用户画像是什么？怎样建立用户画像

1. 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

2. 什么是用户画像

紫荆读书：什么是用户画像

3. 如何构建用户画像

我们用教育行业来说一下这个问题，
2017年4月初，62个在教育行业产品获投资，这一消息，使得教育行业产品再次被热议。事实上，教育行业早已是一片红海，有调查显示，近6成的互联网学习者位于三四线城市，而一款好的教育产品，会让用户对学习这件事情上瘾，不断对后续的课程进行消费。总的来说教育行业仍旧有突出重围的希望。

在教育产品竞争如此激烈的今天，如何争夺到更多的用户，似乎是困扰着众多教育产品的问题。本文以在线教育产品为例，说说如何构建用户画像，并为下一步获客制定运营计划。

什么是用户画像

用户画像是指，建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型。

为什么要构建用户画像

构建用户画像，就是帮产品找到用户真实的述求点，能够帮产品的功能设计提供依据。对运营人员来说，最基本的一点就是了解用户。通过对用户信息的采集，分析，抽离，生成最终的用户画像。构建用户画像后，就可以制订更精准的运营方案了。

在线教育产品，如何构建用户画像

1.用户画像分析逻辑

在构建用户画像之前，先来看看用户画像构建、分析的一个逻辑。



2.信息采集与分析

在线教育产品构建用户画像的第一步 ，收集用户的基本信息。此处重点收集三个维度的用户信息，个人信息，社会关系，消费水平。




个人信息：在这一维度，可以采集包括年龄，性别，教育程度，职业等基本属性。在线教育产品可以重点采集教育程度，职业等信息。

个人信息是一个人的基本属性，一般不会轻易改变。个人信息这一维度的数据，有很大的参考意义。

社会关系：是否已婚，是否有小孩，有其他兄弟姐妹吗，父母亲分别是谁呢。用户的社会关系以及社会关系的个人信息，可以推断出这个人的性格。

用户的社会关系关乎一个人的隐私，一般比较难获取。

消费水平：月收入是多少，月消费能力怎样，是否需要还房贷，是否有信用卡。

消费水平可以直观的看出用户的生活状况，但是难以区分真假，因为用户有可能在说谎。




采集完用户的基本信息之后，下一步应当采集用户的行为特征。

行为特征可以理解为用户无意识的惯性行为。根据用户的行为特征，可以推断出其心理特征。

比如，用户会使用高端团购APP，可以推断出改用户对生活品质的要求较高。

3.为用户打上标签，细分人群

不同的用户群有不同的目标、行为和观点，细分用户群可将问题变的清晰，同时也作为用户画像优先级划分的依据。

根据采集的用户信息，将用户打上专属标签，后续可根据标签，对用户进行细分。

4.丰富用户信息

丰富用户画像是构建用户画像过程中最需要打磨的一个部分，将采集到的大量枯燥且凌乱的数据，分析且赋予更多的元素，让它们成为鲜活的个体，非常考验团队的敏锐度和细腻度。


根据用户画像，如何在精细化运营上发力

对运营来说，构建完用户画像，但是没有将用户画像应用到运营推广中，就等于做了个无用功。在线教育产品在构建完用户画像之后，应该重点考虑如何利用用户画像，辅助课程开发和产品运营，做到精细化运营。

做精细化运营的一个基本思路就是理清楚一个逻辑：在什么时间把什么内容发给什么类型的用户。

1.根据搜索数据的个性化运营

用户浏览了某一个课程，可以根据用户标签，推荐相同类型的课程。
更多内容，可百度一下“在线教育app：构建用户画像并制定运营计划怎么做”。

4. 什么是用户画像呢？一般用户画像的作用是什么

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就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。

5. 什么是用户画像

客户画像:客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。
客户画像的核心工作是为客户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做数据挖掘工作：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？
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

6. 如何构建用户画像

一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。
3.1 数据源分析
构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。
对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。
这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。
本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

静态信息数据
用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。
动态信息数据
用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。
本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。
在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。
3.2 目标分析
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。
标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
3.3 数据建模方法
下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。
什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。
什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。
什么地点：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。
内容：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。
注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车上卖3元，景区卖5元。商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿泉水的需求程度不同。即，愿意支付的价值不同。
标签 权重
矿泉水 1 // 超市
矿泉水 3 // 火车
矿泉水 5 // 景区
类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。
所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。
什么事：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。
不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1
红酒 1 // 浏览红酒
红酒 5 // 购买红酒
综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。
用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式：
标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重
如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。
标签：红酒，长城
时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95
行为类型：浏览行为记为权重1
地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）
假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。
则用户偏好标签是：红酒，权重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用户A：红酒 0.665、长城 0.665。
上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。

7. 什么是用户画像呢？一般用户画像的作用是什么

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。

其作用大体不离以下几个方面：
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；
用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10；
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；
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；
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。

8. 如何做“用户画像”？

首先讲一下么是用户画像，用户画像是通过用户调研去了解用户,根据他们的社会属性、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。用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理。

构建用户画像有什么好处呢，用户画像可以让商家在产品设计的过程中能够更加关注在目标用户的洗好和行为来进行产品设计，而且用户画像作用不仅仅找到用户的主需求，很多隐形的需求都会被发掘出来。而且商家广告投放等方面，能进一步提升精准度，提高信息获取的效率，从而减少无作用的浪费。

最后是如何构建用户画像，要建立用户画像必须建立在真实数据的基础上，将构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类，然后按产品需要，给不同的用户特征贴上合适的标签。标签需要精简易区分少交叉重叠，这样是为了方便数据统计，构建数据集合，后续进行数据挖掘和聚合分析。最终是用户画像的呈现，用户画像的呈现分为两个部分，一部分是显性的呈现，呈现的是用户的给俺个标签特点；另一部分是隐形的，呈现的是需要我们去分析的用户潜在需求。显性的标签就是用现在的特点需求。而这些隐形的标签所代表的需求可以为以后的产品发展起到指引的作用。