快速构建用户画像
这样构建的用户画像

用户描述的定义用户描述通常是对真实用户信息的客观描述,可能包含用户的名字、照片、人口统计特征(年龄、职业、工作、收入等)、地理特征(国家、城市等)、心理特征(社会阶层、生活方式等)、行为特征(生活习惯、行为习惯等)。
也就是说,其既包含用户的自然属性,也包含用户的社会属性。
在产品发布后,随着产品被更多用户所使用,用户描述会逐渐变得丰满。
因为每个人在使用产品时都会留下其行为相关的数据,这一系列行为数据可以当作用户的标签。
比如,我们发现用户A在浏览短视频时,对美食相关视频会从头看到尾,甚至反复看几遍,而在舞蹈类视频上没有任何停留,这时我们也许就可以给用户A贴上“喜欢美食”“不喜欢舞蹈”的标签。
这样,每个用户的用户描述都会越来越完善。
创建用户描述的过程,其实是用户建模的过程,即用多维度的行为标签来描述用户的过程。
所以,用户描述多应用在个性化推荐(电商、内容类产品)、风险控制、行为预测等领域。
比如,电商App的“猜你喜欢”界面会展示一些用户可能感兴趣的商品,这就是将用户标签与商品标签进行智能匹配而得出的结果。
另外,由于人的自然属性和社会属性在一定客观因素下会发生变化,比如居住地更换、饮食习惯改变、消费习惯变化等,因此,用户描述是动态的,需要我们有计划地对其进行更新。
可以看出,用户描述是用多维度的标签来描述一个真实存在的目标用户。
如果将它作为设计工具,作用不大。
但用户描述可以帮助产品研发团队准确定位目标用户(寻找具备相同标签/特征的用户),进而快速明确用户研究时要招募的用户的类型。
用户画像的定义创建好用户描述之后,我们就可以根据它来展开用户调研,进而创建用户画像。
用户画像是基于用户描述虚构出来的具有代表性的用户,用于帮助产品研发团队做出假设并进行验证。
用户描述侧重于描述目标用户的自然属性和社会属性,而用户画像侧重于探索目标用户的需求、动机、决策方式。
图1为用户画像示例。
▲图1 用户画像示例用户画像的概念最早由著名的软件开发先驱阿兰·库博在1991年提出。
[干货]如何构建用户画像
![[干货]如何构建用户画像](https://img.taocdn.com/s3/m/c0520870cc22bcd127ff0cb2.png)
[干货]如何构建用户画像从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2022年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。
经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。
伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。
相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。
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。
如何构建用户画像系统?看这一篇就够了!

如何构建用户画像系统?看这一篇就够了!(学习版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改,请根据实际需要进行调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种类型的经典范文,如运营知识、业界动态、交互设计攻略、用户研究、数据分析、推广知识、产品分析评测、其他资料等等,想了解不同范文格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor.I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, this shop provides you with various types of classic sample essays, such as operational knowledge, industry trends, interactive design strategy, user research, data analysis, promotion knowledge, product analysis and evaluation, other materials, etc. I want to know the format and writing of different sample essays ,stay tuned!如何构建用户画像系统?看这一篇就够了!只有深入了解用户的特点和需求,才能制作出用户满意的产品,才能提高用户体验。
利用AI技术进行用户画像的技巧

利用AI技术进行用户画像的技巧
AI(Artificial Intelligence)技术可以有效地利用大量的历史数据和统计分析,构建出准确的用户画像。
下面我们就介绍一下如何利用AI技术进行用户画像的技巧。
一、数据采集
首先,为了利用AI技术进行用户画像,我们需要采集相关用户的数据,包括但不限于:用户属性数据(如年龄、性别、地区、职业等)、行为数据(如浏览历史、购买历史、使用应用的时间、内容等)等。
有了完整的用户数据后,就可以进行下一步操作。
二、数据清洗与特征抽取
数据清洗:在完成数据采集后,我们需要对用户数据进行清洗,去除重复、无用数据,确保数据的准确性。
特征抽取:当数据清洗完毕后,需要从数据中抽取有价值的特征,以便后续模型构建。
三、模型构建
在抽取完特征之后,需要使用AI技术构建出一个合适的模型,用于对用户进行训练和预测。
我们可以选择有监督学习或无监督学习等方法来构建模型。
四、模型评估
当模型构建完成后,需要对模型进行评估,以评估模型的准确性和精度,对有用的特征进行提取。
五、结果可视化
最后,可以利用结果可视化工具,将模型构建出来的用户画像可视化成一幅图片,以方便用户理解。
社交媒体中的舆情分析与用户画像构建

社交媒体中的舆情分析与用户画像构建社交媒体如今已成为人们获取信息、交流和表达观点的重要平台。
然而,随着社交媒体上的信息日益庞杂和用户数量的不断增加,从中获取有价值的信息变得越来越困难。
为了帮助企业和组织理解用户需求并进行有效的舆情分析,社交媒体用户画像的构建成为必要的工具。
一、社交媒体舆情分析的意义及挑战社交媒体舆情分析可以让企业和组织了解用户对其产品、服务或品牌的态度和看法,并及时做出相应的改进和调整。
例如,在新产品上市前,通过社交媒体分析用户的意见和评论,企业可以了解到潜在市场的需求和期望,从而进行针对性的产品设计和推广策略。
另外,社交媒体也成为民意调查和舆情监测的重要渠道,政府和舆论研究机构通过对社交媒体的分析,可以了解民众的意见和态度,从而为政策制定和舆论引导提供有益参考。
然而,社交媒体舆情分析也面临着一系列挑战。
首先,社交媒体上信息的传播速度极快,舆情形势瞬息万变,针对这种瞬息万变的舆情,分析师需要有快速响应和分析的能力。
其次,社交媒体上用户的评论和观点存在很大的多样性,情感色彩丰富且复杂,对于情感分析和正确解读成为难点。
最后,社交媒体上的信息众多,并且存在大量虚假信息和恶意渲染,这就要求分析师具备辨别信息真实性的能力。
二、社交媒体舆情分析的方法与技术为了应对挑战并进行有效的舆情分析,研究人员和企业采用了多种方法和技术。
下面介绍几种常见的方法:1. 文本挖掘与情感分析:利用自然语言处理技术和机器学习算法,从社交媒体中提取关键词、短语和句子,进行情感分析和挖掘。
情感分析可以帮助判断用户对某个主题的态度是正面、负面还是中性,从而把握舆情走势。
2. 社交网络分析:通过分析社交媒体上用户之间的关系和互动,了解不同用户的影响力和影响范围,从而找到关键意见领袖和影响舆情的重要节点。
社交网络分析可以帮助企业和组织精准定位舆情的传播路径,提前发现可能的危机和风险。
3. 主题建模与话题检测:利用机器学习和统计模型,从社交媒体数据中发现用户关注的话题和热点。
用户画像的构建流程

用户画像的构建流程
1、情景调查
要深入到用户每天的生活环境中调查你的用户。
这是最贴近用户的调查方式,可以发现用户在使用产品的过程中具体会遇到哪些问题。
2、用户调查
用户调查通常用采访的方式进行,虽然没有情景调查效率高,用户调查的优点是采用1V1的方式进行,避免了小组式调查中小组成员的意见会被主流意见掩盖。
3、问卷调查
如果你不知道从何处开始,试试问卷调查。
优点是快捷、便宜、关联度高,能给你的定性研究很好的指导。
4、竞品分析
找准你的产品定位,多问问自己:我的产品到底解决用户的什么问题?然后确定竞争对手,建立优势。
举个例子:如果你是一家奶昔店的老板,你的产品定位是帮用户解决想喝点什么或者是两个朋友不想喝咖啡的情况下想喝奶昔?
对于前者,你的竞争对手是咖啡店、自动售货机、奶奈店等等;对于后者,竞争对手在体育馆、公园、酒店等任何两个人可能闲聊的场所。
5、询问专家和与顾客接触的人
每天与顾客接触的人也是有调查价值的,比如销售人员、客服人员、技术支持人员、社会媒体人员、顾客意见接待中心等等。
6、数据分析
如果你已经建好了网站,那么分析收集的数据将会对了解用户很有用处。
用户运营:如何构建用户画像模型?

产品经理简称PM,是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员,主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。
产品经理是很难定义的一个角色,如果非要一句话定义,那么产品经理是为终端用户服务,负责产品整个生命周期的人。
产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。
近年来互联网产品经理火热,一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。
现阶段的运营人员,不管是偏向哪种岗位,都要求你更懂用户。
如何理解用户需求,这就需要建立用户模型。
建立用户模型包括建立用户画像、进行用户分层、以及用户行为分析三方面的内容。
建立用户画像作为运营工作中重要的一部分,那么什么是用户画像?用户画像有什么作用?如何构建用户画像模型?一、什么是用户画像?所谓的用户画像,简单来说就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。
也就是将用户信息标签化。
比如说,韩梅梅,30岁,女,已婚,2岁孩子妈妈,一线城市,高管“30岁”、“2岁孩子妈妈”、“一线城市”,这些都是贴在韩梅梅这个人身上的标签。
二、用户标签的作用?收集这些用户标签有什么用呢?我们可以根据这些标签了解用户偏好,挖掘用户需求,精准营销,进行个性推荐,提高广告投放的转换率。
对于运营来说,用户画像建立,可以极大的提高运营效率,帮助精细化运营。
三、不同生命周期的产品该如何构建用户画像?用户画像对于不同生命周期的产品作用并不相同,如:初创期的产品因其用户量不足,用户画像对它只是一个泛概念,往往不是太有构建用户画像的意识。
构建用户画像也只是为了更精确的了解目标用户。
所以,不同生命周期的产品其方法渠道是不同的。
不管哪个阶段的产品,构建用户画像,我们可以从收集用户信息数据开始。
1、用户信息标签用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。
可以用静态标签、动态标签两大类来划分。
值得注意的是,用户信息数据包含的范围非常广,特别是动态标签数据具有多变性,所以建立用户画像模型也是一个不断完善的过程。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
思路+步骤+方法,三步教你如何快速构建用户画像
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。
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、产品的使用频次等。
用户画像构建步骤
为了让整个用户画像的工作有秩序,有节奏的进行,我们可以将用户画像分为以下三个步骤:基础数据采集,分析建模,结果呈现。
第一步基础数据采集
数据是构建用户画像的核心依据,一切不建立在客观数据基础上的用户画像都是耍流氓。
在基础数据采集方面可以先通过列举法先列举出构建用户画像所需要的
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
这些资料和数据会有三个方面的来源:
∙相关的文献资料和研究报告
∙产品数据后台
∙问卷调研和用户访谈
第二步分析建模
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。
比如,如果我们所做的产品是面向95后的用户群体,你需要了解整个95后群的性格特征、行为喜好等,通过搜索你可以获取到以下资料:
∙企鹅智库《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》
接着可以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,具体如下:
假如你是做社区产品的用户画像,那么通过用户等级数据、用户行为数据和用户贡献等数据进行分析并建立相应的用户模型,比如某K12领域社区用户分布和需求模型:
我们在做用户画像过程中非常重要的一块工作内容就是问卷调研和用户访谈,这是了解我们用户的非常关键的一个渠道。
问卷调研和用户访谈的思路大致如下:
1、问卷调研
问卷调查是一项有目的的研究实践活动,无论一份问卷设计的水平高低与否,其背后必然存在着特定的研究目的。
因此将要设计的问卷就是为你的特定研究目的服务的。
这是设计问卷之前必须植根于脑海中的一个观念。
既然问卷调查是一项有目的的研究实践活动,那么从理论指导实践的角度出发进行就是必须的,即设计问卷前必须要做好充足的理论准备,宏观层面上应做到以下两点:
1)明确你们研究的主题是什么?
2)想通过问卷调查获取的信息有哪些?
问卷调研的信息一定是不确定性的用户信息或者无法通过后台数据或者文献资料查阅到的信息。
对于已经确定的信息或者可以通过后台以及文献资料能够获取到的信息就无需再通过问卷进行调研。
问卷调研因为需要用有限的问题来获取有价值的信息,因此问卷的设计是一门较深的学问,问卷设计需要有特定的思路、方法和技巧,具体大家可以参考网上的问卷设计的方法。
2、用户访谈
在运营工作中,运营人员会经常通过研究“用户是怎么想的”,“用户是怎么做的”等。
很多时候用研都会选择用户访谈作为研究这类问题的方法,具体步骤如下:
在访谈结果分析方面,一般采取关键词提炼法,即针对每个用户对每个问题的反馈进行关键词提炼,然后对所有访谈对象反馈出的共性关键词进行汇总,具体思路如下:
比如,我们针对某在线教育(K12领域)的社区用户的访谈对象的结果进行关键词提炼进行举例:
第三步:画像呈现
前面我们提到了用户画像就是给目标用户群体打标签,从显性画像和隐性画像两个方面来进行,因此,整个用户画像的呈现也需要从这两个方面的进行。
我继续以某在线教育(K12领域)社区进行举例(部分内容):
➤第一部分:显性特征
➤第二部分:隐性特征
当然构建用户画像的目的是为了充分了解我们的用户,进而为产品设计和运营提供参考。
因此如果我们新接触一个产品的时候用户画像是我们了解用户的最好方式。
另外用户画像的构建一定是要为我们的运营规划、运营策略制定而服务的,如果我们做出来的用户画像无法指导我们的产品设计或者运营规划及策略制定提供参考的话,那么这个用户画像一定是失败的。
所以如果你的leader让你来负责用户的画像构建的话,你需要在构建出具体用户画像之后,可以针对用户画像的结论来提出具体的运营建议和思路。