产品经理必备技能之用户画像
构建用户画像的步骤
构建用户画像的步骤
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一、为什么要构建用户画像
构建用户画像是一项设计用于开发具有深度理解的用户特征的
过程。
它可以帮助市场营销人员和产品经理更加清楚地了解自己的客户。
通过用户画像，企业可以更有效地实施活动，也可以根据用户数据分析进行更准确的受众定位和投放。
二、构建用户画像的基本步骤
1、获取用户数据：用户数据是构建用户画像的基础，可以从各种渠道获得，包括用户行为数据、用户属性数据、用户关系数据等。
2、数据清洗：在获取的数据中可能存在不准确、重复和无用等数据，需要进行数据清洗以确保接下来构建的用户画像是有效的。
3、提取用户特征：提取用户特征可以深入探索数据进而将其转化为有意义的信息，如年龄、爱好、消费行为等，从而更好地描述用户。
4、分析用户特征：通过探索各个特征之间的关联关系，抽取用户特征，建立用户的高维度画像模型。
5、构建用户画像：根据用户特征及关联关系构建用户画像，以更加全面、深刻的理解用户行为。
三、总结
构建用户画像是一项有助于更有效的实施活动和精准受众定位
的重要工作。
以上就是构建用户画像的基本步骤，包括获取用户数据、
数据清洗、提取用户特征、分析特征和构建用户画像。
产品介绍的目标用户画像与需求分析
产品介绍的目标用户画像与需求分析目标用户画像与需求分析是产品介绍过程中至关重要的一步。
通过准确把握目标用户的特征和需求，企业能够更好地制定产品定位、设计产品功能，提高产品的市场竞争力。
一、目标用户画像1. 年龄段：在进行目标用户画像时，首先需要确定产品的适用年龄段。
不同年龄段的用户在消费习惯、购买力、产品需求等方面存在一定的差异。
例如，针对年轻群体的产品可能更加注重时尚性和便携性，而中老年用户则可能更加关注产品的实用性和功能性。
2. 性别：性别也是一个重要的用户特征。
不同性别的用户在购买决策、产品偏好、使用习惯等方面可能存在差异。
例如，女性用户可能更关注产品的外观设计和美观度，而男性用户可能更看重产品的性能和实用性。
3. 职业和收入水平：目标用户的职业和收入水平对产品需求有一定的影响。
职业不同，用户对产品的需求也会有所差异。
例如，白领用户可能更需要高效便捷的产品，而创业者可能更关注产品的性能和创新性。
收入水平也决定了用户的购买力和消费习惯。
4. 兴趣爱好：用户的兴趣爱好是另一个重要的用户特征。
用户的兴趣爱好与产品的定位和功能密切相关。
例如，运动爱好者可能需要具备计步功能的智能手环，而音乐爱好者可能对音质效果较好的耳机更感兴趣。
5. 地理位置：目标用户所处的地理位置也是一个重要的考虑因素。
地域不同，用户文化背景、生活习惯和消费习惯存在差异。
企业需要根据不同地域用户的需求差异，进行产品的定位和市场营销策略的调整。
二、需求分析1. 基本需求：产品的基本需求是指用户对产品最基本的功能和性能需求。
在进行需求分析时，需要确定用户在购买产品时所期望的最低标准。
例如，手机产品的基本需求是通话、短信、上网等基本功能的满足。
2. 附加需求：附加需求是指用户对产品除基本需求之外的其他额外需求。
例如，对于手机产品来说，附加需求可能包括拍照功能、游戏娱乐功能、指纹解锁功能等。
3. 使用环境需求：用户在不同的使用环境中对产品需求也可能存在差异。
产品经理如何做用户画像
产品经理如何做用户画像一、什么叫用户画像？用户画像是指针对目标用户做一个客观、完整的分析，从而使产品提供的服务更加精确，专注。
二、为什么要做用户画像？●了解目标服务用户●为产品定位提供支撑●提高用户体验的时候更有针对性●进步一扩大用户群三、怎么做用户画像和用户研究？1.根据竞品或经验来判断●通过分析竞品，缩小用户范围●通过之前的行业积累来判断用户的属性，行为习惯2.访谈访谈可以是单人访谈，也可以是多人一起。
无论是对于新的产品还是产品的改版，都是很有必要的。
访谈不仅仅是询问，更是引导。
1)访谈前的准备A.准备好引导性问题，如：a)你正在解决什么问题？b)目前是是如何解决问题的，有哪些地方觉得不舒服？c)目前工作中什么最繁琐？B.对访谈者做好研究2)访谈后A.做好会议既要B.对用户进行归类，整理3.问卷调查1)确定问卷调查对象的用户范围2)设计问卷内容3)根据问卷调查结果提炼出共性的东西4.观察法1)静距离观察目标用户2)找出用户用得不好的地方3)倾听用户的抱怨点4)通过观察找出用户潜在的需求或更加的解决方案5.利用社交网络1)可以利用社交网络建立与用户间的联系，如：社区2)可以把自己的产品分享到社交网络，引导用户来评价6.沉浸式：自己成为深度用户1)分析自己代表了哪一类用户2)天天用7.数据分析1)了解用户的使用情况，在什么时间点，网络环境下使用2)分析不同用户的使用时长3)记录用户的整体操作轨迹4)分析用户在网站做出重要行为（如购买）前的操作轨迹。
四、用户画像的输出物是什么？1)用户的基础信息，如：年龄，收入等2)用户的人群特征，如：人均消费次数3)用户的操作场景4)用户的偏好行为。
产品经理-用户画像连载一用户画像建设过程简析
用户画像连载一用户画像建设过程简析文章对用户画像的建立过程进行应用程序了较为详细的分析，希望通过此文，你能够对用户画像有一个系统的体悟。
早期的用户画像是通过对用户多方面内部信息的调研和了解，将多种重要信息分类聚合，产出几个有特征和气质的虚拟用户。
用户画像用于塑像辅助产品设计，评价消费需求是否有价值，别让配件偏离核心用户的需求；市场营销方面，可以用于方案制定，推广渠道选择，同时对运营人员也有一定的指导意义。
此种的用户画像但此粒度较为粗，用交互式的用户画像代表真实的用户。
用户画像会用以下的文档描述。
随着互联网的不断发展战略，积累的用户信息、行为记录越来越丰富，同时大数据处理和分析技术也业已已成熟，可以计算出每一个用户的移动用户特征。
特征使用从人口基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的一个个具体的标签表示，标签是某一用户特征的符号化表示。
为各个用户计算用户画像，这样更加贴近真实的世界舞台，每个人都是独树一帜，难以这回随随便便被其他人代表，用户画像精准到人。
用户画像用标签集合来表示，例如：吴某，男，32岁，河南人，北京工作，银行业，投资顾问，年收入50万，已婚，两套房，有孩子，喜欢社交，不爱运动，喝白酒，消费力强等。
基础信息可以通过用户的信息获得，但像是否有孩子、喜欢社交、喝白酒、消费能力等级等，用户不会告诉我们，需要建立数据模型才能计算出来。
当然，用户标签的体系是需要根据业务学门去包装设计的，比如银行和电商用户标签体系就会不同。
其它应用场景步骤更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立应用程序画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度分及来说说用户画像建立的过程。
梳理标签体系坚实基础是实现用户画像过程中最基础、也是最人格结构的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。
可以获取到的数据分两类，一类是业务系统内数据，一类是应用程序访问网站、APP产生的行为数据。
产品经理-用户画像这事儿,运营人员都应该懂
用户画像这事儿，运营人员都应该懂用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。
现在我们运营浅浮雕谈及用户画像，它也是和精准广告投放、精细化运营管理直接钩挂的。
这篇文章主要讲产品和运营角度的用户塑像画像。
希望看完后，逐步解决你一切关于用户画像的疑问。
用户画像一点也不神秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，果断或被动地收集，最后加工成一系列的标签。
比如猜用户是三女是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？我们标签也常把用户标签和用户画像对等。
但凡用户画像的文章，类似上为文图片都会出现，有用烂的趋势。
标签化是最直观的解释，但它不等于应用程序画像。
用户画像的正式名称是UserProfile，大家往往把它和UserPersona混淆，后者更真名恰当的名字是用户角色。
是产品设计和用户调研的一种方式方法。
当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户角色便是一种抽象的演算法方法，是目标用户的集合。
用户反派不指代具体的谁。
「她是一位25岁的白领，211大学毕业，汽车修理现在从事于互联网行业的设计工作，居住在北京。
单身，平时喜爱摇滚乐」，这段话语，常用来叙述产品的典型用户。
本文谈的UserProfile，更多是运营和数据息息相关的平台二级二类应用，本质是对任何一个用户都能用标签和数据表述。
它在企业迈大迈强的过程中有举足轻重的作用。
以下是核心的应用：对大部分产品，用户画像用不到推荐系统，个性化推荐也提高不了大大提高数个利润，毕竟它需要大量的用户和数据作支撑。
所以这些产品，更适合以用户画像为基础去驱动业务。
提了那么多好处，但是据我了解，不少公司，揣人因了一大笔钱招了不少人建设用户画像系统，结果用不起来。
或者做了一份用户画像的简报报告，性别用户地理位置用户消费金额，看上去挺矮小上的，看完也就看完了。
归根结底，难以用好。
很多用户画像初衷是好的，但是沦为了形式主义。
用户画像的基本定义产品经理职场进产品运营用户分析操作指南
用户画像的基本定义B端用户画像在大体的定义上其实和C端没有太大的差别，都可以简而言之地定义为是一种勾画目标用户/客户、洞察用户特征、联系用户诉求与设计目标有效工具。
都采用贴标签的方式对用户进行分析和描述，解决的问题也都是更为明确的告诉设计师：“我们服务的是一群什么样的人？”之所以最后的落脚点还是人是因为无论是To C还是To B我们所服务的目标用户始终都是人这样一个载体，都是在为人做设计（明确这点很重要）。
所以这就要求我们无论是C还是B始终都需要站在人的角度来进行情感体验带入、痛点需求分析、决策因素推导，和C端一样B端同样需要想方设法的通过设计与用户达到情感共振只是对比C端而言B端所聚焦的方向有所不同，较为笼统说就是To C的用户画像是对个人个性、特征的放大、筛选、整合，To B的用户画像是对于具体行业职能、职位和权重需求的发现、剖析和理解。
而这具体的异同点我会在后面的篇章中详细的讲解02. B端用户画像的内容与特征1. 基础特征从基础特征来说，B端和C端的共通特征其实并没有太大的出入，都具有：标签性、真实性、实用性。
鲜明而独特的标签是我们连接目标用户的依据，告诉我们为什么选择这类用户而不是那一类用户，同时可以让设计团队进一步验证产品定位。
在标签不断被丰富的过程中，用户的形象也在不断变得立体，产品与设计的思考决策随之会更全面可信的真实度可以让设计师、产品经理较为有依据地对客户的诉求进行把握不至于被错误的信息影响设计目标的确立，同时这也是在项目推进的过程中与各部门沟通强有力的凭借和背书，能有效地抢夺设计过程中的话语权，所以一定要尽量去对你的目标客户进行最大程度的真实还原实用的意义主要存在于项目工作效率中，在B端的设计和产品中会比C端更加强调效率，项目的进程总是一环扣一环，前一个环节的错误都必然会影响到后面的环节，从而影响整体的进度，好的用户画像是一定能为你的设计开个好头，准确切中正确用户的正确需求，以其实用性大大提升整个团队的生产效率2. 独有特征除了上述的基础特征之外，B端用户画像还有着其独特的特点，而这也往往是困扰设计师们在建立有关用户画像的时候的难点，具体体现在：用户信息获取壁垒较高在这点上我把它们大概总结为四种主要原因：用户样本少、数据获取难、业务理解需求高、测试难进行第一，说到B端用户画像感受最为直接的就是：“关于B端的用户反馈是真的少”这主要是因为B端的用户的总量从体量上来说就比C端少了很多。
产品经理数据必备技能之用户画像
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给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。
用户画像的应用领域也越来越广，主要体现在以下几个方向精准营销：根据人群定向进行营销活动，能使得营销更有效率，同成本下，有更好的总体转化效率。
如：向在校学生推送更高优惠的营销活动，而向白领it从业者推送距离最近的酒店不需要营销活动。
推荐系统：用户画像、用户行为分析是高转化率个性推荐的极重要的数据基础。
如：向有收藏酒店行为的情侣，推送距离最近的情侣风格酒店。
搜索排序：在细化场景，将人群定向与意图分析结合，精细提高转化率过程中，可以根据人群标签进行有针对性的排序，如：推荐给大学生，情侣情调酒店。
筛选排序：在细化场景，精细提高转化率过程中，可以根据人群标签进行有针对性的排序，如：推荐给大学生，情侣情调酒店。
用户分析：将用户画像、用户行为分析结合，能够发现更高质量的用户人群。
例如，冬天黑龙江很多人会到海南住家庭旅馆。
商家分析：通过分析商家近期客户的用户行为与用户画像，能够更好地帮助商家发现商机。
例如，冬天黑龙江很多人会到海南住家庭旅馆。
通过上图可以发现，用户画像的应用贯穿在整个用户体验之旅的过程中，如果画像构建和应用合理，可以在各个方面促进业务的发展。
下面谈一下用户画像最基本也是最重要的部分，用户标签的构建。
一般用户画像可以按照基本属性、行为特征、消费特征、交易属性、兴趣偏好、潜力特征以及预测需求等方面去组织。
产品经理产品设计-用户画像很重要,那你知道是怎么画出来的吗
用户画像很重要，那你知道是怎么画出来的吗我们演过应该不下10篇关于用户画像的点心。
但是依旧不知晓得来应该怎么做一份用户画像出来。
干货里告诉品牌价值我们用户画像的价值、用户画像应该有的数据，用户画像应该包含的内容。
好的，我都按大神们的教导收集整理好数据了。
麻烦谁能得知我到！底！这！些！数！据！怎！么！处！理！啊！喂！今天我就抛砖引玉的说我回去曾经经手的一份用户画像及其每一步的建立步骤吧！当然我觉得那次的结果很粗糙，原因在于还是没人告诉我每一步要怎么做，但是起码应该是一个粗线条的步骤原型了。
希望今天之后大家能在收集齐全大神的数据建议之后，终于知道每步要怎么做了！不要像我一样，太惨了。
这里能就是郭老师老师说的能够准备好的所有的相关用户数据。
好的，我这些数据对于大家来说并不那么困难吧。
所以收集到了过后呢，就开始真正的处理数据了。
第一步：清洗数据本来我不打算说这个，但是觉得还是有必要努一句，收集到的数据很多收集都不用直接使用。
需要对数据进行编码编码和分类，还要去掉异常值和补全缺失值这些。
我这里将会用到分析软件是跟随我五六年的SPSS（用了这么多年依旧不是高手）。
我就假设这一步大家都做完了。
第二步：因素分析本来我也不知道为什么要做因素剖析分析。
直到我最近写字才了解，给大家解释一下做因素究其原因分析的原因。
用户画像就是把一堆数据分类，分到同另一类一组的数据所代表的人就是一类。
那么聚类就需要考虑把哪些数据拿出来聚类呢？比如说个人收入和家庭总收入。
这是两列数据，最后可能都会决定我是屌丝还是白富美。
要把这两个数据表征放进去志趣相投聚类吗？恐怕不是！聚类是不建议把垂直相关的数据都扔进去的。
为什么？因为高度相关了就基本要素等于同一个数据，你把同一个数据放进去两遍，不就是加重了这个数据在所有数据里的权重了么！这里一些专业统计词我就不过分推论了，这次真的可以百度。
知道了为什么要因素分析，就谈谈因素分析的作用，因素分析就是把N个数据先归归类，特别相同的就是两大类的了，我们挑其中一些数据资料数据就可以了。
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产品经理必备技能之用户画像
用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户，设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。
通过用户画像，我们可以将产品用户具体化、形象化，从而更好地理解产品用户，设计出更加符合用户需求的产品。
那么用户画像怎么做？
用户画像的应用场景
在产品生命周期的各个阶段，我们可以通过用户画像形象生动表达的需求，让产品经理及团队成员有进一步的思考。
通过用户画像，了解产品的用户是谁、用户希望产品可以做什么以及用户在使用产品过程当中做了什么。
我们可以根据这三个目的，把用户画像分为一下三种应用场景：
1.了解用户是谁
在产品的BRD文档编写阶段和产品构想阶段，产品经理最关注的就是产品的用户、需求、场景，通过三要素判断产品的构想是否成立以及将产品的解决方案向boss进行汇报。
用户画像包含元素：
基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等；
需求：目前需要满足的需求；
用户故事：虚拟产品的使用场景，例如用户会在生命情况下使用产品。
数据来源：
有些产品新人可能会问，用户画像中的信息从哪里来？自己编吗？怎么可能！还是要有人物原型的。
在这里对于用户信息的收集有几种方式：
1）通过行业分析报告分析、获取产品的用户信息、用户需求，进行信息整个形成用户画像2）通过用户访谈、问卷调查等方式收集用户信息及需求，根据调查结果形成用户画像
实战：关于外卖类产品的用户画像
2.用户希望产品可以做什么
在产品设计阶段，产品经理需要将产品的设计思路、构想提交给各个团队进行产品设计开发。
那么如何能让设计开发团队清晰理解你想表达的思想以及用户的真实需求，这时就需要用户
画像进行辅助说明。
通常以PRD、原型图为主，用户画像为辅。
用户画像包含元素：
基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等；
使用场景：明确产品使用是移动端还是PC端，什么情况下使用，设计产品性能，用户体验用户故事：描述用户任务以及用户完成任务时的产品使用路径。
数据来源：
在产品设计阶段已经明确了用户的需求及使用场景，那么关于用户故事的描述可以总结为一下两点：，
1）对用户进行访谈和问卷调查，
2）可以邀请目标用户对产品原型进行模拟使用，了解用户的使用方式和行为，设计出更符合用户习惯的产品。
实战：关于女性电商产品用户画像
3.用户在使用产品过程中做了什么
了解用户行为也可以叫做用户研究，关于用户研究的内容就比较广泛了，比如用户数据挖掘分析、用户流失行为分析、用户推荐等等，根据你的目的不同可以建立不同种类的用户画像。
通常在这个阶段的用户画像都建立在产品上线运营了一段时间，希望从某一个具体方面对某一类用户行为进行具体研究、分析，提出针对这一类用户的解决或推荐方案。
用户画像包含元素：
基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等；
使用行为：用户使用产品时的行为或特点，通过寻找共性发现你希望找到的一类用户
用户故事：目的在找到符合这类使用习惯的用户群体
数据来源：
这时，产品已经运营一段时间了，使用行为的来源是通过产品后台收集到的数据分析得来，然后再将用户行为特点放入后台数据库中得到一类用户的具体数据。
实战：关于国际漫游业务用户推荐
小结
1.用户画像代表的是具有相同特点的一类用户。
2.用户画像的目的是为了让团队成员明确用户特点以及行为习惯，为产品设计、研发提供辅助参考。
3.对于以用户研究为目的的用户画像构建，在构建前期要明确目的，根据目的收集相关的用户信息。
在用户画像构建完成后，要根据用户画像去发现这一类用户群体，并提出具体方案为这一类群体进行服务。
4.用户画像的应用场景并不只是这三类，这里只是罗列出三种常用的场景，具体问题还要具体分析。
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