1、画像是什么意思用户画像生成器免费（用户画像生成软件）

编辑导读：用户画像、画像标签、用户分群，做运营的同学一定对这些名词都不陌生。乍看上去，这三个名字好像都是在说同一个东西，但是他们具体有什么区别呢？本文作者对此进行了分析，一起来看看吧。

数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。

一、用户画像

用户画像的概念并不新，甚至在互联网时代之前就已经出现了，最早由交互设计之父AlanCooper提出:“Personasareaconcreterepresentationoftargetusers.是指真实的用户可以用一系列的属性数据建立的目标用户模型来代表。

从概念可以看出，用户画像用户特征的抽象概括，例如，我想知道购买了北京环球度假区的用户有什么特征，这样在产品设计、营销策略、广告投放时，可以更加精准。就像两个人谈恋爱，只有了解了对方的脾气、性格、饮食习惯，才能投其所好、避其锋芒，愉快地相处。用户画像是高度抽象聚合后的结果，一般应该于数据分析、辅助决策。可以分为个体画像、群体画像。

个体画像主要应用于客服场景，帮助客服人员快速掌握咨询者特征以灵活调整话术，提升服务一次性解决率。随着个人信息保护法的实施，个体画像的数据安全问题也越发重要。群体画像是指某一类用户群体的画像特征分布，如微信公众号用户年龄分布，是Z时代多，还是80后更多呢?

二、画像标签

用来勾勒用户画像的特征维度，当你的团队有新同学加入时，你会从哪些维度去快速了解他呢?家乡、年龄、单身/已婚、工作履历、兴趣爱好等。举个例子，用户画像标签中有一个生命周期的标签，根据业务特点或算法挖掘，任务最近一次下单时间距今180天以上，即定义为流失用户。而数据标签则是最近一次下单时间，或最近一次下单距今时长。一般认为，画像标签是由数据标签经过分析、加工处理，形成的更加抽象、易于理解的复合标签。

按照标签数据的特征以及处理方式的不同，画像标签可以分为：

统计类标签

：可以直接通过数据统计分析得到的指标，如累计消费金额，0-100，100-300,300-500

规则类标签

：将统计值进行业务规则的转换，形成更加直观的标签值，例如：高频消费用户，定义为近半年消费订单数超过5单。

算法预测类标签

：统计数据无法直接得出，需要借助于数据挖掘算法得出，例如用户价格敏感度标签，需要利用一系列的统计算法、机器学习预测算法得出。

三、标签体系

标签的本质也是一个评价指标，但是在维度上更细，一般是用户维度或商品资源维度的标签，例如近30天订单数是一个指标，从宏观到微观一次是：全部、业务线、流量入口、品类、商品、用户。即标签体系更强调单个用户或商品个体的指标数值。

标签体系是结合业务场景构建的标签分类，如一级分类：基础属性、行为属性、营销属性、风控属性等，再进行逐层级的拆分和丰富。标签体系一是要便于扩展，二是要便于理解和使用。标签体系比画像标签更全面、丰富，利用基础标签得到画像标签也是标签体系的输入。相比较画像标签预设了标签值的规则，数据标签的灵活性更高，具有更加强大的人群圈选分层能力。

四、用户分群

用户分群是指按照特定的条件选出目标用户，进行洞察分析查看用户特征，或者直接对这些用户进行运营触达。用户分群依赖于标签资产，例如，对流失用户进行召回，按照：末次访问时间距今180天以上、历史订单数小于等于1等条件筛选出目标用户，再利用短信、Push推送等营销手段进行召回策略的触达。用户分群的输入是标签，输出是用户集合，应用场景以精细化运营为主。

五、用户洞察

用户洞察是针对目标用户群体进行特征分析，例如，针对某次活动的下单用户，查看用户的画像特征。或者针对运营活动的不同人群，进行对比分析，判断不同标签筛选出来的用户在转化效果上的差异，调整下一次运营策略。用户洞察的输入是人群，输出是群体的画像特征。

六、用户画像、画像标签、标签体系、用户分群的关系

根据上述定义，梳理这几个名称之间的关系如下图：

通过对用户属性数据、行为数据、交易数据、商品数据等多种数据源的采集，形成数据标签体系。标签体系可继续按照业务规则的抽象和标签值的处理，形成画像标签。也可以直接当作筛选条件用于CDP平台的人群圈选。

画像标签是经过抽象化的数据标签，可用于用户个人画像、群体画像分析，也可作为用户圈选的标签条件。

用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签，应用场景包括：人群画像分析、精细化运营和精准营销。

七、小结

用户画像、画像标签、用户分群这些概念单独都很简单容易理解，但是放到一起后，你能准确区分它们之间的关系和边界吗?了解它们之间的差异点，在数据化运营应用或数据产品设计时，才会更加的清晰。

2、什么是用户画像？作用是什么

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！

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