怎么样去进行用户画像分析

1. 怎么样去进行用户画像分析

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。那么怎么样去进行用户画像分析？
  
  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。
 
 关于怎么样去进行用户画像分析的相关内容就介绍到这里了。

2. 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。

3. 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。

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. 如何做“用户画像”？

作为营销人，你真的懂 “用户画像” 吗？本视频讲解面对很多用户画像的标签，我们该怎么用，是先考虑构建用户画像和用户标签，还是先考虑营销应用的场景？

6. 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。

7. 用户画像

什么是用户画像?用户画像-百度百科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。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。

用户画像的起源用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
用户画像的优点用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。在行业里，我们经常看到这样一种现象：做一个产品，期望目标用户能涵盖所有人，男人女人、老人小孩、专家小白、文青屌丝...... 通常这样的产品会走向消亡，因为每一个产品都是为特定目标群的共同标准而服务的，当目标群的基数越大，这个标准就越低。换言之， 如果这个产品是适合每一个人的，那么其实它是为最低的标准服务的，这样的产品要么毫无特色，要么过于简陋。
用户画像还可以提高决策效率。在产品设计流程中，各个环节的参与者非常多，分歧总是不可避免，决策效率无疑影响着项目的进度。而用户画像是来自于对目标用户的研究，当所有参与产品的人都基于一致的用户进行讨论和决策，就很容易约束各方能保持在同一个大方向上，提高决策的效率。

8. 用户画像

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。