过用户画像来定义产品模式与功能的阶段,这个阶段你需要做大量偏宏观的调研,明确你的产品切入的是哪一个细分市场,这个细分市场中的人群又有哪些特点,他们喜欢什么,不喜欢什么,平均消费水平怎么样,每天的时间分配是怎么样等等等等。
在这个阶段,你做用户画像的意义在于为你的产品定义一个市场,并且你能够清楚地知道这个市场能不能做,能不能以你现有的产品构思去做,做的过程中会不会出现一些与基本逻辑相违背的问题。如果分析之后可以做,那就立马作出产品原型,小步快跑、试错迭代;如若不行,赶紧换个方向、换个思路。
所以,这个阶段的用户画像意义在于业务经营分析以及竞争分析,影响企业发展战略战略。
2.成长期:产品运营中
在这个阶段你公司产品已经被市场认可,各项数据处于一个上升期。这个时候用户画像所承担的责任就又变了。在这个阶段,你需要通过产品后台所反馈的数据(显性、隐形等,后文会介绍)进行整理,得出一个详细的用户画像,这里不像在初创期那样做泛调查,抓宏观。而是需要改变策略,从细节抓起,从每一次和用户的交互中寻找用户的真实需求。比如,你是做微信运营的,昨天的阅读量和前天相比是多了还是少了?转发数和收藏数都是什么变化?用户留言是增加还是减少?后台反馈怎么样?通过这些对比,你大致就会得出结论,并指导优化往后的工作。如果是产品运营那涉及的数据就更多了,访问数据、打开频率、登录次数、活跃时间等等,结合起来分析,用户的需求会更加明确。
所以,这个阶段的用户画像意义在于精准营销,使产品的服务对象更加聚焦,更加的专注,能更好地满足用户的需求,优化运营手段,并提升公司的经营效益。
3.成熟期:寻求突破口
这个阶段,产品已经很成熟了,公司也已经有了稳定的运作模式,市场地位趋于稳定,日常工作也大多以维护为主。这个时候,用户画像用来干嘛?寻找新的增长点和突破口。
当产品转型时,老用户会有什么样的反应?离开还是成为新的核心用户?新产品预计会有多少用户导入?结合老用户需求,新产品有哪些功能不能被遗弃?
这都是你要考虑的问题,这个阶段的用户画像建议将初创期的泛调查与成长期累积的用户画像结合起来做,这样对于新产品才有一个更好的保障。
用户画像不是拍脑袋想出来的,是建立在系统的调研分析,数据统计基础之上得出的科学结论。
用户画像一般会存在多个,要考虑用户画像的优先级,不能为超过三个以上的用户设计产品,容易产生需求冲突,要分清楚哪些是核心用户,哪些是打酱油用户。
同时,用户画像不是一确定就一成不变的,而是根据实际情况不断修正。
显性画像:即用户群体的可视化的特征描述,如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征;
隐性画像:用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景等。
一般分为三个步骤:基础数据采集、分析建模、结果呈现
1)基础数据采集
数据不说谎,是构建用户画像的核心依据,建立在客观数据基础上的用户画像才是有说服力的。
在基础数据采集方面,可以通过列举法,先列举出构建用户画像所需要的基础数据。
具体的思路如下:
当然上面列举的数据纬度相对比较多,在构建用户画像过程中会根据需求进行相关的数据筛选。
在基础资料和数据收集环节我们会通过一手资料和二手资料获取相应的基础数据。
关于通过问卷调查和访谈的形式做用户画像调研:
A.问卷调研
问卷调查第一要考虑样本的数量,其次内容的设计,要考虑研究的目的,毕竟这是一项有目的的研究实践,另外,通过问卷获取的信息,不一定是非常确定的,存在很多变量因素,数据可以作为参考,要以质疑的眼光看待。
B.用户访谈
访谈之前要列好访谈提纲,围绕用户的角度,他的想法,他的行为等角度,具体步骤如下:
在分析访谈结果时,采取关键词提炼法,针对每个用户对每个问题的回答,进行关键词提炼,将共性词汇总,具体思路如下:
2)分析建模
当我们对用户画像所需要的资料和基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。
案例:
有一个网络来源资料,关于95后的用户群体的研究。
通过搜索你可以获取到以下资料( 基础数据采集 ):
企额智库《透视95后:新生代社交行为》
QQ空间独家大数据《“95后”新生代社交网络喜好报告》
百度《00后用户移动互联网行为洞察》
中国大数据产业观察《2015年95后生活形态调研报告》
接着,对这些报告进行分析和关键词提炼,概括出整个95后群体标签( 分析建模 ),具体如下:
3)画像呈现
画像呈现即从显性画像、隐性画像、场景和需求等方面,给用户打标签。
案例:
这一步也要将收集到的信息进行整理和分析并归类,创建出用户角色框架(更全面地反映出用户的状态),然后根据产品侧重点提取出来,进行用户评估分级,并结合用户规模、用户价值和使用频率来划分,确定主要用户、次要用户和潜在用户。
构建用户画像的目的,是为了充分了解用户,为产品设计和运营提供有有价值的参考,为运营战略服务。
对于互联网从业者,经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM,工作中总是会被需求方问到——
我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到:你们是怎么做用户画像的?
然而在沟通的过程中,我发现,不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息,有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性,有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的,本文就用户画像的基础知识进行说明,并结合一些DMP产品进行分析,同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。
1、当我们谈论DMP和用户画像时,我们在谈论什么?
此部分结合常见DMP 洋葱数据个性化课程制定(类似自适应学习);
用户在学习前,先进行测试,根据测试情况为用户制定个性化课程包,如下图1;
图1
用户完成学习,根据用户学习测试结果,展示可视化学习分析报告,如下图2
图2
4 用户画像怎么用?
用户画像是一个的底层产品,用户画像的应用通常难以看到。那么,用户画像该怎么用呢?结合对DMP产品和教育类产品的分析,用户画像的应用总结如下:
(1)用户标签可视化——
相关产品的功能:广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来,用户可直接选择标签,并且对标签进行组合,选出目标用户,然后投放广告。
可借鉴场景举例:比如说,我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息,希望他们能够参加一场直播,促进其对知识的掌握。那么可以直接选中:新用户+消费能力高+学习认真这几个标签,然后对这部分用户发送短信。
好处:精细化运营,提高ROI;简化操作
(2)用户标签关联分析:
相关产品功能-广点通lookalike:(1)提供种子用户;(2)筛选种子用户特征;(3)将种子用户与腾讯用户进行匹配,进行人群扩展
可借鉴场景:一批用户购买了商品A,我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP,计算出这批用户的标签,再通过关联分析,找到和这批用户相似度比较高的用户
(3)个性化推荐:
相关产品功能:个性化课程制定
可借鉴场景(以K12教育为例):
(1)针对未注册用户,根据其访问行为,为其推荐个性化课程页面,提高购买转化率;如果是通过互联网广告进来的用户,则可以为其制定个性化落地页,提高注册和购买转化;
(2)针对注册未购课,根据其浏览行为,为其推荐个性化课程页面,提高购课率;
(3)根据用户学习行为(主要是做题情况),为其制定个性化试题和学习建议。
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