用户画像(参考版)
用户画像需求分析报告
用户画像需求分析报告用户画像需求分析报告一、引言随着信息技术和互联网的快速发展，用户画像在市场营销和产品设计中扮演着越来越重要的角色。
用户画像通过对用户的行为、兴趣、需求等方面进行综合分析，帮助企业更好地了解目标用户，并针对其特点制定精准的推广和产品策略。
本报告旨在对用户画像需求进行分析，为企业提供更好的决策支持。
二、需求分析1.市场推广需求用户画像在市场推广中具有重要作用，可以帮助企业精确定位目标用户，并制定相应的营销策略。
在市场推广方面，用户画像的需求主要有以下几个方面：（1）用户特征分析：了解目标用户的基本信息，如年龄、性别、地理位置等，有助于企业在推广时选择合适的渠道和内容。
（2）用户行为分析：分析用户在网络和移动设备上的行为，如浏览记录、搜索习惯等，可以根据用户的行为特点进行精准推送广告和优化产品体验。
（3）用户兴趣挖掘：通过分析用户对内容的喜好和偏好，找出目标用户关注的重点，为企业提供有针对性的推广方向。
（4）目标用户群体划分：根据用户的特征和行为，将用户划分为不同的群体，有助于企业针对不同群体展开定制化的推广活动。
2.产品设计需求用户画像在产品设计中也起到至关重要的作用，通过了解用户的需求和行为，能够为产品设计提供更好的参考意见。
在产品设计方面，用户画像的需求主要有以下几个方面：（1）用户需求分析：通过用户调研和数据分析，了解用户的真实需求和痛点，并将其纳入产品设计过程中。
（2）用户体验优化：通过分析用户的行为和反馈，优化产品的界面设计、交互流程等，提高用户的使用体验。
（3）功能定制化：根据用户的不同特点和需求，定制产品的功能模块，提供个性化的使用体验。
（4）竞争对手分析：通过用户画像，了解竞争对手的用户群体和产品优势，为自身产品设计提供参考和借鉴。
三、方法论用户画像的需求分析主要可以通过以下几个途径来实施：1.用户调研：通过问卷调查、深度访谈等方式，了解用户的基本信息、需求和偏好。
彩妆市场用户画像与消费趋势分析报告
彩妆市场用户画像与消费趋势分析报告彩妆市场自20世纪90年代以来，随着女性经济地位的提升和年轻一代的消费需求不断增加，成为一个不可忽视的市场。
本篇报告将对彩妆市场的用户画像和消费趋势进行分析，为彩妆品牌提供参考和启示。
一、用户画像1. 年龄段：彩妆市场的消费者主要分布在18-35岁之间，其中以20-29岁的年轻女性最为集中，这个群体对新品牌、新产品最为敏感，也是市场的主力军。
2. 收入层次：随着女性经济地位的提升，越来越多的女性有了独立的经济来源，彩妆成为了她们消费的重点之一。
这个群体的收入水平普遍较高，消费能力强，但也有一部分女性为了省钱而购买低价位的产品。
3. 教育程度：彩妆市场的消费者受教育程度普遍较高，能够通过网络和媒体获取最新的彩妆信息，也更为注重产品的质量和效果。
4. 地域分布：彩妆市场的消费者主要分布在一线城市和二线城市，这些城市的女性比较注重个人形象和品味，消费需求十分强烈。
5. 用户偏好：彩妆市场的消费者普遍对品牌有较高的忠诚度，尤其是针对某些特定的产品。
她们更愿意选择技术含量高、品牌知名度强的产品，注重产品的使用感和质感，对产品的颜色、质地、包装等细节要求高。
二、消费趋势1. 绿色环保：随着人们环保意识的增强，消费者越来越注重彩妆产品的安全性，并希望产品不会对环境造成太大的污染。
因此，绿色环保的彩妆品牌将会迎来更大的市场需求。
2. 个性化定制：随着互联网的不断发展，消费者已经具备了较高的个性化需求。
个性化定制的彩妆品牌将能够更好地满足消费者的需求，并吸引更多的消费者。
3. 多元化色彩：出现了多元化的肤色和审美标准，消费者对色彩的需求也会更加多样化。
因此，彩妆品牌将会在产品的颜色、质地、品种上加强创新，以适应不同消费者的需求。
4. 科技化：彩妆市场的产品和技术在不断更新迭代，科技化的彩妆产品将会成为市场的一个新趋势。
例如，电动化妆刷、智能化妆镜等科技产品将会成为未来的热门产品。
用户画像的基础、原理、方法论(模型)和应用
用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用用户画像（User Profile）的本质是用户需求描述，一种刻画用户需求的模型。
用户画像在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、用户研究、产品设计、数据运营、精准营销、量化风控等领域得到广泛应用。
本文系统地构建了用户画像的知识体系。
首先，介绍了用户画像的概念、要素、关系、意义等用户画像的基础知识；接着，介绍了用户画像的方法、分层标签、AARRR 用户分层模型、分群标签、RFM 用户分群模型、个性化标签、人工打标签、机器打标签、混合打标签、用户画像的原则、用户画像的检验等用户画像原理；然后，介绍百度的用户画像、微博的用户画像、今日头条的用户画像；最后，指出用户画像在推荐系统中的应用，以及用户画像的本质和用户画像面临的挑战。
本文目录如下：1. 用户画像基础1.1. 用户1.2. 用户画像的概念1.3. 用户画像的要素1.4. 用户画像的关系1.5. 用户画像的意义2. 用户画像原理2.1. 用户画像的方法2.2. 分层标签2.2.1. AARRR 用户分层模型 2.3. 分群标签 2.3.1. RFM 用户分群模型 2.4. 个性化标签2.4.1. 人工打标签2.4.2. 机器打标签2.4.3. 混合打标签2.5. 用户画像的原则2.6. 用户画像的检验3. 用户画像应用3.1. 百度的用户画像3.2. 微博的用户画像3.3. 今日头条的用户画像4. 用户画像总结4.1. 推荐系统的用户画像4.2. 用户画像的本质4.3. 用户画像的挑战接下来，让我一起走进用户画像的世界。
用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用1. 用户画像基础用户画像基础的目录1.1. 用户要想搞清楚用户画像，首先得搞清楚用户。
比如：你的用户的特征是什么？怎么描述用户需求？不同阶段的用户特征又是什么？用户关于用户还有用户关键路径、用户旅程（customer journey map）、用户决策过程等等。
用户画像(参考版)课件
根据数据来源，用户画像可以分为定量画像和定性画像；根据使用目的，用户画像可以分为基础画像、运营画像 和商业画像；根据用户规模，用户画像可以分为个体画像和群体画像。不同类型的用户画像具有不同的特点和用 途，应根据实际需求选择合适的类型进行构建和应用。
02
用户画像的构建方法
数领域的合作将进一步推动用户画像的发展和应用。
THANK YOU
用户画像可视化
通过数据可视化工具，将用户画像进 行可视化展示，以便于更直观地了解 和分析用户群体。
根据模板，为每个用户群体创建具体 的画像实例，以便于理解和应用。
03
用户画像的应用场景
产品设计
用户需求洞察
通过用户画像，产品设计者可以 更深入地了解目标用户的需求、 偏好和痛点，从而设计出更符合
用户期望的产品。
用户需求分析
他们需要的是方便、快捷、安全的购物体验，同时希望得 到个性化的推荐和优惠。
案例二：某社交平台的用户画像
用户画像描述
该社交平台的主要用户是年轻人，特别是大学生和年轻白领，他 们追求新鲜、刺激和个性化，乐于分享自己的生活和想法。
用户行为特征
这些用户通常在白天和晚上使用社交平台，他们喜欢通过关注和互 动来建立自己的社交圈，并经常发表状态和评论。
果和转化率。
品牌定位
基于用户画像的特征，明确品牌 的目标受众和定位，塑造独特的
品牌形象。
用户服务
个性化服务
根据用户画像提供个性化的服务，满足不同用户 的特定需求，提高用户满意度。
用户关系管理
通过用户画像建立用户关系管理系统，更好地了 解用户需求和行为，提高用户留存率。
用户反馈分析
利用用户画像分析用户反馈信息，识别出用户的 痛点和期望，优化产品和服务。
香奈儿在数字化市场中的用户画像与行为分析
香奈儿在数字化市场中的用户画像与行为分析数字化时代的到来，对于各行各业都带来了巨大的挑战和机遇。
在这个信息爆炸的时代，了解用户的画像和行为分析，对企业来说是至关重要的。
本文将以香奈儿为例，探讨其在数字化市场中的用户画像和行为分析。
一、引言香奈儿作为全球知名的奢侈品牌，一直以来都注重与用户之间的互动和沟通。
而随着数字化时代的逐渐普及，香奈儿也积极拥抱数字化市场，并通过深入了解用户画像和行为分析来提升其市场竞争力。
二、用户画像1. 年龄分布根据香奈儿在数字化平台上的用户数据统计，其用户群体主要集中在25岁至40岁之间，占比超过60%。
这一数据显示了香奈儿在年轻一代中的较高认可度。
2. 地域分布根据用户注册地和购买行为分析，可以看出香奈儿的用户主要分布在欧美地区，特别是法国、美国和英国等国家。
这些地区的用户密集度高，也是香奈儿市场的重点关注区域。
3. 兴趣偏好通过对用户在社交媒体平台上的互动和评论分析，可以得知香奈儿的用户对时尚、美容和艺术等领域有着较浓厚的兴趣。
此外，香奈儿的用户也对品质和独特性有着较高的要求。
三、用户行为分析1. 购买特点香奈儿的用户在数字化市场的购买行为表现出一定的规律。
首先，他们更倾向于线上购买，尤其是重要节日或促销活动时。
其次，他们更愿意购买热门产品，追求时尚潮流。
最后，香奈儿的用户对于品牌的忠诚度较高，经常会购买新品或限量版产品。
2. 互动方式香奈儿的用户善于利用社交媒体平台与品牌进行互动。
他们喜欢在Instagram、微博等平台上点赞、评论、转发香奈儿发布的内容，表达对品牌的喜爱和支持。
此外，香奈儿的用户也会积极参与线上的活动和讨论，与其他用户分享使用心得和购买建议。
四、数字化市场策略1. 个性化推荐香奈儿通过用户行为分析，为每位用户提供个性化的产品推荐。
例如，根据用户的购买历史和兴趣偏好，系统会自动提供与其喜好相符的产品，提高购买转化率。
2. 社交媒体互动香奈儿积极利用社交媒体平台与用户互动，通过发布时尚资讯、品牌故事和新品预告等内容吸引用户的关注和参与。
(仅供参考)2020年抖音用户画像报告(含抖音火山版)-1月版【巨量算数】
时间周期•本报告数据均采集于2020年1月（除特别说明外）数据来源•第三方数据取自“QuestMoblie”•内部数据取自“抖音官方”、“巨量算数”人群说明名词解释•报告中所提及的所有人群，在统计期内均为使用抖音行为的人群•垂直行业人群的指标说明详见附录•报告中所分析人群均为18岁以上成年人•TGI：是指人群较总人群的偏好度，数值越大说明该样本人群相较总体人群对该事物关注更高。
TGI= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*100•重合用户是指用户同时使用A与B两款APP 的交集用户数•高线城市包括一线、新一线城市和二线城市；低线城市包括三线及以下的城市•人均单日使用时长：在统计周期内，对该应用的每日人均使用时长求平均值。
•人均单日使用次数：在统计周期内，对该应用的每日人均使用次数求平均值。
抖音D A U超4亿，较去年同期的2.5亿，增长了60%2020年1月抖音日活（DAU）用户数据移动视频行业日活规模：抖音继续保持行业领先抖音快手爱奇艺腾讯视频优酷视频西瓜视频抖音火山版芒果TV 哔哩哔哩微视2020年1月TOP10移动视频日均活跃用户规模日均活跃用户（万）说明：移动视频是一级分类，包括在线视频、聚合视频、短视频、娱乐直播、游戏直播、电视直播、视频播放器、VR 视频和视频工具等二级细分领域[仅供内部参考]说明：统计指标是月活用户，重合用户是指用户同时使用A 与B 两款APP 的交集用户数A 重合率=同时使用A 与B 两款APP 的交集用户/使用A 款应用的用户数*100%去重后用户重合度是指同时使用两款APP 的重合用户数占去重后两款APP 用户数之和的比例。
抖音与头条的重合度为32.1%，重合用户占抖音的42.2%抖音与西瓜的重合度为24.6%,重合用户占抖音的29.5%2020年1月抖音VS 今日头条重合用户抖音重合率42.2%32.1%去重后重合度2020年1月抖音VS 西瓜视频重合用户抖音重合率29.5%24.6%去重后重合度全网T O P 10人均日使用频次和时长：抖音10-19次占比领先，30分钟以上时长占比提高到38%18.1%14.6%11.3%9.9%11.4%10.9%21.7%7.6%19.1%0.3%0%20%40%60%80%100%微信QQ 支付宝手机淘宝爱奇艺腾讯视频抖音高德地图百度搜狗输入法2020年1月全网TOP10 APP 人均日使用频次1-9次10-19次20次以上29.8%39.9%15.9%14.6%33.3%32.5%38.0%19.4%93.9%15.1%0%20%40%60%80%100%微信QQ 支付宝手机淘宝爱奇艺腾讯视频抖音高德地图百度搜狗输入法2020年1月全网TOP10 APP 人均日使用时长1-59秒1-3分钟3-10分钟10-30分钟30分钟以上抖音整体人群画像：男女较均衡，19-30岁T G I 高，新一线、三线及以下城市用户T G I 高52%48%0%19%24%18%11%8%11%0%6%17%16%25%22%14%981021231031008987838010397101105102抖音用户属性：省份v s 城市T O P 10占比TGI抖音省份/城市T O P 10分布：广东、河南、山东省占比高，郑州、西安、昆明市偏好度高说明：2018年全国各省人口总数排行榜TOP10：广东、山东、河南、四川、江苏、河北、湖南、安徽、湖北和浙江。
大学毕业生用户画像
大学毕业生用户画像1.中国大学毕业生现状1）规模：2008年，全国普通高校毕业生规模将达559余万人；2009年高校毕业生在大学生达到611万；2010年全国普通高校毕业生规模将达630余万人；2011年高校毕业生人数为660万人；2012年，全国普通高校毕业生规模达680万人。
十二五”时期应届毕业生年平均规模将达到近700万人。
2）就业形势严峻。
第一批“90后”大学毕业生将大规模步入社会。
我国高校毕业生待业率已达到15%左右，远高于社会平均失业率。
2010届大学毕业生半年后的全国总体就业率为89.6%，2011年大学生就业率90.2%2.大学毕业生用户画像关键词：“90后”、好奇心强、个性社交：随着毕业季的到来，毕业生走出“象牙塔”，步入职场迎接挑战，人际关系也从校园关系向同事关系扩展，而这一群体显然更活跃在开心网、微博等社会化平台上，这些平台不仅有助于职场新人开阔眼界，更重要的是能够拓展用户关系，随时获取丰富的信息。
因此，在毕业群体社交升级的过渡阶段，人人网频现“开心”字样或许意在防止这部分用户流失。
上网喜好：在校学生集中度最高的20个服务类别主要为两大类——教育类和娱乐类。
前者如学校网站、培训机构、教育资讯等服务；后者如游戏交易、图片搜索、音乐综合等服务性格：【参考材料1】根据iResearch艾瑞咨询推出的网民连续用户行为研究系统iUserTracker最新数据表示，在校学生与企业白领的网络访问习惯呈现截然相反的特征。
在校学生集中度最高的前20类服务与企业白领集中度最低的20类服务中，共有12类服务重合。
相反，在校学生集中度最低的20类服务与企业白领集中度最高的20类服务中，也有11类服务重合。
双方仅在集中度最低的20个服务类别中有两个相同，分别为小游戏和招商平台。
在校学生集中度最高的20个服务类别主要为两大类——教育类和娱乐类。
前者如学校网站、培训机构、教育资讯等服务；后者如游戏交易、图片搜索、音乐综合等服务。
用户画像系列——用户画像数据建模方法
⽤户画像系列——⽤户画像数据建模⽅法伴随着对⼈的了解逐步深⼊，⼀个概念悄然⽽⽣：⽤户画像（UserProfile），完美地抽象出⼀个⽤户的信息全貌，可以看作企业应⽤⼤数据的根基。
⼀、什么是⽤户画像？男，31岁，已婚，收⼊1万以上，爱美⾷，团购达⼈，喜欢红酒配⾹烟。
这样⼀串描述即为⽤户画像的典型案例。
如果⽤⼀句话来描述，即：⽤户信息标签化。
如果⽤⼀幅图来展现，即：⼆、为什么需要⽤户画像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，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。
三、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。
思路+步骤+方法,三步教你如何快速构建用户画像
思路+步骤+方法，三步教你如何快速构建用户画像今天就用户画像构建的一些思路和想法分析进行一个分享，欢迎一起进行探讨交流。
如果你走在大街上，看到迎面走来了一个前凸后翘、长发飘飘、五官精致、皮肤白皙、大腿修长的人，你内心肯定会一阵惊喜：“哇，美女！”。
假如你对这个美女产生了兴（性）趣，你想追求这个美女，那么你会想办法去了解这个美女，比如约她吃饭，出去玩以了解她的性格特征，从她闺蜜那打听她的兴趣、爱好等。
当你对这个美女的外在和内在都做了详细的了解之后，你觉得的实时机差不多了，就开始了对美女的表白。
其实在你向美女表白前的一些列过程就是在对这个美女进行画像。
你在表白前你肯定会对这个美女有了以下判断：外在，她是一个美女。
判断依据：前凸后翘，长发飘飘，五官精致，皮肤白皙，大腿修长内在，她很温柔、贤惠、知书达理，她喜欢……判断依据：声音好听、细腻，举止优雅，会做饭，能持家，善解人意等其实我们在做产品或者运营过程中的用户画像也是同样的道理和思路，前面是对单个人的特征描述。
在做产品运营过程中的用户画像唯一不同的就是，我们需要对一群人做特征描述，是对一个群体的共性特征的提炼，说白了就是给用户群体打标签。
所以用一句话概括：用户画像就是给用户打标签！当然给用户画像不是随随便便的给用户打几个标签就完事，就像你追美女之前的了解工作一样，你需要对美女的外表进行判断，你需要通过跟美女的交往和沟通，或者从闺蜜那进行打听来了解美女的性格，爱好和需求。
所以我们在构建用户画像的时候需要遵循一定的思路、步骤和方法。
用户画像的思路前面在用美女举例的时候，对美女从内在和外在两个方面进行了判断，用户画像的构建思路其实也是从这两个方面进行展开。
在这里我们称之为：显性画像和隐性画像两个方面，具体的思路都是围绕这两个方面进行展开。
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。
用户画像模板
用户画像模板一、用户基本信息。
1. 姓名，（填写用户的姓名）。
2. 年龄，（填写用户的年龄）。
3. 性别，（填写用户的性别）。
4. 职业，（填写用户的职业）。
5. 地域，（填写用户所在地区）。
二、用户兴趣爱好。
1. 兴趣爱好，（填写用户的兴趣爱好，如运动、阅读、旅行等）。
2. 喜欢的活动，（填写用户喜欢参与的活动，如登山、看电影、购物等）。
3. 喜欢的娱乐方式，（填写用户喜欢的娱乐方式，如看电视剧、玩游戏、听音乐等）。
三、用户消费习惯。
1. 消费水平，（填写用户的消费水平，如高消费、中等消费、低消费等）。
2. 消费偏好，（填写用户的消费偏好，如喜欢购买时尚品牌、追求性价比、注重品质等）。
3. 消费场景，（填写用户常去的消费场所，如商场、超市、线上购物平台等）。
四、用户社交行为。
1. 社交圈子，（填写用户的社交圈子，如朋友、同事、家人等）。
2. 社交方式，（填写用户的社交方式，如线下聚会、社交软件、微信朋友圈等）。
3. 社交频率，（填写用户的社交频率，如每周一次、每月一次等）。
五、用户偏好特点。
1. 个性特点，（填写用户的个性特点，如内向、外向、乐观、悲观等）。
2. 行为习惯，（填写用户的行为习惯，如早起、晚睡、爱喝咖啡、爱喝茶等）。
3. 消费心理，（填写用户的消费心理，如追求新奇、追求安全、追求舒适等）。
六、用户需求和痛点。
1. 需求，（填写用户的需求，如购物需求、娱乐需求、社交需求等）。
2. 痛点，（填写用户的痛点，如生活压力大、工作繁忙、经济困难等）。
七、用户使用产品偏好。
1. 产品类型，（填写用户喜欢使用的产品类型，如手机、电脑、家电等）。
2. 使用习惯，（填写用户的产品使用习惯，如频繁使用、偶尔使用、只在特定场景使用等）。
3. 使用需求，（填写用户对产品的使用需求，如提高效率、增加娱乐性、解决问题等）。
八、用户对品牌和服务的态度。
1. 品牌偏好，（填写用户对品牌的偏好，如喜欢国际大牌、喜欢本土品牌、喜欢新兴品牌等）。