用户画像分析怎么做

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. 用户画像分析怎么做

首先，是找到目标用户。以Tik Tok为例。在Tik Tok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Tik Tok，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。
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3. 怎么样去进行准确的用户画像分析？

用户画像，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。
  
 进行精准的用户画像分析，需进行对用户进行多维度划分，多维度划分，可以知道用户在不同维度下的不同用户使用场景。依据不同用户使用场景下的使用心理进行精准的用户产品设计，或者运营打造个性化推送，方便产品进行用户SKU收集，为用户分析动态建模提供维度和数据支持。
  
 那么怎么样构建真实、动态的用户画像呢？
                                          
 需要从四个维度构建：用户静态属性、用户动态属性、用户心理属性、用户消费属性。
  
 1、静态属性
  
 静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础，最基本的用户信息记录。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记性不同信息的权重划分。如果是社交产品，静态属性比较高的是性别性别、收入等。
                                          
 2、动态属性
  
 动态属性指用户在再互联网环境下的上网行为。信息时代用户出行、工作、休假、娱乐等都离不开互联网。那么在互联网环境下用户会发生哪些上网行为呢？动态属性能更好的记录用户日常的上网偏好。
                                          
 3、消费属性
  
 消费属性指用户的消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等，对用户的消费有个全面的数据记录，对用户的消费能力、消费意向、消费等级进行很好的管理。这个动态属性是随着用户的收入等变量而变化的。在进行产品设计时对用户是倾向于功能价值还是倾向于感情价值，有更好的把握。
                                          
 4、心理属性
  
 心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程中的心理反应，或者心理活动。进行用户心理属性得划分更好的依据用户的心理行为进行产品的设计和产品运营。
                                          
 根据以上的用户画像维度划分，以大学生为例，进行用户画像的建模。把维度划分好之后，进行四个维度的桌面研究，如果可以的话，收集完资料之后进行定性研究。桌面研究，到各大网站收集数据质量：百度指数、艾瑞网、TalkingData、友盟、企鹅智库、　Dataeye等数据质量渠道收集数据。从这个维度去收集用户资料。经过个人整理，得出简单结论（只是流程走通，具体很多细节还需要细化，考虑篇幅问题，不做具体描述）。
  
 举例：大学生
                                          
 大学生消费属性下的消费需求、动态属性下的聊天、娱乐需求，心理属性下的交友需求。大学生消费属性消费意向：消费占比饮食、购物、通讯、恋爱、游玩、出游为比重较高的。消费意识：银行卡、信用卡、分期消费等消费意识。消费心理：理性消费仍为消费主流；消费嗜好：消费呈现向多元化发展，服饰装扮，恋爱费，聚会吃喝为主流。
  
 大学生心理属性大一、二、三（18-23）主要心理特征：交际困难、学习压力、恋爱感情波动、人格缺陷。大四（24-25）心理特征：就业压力、感情波动.大学生动态属性网上行为动态属性占比为：聊天、看电视剧、看电影、购物、微博、查资料。动态属性主要有量大需求：聊天需求、娱乐需求。根据大学生用户画像，如果是运营活动类可偏向于送电影票、送网站会员（爱奇艺、乐视、搜狐、腾讯等）、送聊天工具会员（如：QQ会员、迅雷会员、陌陌会员、YY会员等）。将需求和产品推广相结合。（只是流程走通，具体很多细节还需要细化，考虑篇幅问题，不做具体描述）。
  
 结语
  
 进行精准的用户画像分析，能更好的服务、满足用户的内心真实需求。不对用户进行多维度的剖析，哪能明白用户真是的想法。有句话怎么说来着？做产品，得知道窥探人的心理，窥探人的内心想法。以一颗单纯洁白的心，去走进用户的心里，把纯洁的心染上用户的颜色。最后，豌侠所说的，都是没用的，大家自行体会。

4. 什么是用户画像？如何分析用户画像

什么是用户画像？用户画像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。
通俗来讲，就是——我们产品的目标受众是什么，使用我们产品的核心人群是什么样的，他们有什么行为特征、消费习惯，什么是能够刺激他们购买的核心需求。

我们可以理解成，它就是一家企业的核心武器，它可以帮助我们：
聚焦、洞察用户的需求。
更精准地决策。
培养用户思维。
为了帮助大家更好地理解用户画像，这里为大家梳理了一套用户画像建立模板，大家可以参考：

如何分析用户画像？1.百度大数据洞察：百度指数
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是百度指数的三个展现维度。
趋势研究：这是百度指数最核心、最基本的功能，是以时间维度，判断关键词的关注热度；我们可以做对比分析，从而找出规律。
以美术班为例，搜索关键词后，发现了一条规律，每年的3月和9月是搜索高峰期，这也正好应对了两个开学季。
需求图谱：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。
比如，通过“美术”这个大关键词，检索出的相关小关键词。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大，说明与大关键词的关联性越强。
人群画像：搜索关键词的人群共性特征，是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。
2.全域数据洞察——观星盘
观星盘汇聚了百度域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供多维度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标用户。
借助观星盘数据精细化细分人群，可以覆盖不同侧重点进行引流营销，增强目标用户对品牌的认知，提升影响力。

5. 简单用户画像分析

 用户画像是通过对用户各类特征进行标识，通过标识给用户贴上各类标签，再通过标签把用户分为不同的群体，以便对不同的群体分别进行产品/运营运作。
   比如拉面说在微信进行推广，因为拉面是即食食品，更加吸引年轻人，且更加偏向城市里忙碌的社畜，那么拉面说的用户画像就为年轻化（年龄）、上班族（职业）。
   用户画像的标签有4种：
   如：姓名、性别、年龄、星座、教育、身高、收入、职业等。
   如：婚姻、有无女孩、有无男孩、家里是否有老人等。
    基本行为 ：注册时间、来源渠道、最近一次活跃的时间、最近一次支付的时间。    业务行为 ：是否买过特惠商品、是否曾获优秀学员，这些标识都会对产品的后期运营有所帮助。
   这一类跟其他类不太一样，就像第三类中的业务行为，它是通过业务行为产生出来的特征，而业务相关呢，它是积累了其他的业务不会去记录的一些数据，比如运动健身类的产品。
   它会涉及到：胖瘦高矮、体脂率、BMI、在练胸或者练臀、日均10000步、收藏了多少份健身计划等等。
   1、注册信息   一开始注册叫你填多少岁、地域的基础信息   and选择你喜欢的领域、兴趣，你在app搜索关键词等等
   2、通过用户自己的已有特征推导   比如：从买过的东西去推，比如说买过女士衣服+化妆品。常用IP进行推导地域等。
   3、通过用户身边的人推断   通过距离：基于某些属性，周围的人都具备，用户大概率也具备。   通过行为：通过协同过滤，找到行为相似的目标用户。
   例：EXCEL的数据透视图   当你需要看哪个属性的时候，图跟随你的选择变化，如下动图：
                                           此时你可以清晰地看到省份、城市的数据情况，或者可以选择下次在进行广告投放的时候更加偏重于这些区域。
   由于这个功能会比较简单，下次和切片器一起写。   还有用tableau的仪表盘，或者是python的pychart包，后面有时间会教怎么用。

6. 用户画像是什么？怎样建立用户画像

用户画像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。企业通过对海量数据信息进行分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化就是用户画像的建立过程。个推近期上线了全新的【用户运营】服务。个推·用户运营支持APP自有数据与个推海量数据融合，能够有效完善APP数据标签体系，涵盖用户基本属性、兴趣偏好、媒体偏好、线下活动场景等丰富维度，让APP用户画像更加全面立体；同时提供标签管理平台，支持APP开发者和运营者自助创建、自主维护、高效管理标签，还为开发者打造了丰富的行业标签模板库，涵盖餐饮、快消、美妆、母婴等多个行业，运营人员可按需灵活调用，分析  0 门槛，让用户画像洞察更加高效便捷。个推·用户运营SDK限时免费中，您可注册/登录个推开发者中心免费开通。    

用户洞察

7. 网站用户画像分析怎么做

首先是寻找目标用户, 拿抖音为例, 抖音刚开始上线以后, 很重要的一点就是要去分析我们的用户是谁, 比如是什么样的年龄 性别 地域 学历等等, 这可以很快帮助产品去发现现在的主流的用户群体是不是产品最开始的定位, 如果完全不一样了, 那就是产品哪里的设计有问题 偏离了方向。

等上线一段时间, 我们就可以对用户进行不同活跃的等级的划分, 比如同样都是玩抖音, 有天天玩的 也有偶尔玩的, 有一次可以刷很久的, 也有刷刷就走了的用户, 频次, 时长成了用户这时候最大的特征差异， 那么不同频次, 不同时长的用户他们的 年龄， 性别, 地域有什么差异, 这些都是特征的进一步洞察。
再过一段时间, 有用户留存有用户流失, 需要去分析留存和流失的用户在行为特征上的差异是否有什么特别不一样的。

8. 什么是用户画像

紫荆读书：什么是用户画像