一汁雷、什么是用戶畫像净嘀？
用戶畫像，即用戶信息標簽化侠讯，是通過收集與分析用戶的社會屬性挖藏、生活習慣、消費行為等主要信息數(shù)據(jù)厢漩，抽象出的標簽化的目標用戶模型膜眠。
二、為什么要構(gòu)建用戶畫像溜嗜？
1宵膨、使產(chǎn)品為用戶而設(shè)計
構(gòu)建具體用戶藍本，有助于使產(chǎn)品設(shè)計脫離設(shè)計者自身偏好和使團隊在設(shè)計方向上保持一致炸宵，使產(chǎn)品聚焦目標用戶的動機和行為辟躏。
2、提供精準化產(chǎn)品及服務(wù)
精準用戶群體以及用戶需求焙压，通過可視化用戶大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準營銷服務(wù)鸿脓，從而提升用戶體驗及提高產(chǎn)品運營數(shù)據(jù)。
三涯曲、如何構(gòu)建用戶畫像野哭？
用戶畫像的核心工作是給用戶打“標簽”。標簽是高度精煉的用戶描述用戶屬性的特征標識幻件，如年齡拨黔、性別、地域绰沥、用戶偏好等篱蝇，通過綜合用戶的所有標簽信息可勾勒出該用戶的立體“畫像”。
構(gòu)建用戶畫像的幾個步驟：
第一步：明確用戶畫像構(gòu)建的目的
通過不同的用戶畫像可以實現(xiàn)不同的目的徽曲，如提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量零截、實現(xiàn)精準營銷等。因此首先需要明確用戶畫像的意義秃臣、建設(shè)目標和效果預(yù)期涧衙，進而有針對性的開展實施工作哪工。
第二步：進行數(shù)據(jù)挖掘及搜集
根據(jù)用戶畫像構(gòu)建目的，挖掘及搜集所需的用戶數(shù)據(jù)弧哎⊙惚龋可先通過列舉法先列舉出構(gòu)建用戶畫像所需要的數(shù)據(jù)資料，然后再有針對性的進行數(shù)據(jù)搜集撤嫩。
例如：
數(shù)據(jù)搜集的一般方法：
- 相關(guān)的文獻資料和研究報告
- 產(chǎn)品數(shù)據(jù)后臺
- 問卷調(diào)研
- 用戶訪談（真實人物觀察記錄）
其中偎捎，問卷調(diào)研和用戶訪談，是了解用戶的關(guān)鍵渠道序攘。
第三步：進行數(shù)據(jù)分析與建模
對搜集到的數(shù)據(jù)資料進行統(tǒng)計和分析茴她，提煉關(guān)鍵要素，構(gòu)建可視化模型產(chǎn)出標簽與權(quán)重两踏。
通過定性與定量相結(jié)合的方式進行數(shù)據(jù)建模败京。定性的方法，表現(xiàn)為對產(chǎn)品梦染、行為赡麦、用戶個體的性質(zhì)和特征的概括，從而形成對應(yīng)的產(chǎn)品標簽帕识、行為標簽以及用戶標簽泛粹；定量的方法，是在定性的基礎(chǔ)上肮疗，給每個標簽加上特定的權(quán)重晶姊，最后通過計算得出總標簽權(quán)重，從而形成完整的用戶模型伪货。
通過事件分析建立標簽權(quán)重模型们衙。一個事件包括時間、地點碱呼、人物三個要素蒙挑。每一次用戶行為本質(zhì)上是一次隨機事件，可以詳細描述為4W：什么用戶（who）愚臀，在什么時間（when）忆蚀，什么地點（where），做了什么事（what）姑裂。
權(quán)重模型：標簽權(quán)重=內(nèi)容地址行為類型時間衰減因子**
舉個栗子：
用戶A馋袜，昨天在XX紅酒網(wǎng)瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。
標簽：紅酒舶斧，長城
時間：因為是昨天的行為欣鳖，假設(shè)衰減因子為：r=0.95
行為類型：瀏覽行為記為權(quán)重1
地點：XX紅酒單品頁的網(wǎng)址子權(quán)重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7）
假設(shè)用戶對紅酒出于真的喜歡，才會去專業(yè)的紅酒網(wǎng)選購茴厉，而不再綜合商城選購观堂。
則用戶偏好標簽是：紅酒让网，權(quán)重是0.95*0.7 * 1=0.665，即师痕，用戶Ａ：紅酒 0.665、長城 0.665而账。
上述模型權(quán)重值的選取只是舉例參考胰坟，具體的權(quán)重值需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求二次建模。
第四步：進行數(shù)據(jù)維度分解和列舉
根據(jù)相關(guān)性原則泞辐，進一步篩選和構(gòu)建用戶畫像目的相關(guān)的數(shù)據(jù)維度笔横，避免產(chǎn)生過多無用數(shù)據(jù)干擾分析過程。對數(shù)據(jù)維度進行分解咐吼，形成字段集吹缔，再進一步將他們標簽化及進行用戶分群，構(gòu)建基本用戶畫像锯茄。
用戶數(shù)據(jù)維度包括自然特征厢塘、興趣特征、社會特征肌幽、消費特征晚碾。從數(shù)據(jù)特點上看，又可分為基本屬性和衍生標簽喂急，基本屬性包括年齡格嘁、性別、地域廊移、收入等客觀事實數(shù)據(jù)糕簿，衍生標簽屬于基本屬性為依據(jù)，通過模型規(guī)則生成的附加判斷數(shù)據(jù)狡孔。
用戶自然特征：性別懂诗，年齡，地域步氏，教育水平响禽，出生日期，職業(yè)荚醒，星座
用戶興趣特征：興趣愛好芋类，使用APP/網(wǎng)站,瀏覽/收藏內(nèi)容，互動內(nèi)容界阁，品牌偏好侯繁，產(chǎn)品偏好
用戶社會特征：婚姻狀況，家庭情況泡躯，社交/信息渠道偏好
用戶消費特征：收入狀況,購買力水平贮竟，已購商品丽焊，購買渠道偏好，最后購買時間咕别，購買頻次
當有多個用戶畫像時技健，需確定用戶畫像的優(yōu)先級，在產(chǎn)品設(shè)計時惰拱，首先考慮滿足首要用戶畫像的需求雌贱，然后在不沖突的情況下盡量滿足次要用戶畫像的需求。
四偿短、如何應(yīng)用用戶畫像欣孤？
第一步：根據(jù)用戶畫像列舉用戶場景及需求
根據(jù)用戶畫像列舉不同用戶的使用場景及需求。使用場景的三個關(guān)鍵因素：對象（用戶）昔逗、動作（需求）降传、情景（場景）。用戶在某場景中的需求及痛點需與自身的產(chǎn)品目標關(guān)聯(lián)勾怒。即我們列舉出來的用戶需求痛點是我們產(chǎn)品能夠解決的婆排。
第二步：應(yīng)用用戶畫像進行產(chǎn)品設(shè)計決策
應(yīng)用用戶畫像，根據(jù)不同用戶角色需求進行產(chǎn)品設(shè)計及開發(fā)決策控硼。
五泽论、構(gòu)建用戶畫像的注意事項
用戶畫像（Persona）構(gòu)建的基本原則：
P ——基本性(Primary)指該用戶角色是否基于對真實用戶的情景訪談;
E——同理性(Empathy)指用戶角色中包含姓名、照片和產(chǎn)品相關(guān)的描述卡乾，該用戶角色是否引同理心;
R ——真實性(Realistic)指對那些每天與顧客打交道的人來說翼悴，用戶角色是否看起來像真實人物;
S ——獨特性(Singular)每個用戶是否是獨特的，彼此很少有相似性;
O ——目標性(Objectives)該用戶角色是否包含與產(chǎn)品相關(guān)的高層次目標幔妨，是否包含關(guān)鍵詞來描述該目標;
N ——數(shù)量性(Number)用戶角色的數(shù)量是否足夠少鹦赎，以便設(shè)計團隊能記住每個用戶角色的姓名，以及其中的一個主要用戶角色;
A ——應(yīng)用性(Applicable)設(shè)計團隊是否能使用用戶角色作為一種實用工具進行設(shè)計決策误堡。
一個產(chǎn)品大概需要4-8種類型的用戶畫像古话，每個產(chǎn)品的用戶畫像不宜過多，否則相互沖突的需求就會讓我們難以決斷锁施。同時有多個用戶畫像時陪踩，我們需要考慮用戶畫像的優(yōu)先級。
當一個產(chǎn)品非常復(fù)雜時悉抵，我們需要針對不同的模塊來考慮其用戶畫像的優(yōu)先級肩狂。
六、用戶畫像相關(guān)工作
用戶畫像不只是為某個項目姥饰、某次特殊需求而創(chuàng)建的菱属。持續(xù)使用和更新线椰，將核心用戶的形象融入到每個成員開發(fā)葡盗、設(shè)計思維中，才是用戶畫像的使命谈飒。
- 建立用戶畫像文檔。
- 展示用戶畫像态蒂。在決策杭措、設(shè)計和溝通過程中不斷向團隊人員解釋與展示用戶畫像。
- 與用戶畫像一起生活吃媒。融入他的生活瓤介，觀察他的生活，了解他的需求赘那，不斷邀請他來使用你的產(chǎn)品，反饋他的想法
七氯质、用戶畫像示例
此文為我學習用戶畫像過程中整理的學習筆記募舟，內(nèi)容參考了大量網(wǎng)絡(luò)上相關(guān)文章，加上自己的理解梳理而成闻察，有不正確的地方還請大家批評指正拱礁。（文中圖片均來自網(wǎng)絡(luò)）
