1、用户画像分析怎么做

用户画像分析就是基于大量的数据，建立用户的属性标签体系，同时利用这种属性标签体系去描述用户。

可以运用营销自动化微信用户标签库来给用户打标签，“标签“就是带有特定含义用于描述真实的用户自身带有的属性特征。“标签”相较于其他用户画像基础要素来说，标签可以是动态的，通过动态的社交活动行为，例如：搜索、浏览、评论、点赞等构建出3D的用户画像。

通过对折叠屏手机用户的标签数据分析，可以得知用户的购物偏好特征和生活属性，从而品牌可以更针对性地展示不同用户想看的内容，还有为以用户需求为导向的产品研发，提供数据支持。

用户画像基本要素

1、地域

即用户所在的地理位置，不同城市的生活消费形态也是不同的。普遍一二线城市的居民平均收入要比三四线城市的居民平均收入要高一些。

2、性别

性别也是对消费需求影响较大的因素之一。参考该要素来宣传产品或服务，能够大大提高品牌的营销效率。

3、年龄

即用户的社会角色，每个年龄段的用户社会角色也不同，感兴趣的商品特性也不同。

4、受教育程度

受教育程度不同的用户对营销内容的要求也会不同，对于生活的态度和关注的事情也不同。

5、行业特征

了解用户所在行业，对产品或服务的关注点不同。

2、用户画像是什么？

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！

3、私域运营，企业如何搭建一套有效的用户画像

#私域流量运营##用户画像#

提到用户画像，很多人都可能存在的错误认知，即把用户画像简单理解成用户各种特征，比如说姓名、性别、职业、养猫、喜欢看剧等等。这些特征表面上看没有什么问题，但是实际上组成用户画像要跟业务/产品结合。

比如，海底捞要做用户画像，最后列出来小明是一个大学生、高富帅、独生子、四川人，爱玩游戏、爱看动漫等用户标签。而事实上，对于海底捞而言，用户帅不帅、是否爱玩游戏真的没有关系。

对很多企业来说，搭建的用户画像标签并没有真正起到有效的作用。那到底什么是用户画像，企业该如何搭建一套有效的用户画像？

什么是用户画像？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而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而来的高度精炼的特征标识。

从这个定义我们可以提取出关键词：「标签」，可分为3类

企业该如何搭建一套有效的用户画像？拆解为三个步骤：获取用户数据→细分用户群体→构建用户画像

1.获取用户数据

静态数据采集：用户不会轻易改变的数据，如社会属性，生活习惯等，可以通过用户注册，完善会员信息积累。

动态数据采集：用户不断变化的行为信息，一般取决于用户对于产品的行为反馈。可以通过该产品/网页的数据统计记录下来，只要数据埋点足够完善，需要哪些数据直接从数据库拉取就可以。

要注意，采集到的数据可能存在非目标用户、无效数据及虚假数据，因此企业还需要对数据进行清洗，再对收集的数据做分析。

2.细分用户群体

通过静态数据和动态数据给不同的用户打上标签，通过标签的权重、排列，可以得到很多用户的标签，根据自身产品的需求选择需要的用户标签，找到对应的用户。

举个例子：电商企业选择用户基础数据外还需要用户的兴趣，消费习惯、消费能力、访问记录、商铺浏览时长、历史购买记录等给用户推荐与其标签匹配度更高的商品，促进用户更多的访问从而产生再次购买行为。

3.绘制用户画像

将事件进行建模，包括：时间地点人物事件，简称4W1A模式

用户画像的数据模型可以概括为下面的公式：用户+时间+行为+接触点，某用户因为在什么时间、地点、做了什么事，然后打上标签。不同产品需求不同的标签组合，形成用户画像模型。

最后，由于每个行业业务不同，标签体系其实没有一套标准答案，标签也不是越多越好，都需要结合具体业务进行设计和建设。只有选择对业务有价值的标签来刻画用户，才能更好地应用在业务层面，实现真正意义上的千人千面。

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关于用户画像构建，你还想了解些什么呢？

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