用户画像是怎么生成出来的？
一、 数据是基石：从哪儿挖掘信息？
要了解一个人，首先得有他的“档案”。用户画像的生成，核心就在于搜集和分析大量的用户数据。这些数据来源可谓是五花八门，如同侦探收集线索一样，需要多方位的挖掘：
行为数据： 这是最直接、最能反映用户“做了什么”的数据。
网站/App内行为： 用户点击了哪些按钮？浏览了哪些页面？停留了多久？搜索了什么关键词？加入了购物车但未支付的商品有哪些？完成了哪些操作？使用了哪些功能？这些都能揭示用户的兴趣点、使用习惯、以及购买意愿的强弱。
交易数据： 用户购买了什么产品？购买的频率如何？消费金额是多少？是首次购买还是复购？是否有退换货记录？这些数据直接反映了用户的消费能力和偏好。
社交媒体行为： 用户在社交平台上关注了什么话题？点赞、评论、转发了什么内容？与哪些人互动频繁？这些能反映用户的社交属性、兴趣爱好、以及关注的热点。
广告互动数据： 用户点击了哪些广告？对哪些类型的广告反应积极？这能帮助我们了解用户对不同营销信息的敏感度。
人口统计学数据： 这是用户最基础的“身份信息”。
年龄、性别、地理位置： 这些是最基本的用户画像维度，它们能帮助我们初步划分用户群体。比如，某个产品可能更受年轻人欢迎，或者在特定地区有更高的使用率。
职业、收入、教育程度： 这些数据能反映用户的经济状况、社会地位和认知水平，从而影响他们的消费选择和对信息的接受方式。
用户反馈和调研数据： 除了被动收集的行为数据，主动与用户沟通也能获得宝贵的“内心想法”。
用户访谈和焦点小组： 直接与用户交流，了解他们的痛点、需求、动机、以及对产品的看法，这种深度访谈能挖出行为数据无法直接体现的信息。
问卷调查： 通过设计结构化的问卷，可以系统地收集用户在特定方面的偏好、习惯、满意度等信息。
客服记录： 用户在使用过程中遇到的问题、提出的建议，都蕴含着用户真实的需求和潜在的改进方向。
评价和评论： 用户在产品评价区、论坛、社交媒体上的留言，是他们对产品最直接的反馈。
第三方数据： 在合规的前提下，也可以利用一些第三方数据源，例如：
用户注册信息（需用户授权）： 部分平台允许用户通过第三方账号（如微信、QQ）登录，此时可以获取到一些公开的、用户授权的第三方信息。
行业研究报告、市场调研数据： 可以帮助我们了解更广泛的用户群体特征和市场趋势，为用户画像提供宏观背景。
二、 数据梳理与清洗：让数据“说话”
海量数据摆在面前，还需要经过一番“精加工”才能用。
数据清洗： 原始数据中可能存在错误、重复、缺失等问题。需要进行数据去重、异常值处理、数据格式统一等操作，确保数据的准确性和可用性。
数据整合： 将来自不同渠道、不同维度的数据进行关联和整合，形成一个完整的用户视图。例如，将某个用户的网站行为、购买记录、客服咨询记录统一归属到该用户身上。
数据标签化： 将原始数据转化为可用于分析的标签。例如，将用户的浏览行为“多次浏览XX商品”转化为“潜在购买者”标签；将用户的购买记录“购买了XX产品”转化为“XX品类高价值用户”标签。
三、 用户画像的构建：从数据到“人”
有了干净、有用的数据，就可以开始构建用户画像了。这个过程更像是在“画像”中注入灵魂，让数据变成一个个鲜活的个体。
1. 维度选择与定义：
基础维度： 年龄、性别、地域、职业、收入、教育程度等。
行为维度： 活跃度、偏好（内容/商品）、购买力、用户生命周期阶段（新用户、活跃用户、流失用户）等。
兴趣维度： 关注的话题、爱好、消费观、生活方式等。
需求维度： 解决什么问题？追求什么价值？（例如：追求效率、追求体验、追求性价比）。
痛点维度： 使用产品过程中遇到的困难、不满意的点。
2. 数据分析与洞察：
描述性统计： 计算用户群体的平均年龄、性别比例、消费能力分布等，了解整体画像。
用户分群（Segmentation）： 这是用户画像的核心步骤。利用各种分析方法，将用户划分为若干具有相似特征和行为模式的群体。常用的方法有：
RFM模型： 基于用户最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）将用户分为高价值用户、潜力用户、召回用户等。
聚类分析： 利用算法（如KMeans）根据用户的多维度数据将其分组，找出隐藏在数据中的用户细分群体。
基于规则的划分： 根据预设的业务逻辑和经验，将用户划分到特定的群体。例如，将“购买过X产品且是付费会员”的用户划分为“忠诚付费用户”。
关联分析： 发现不同行为或特征之间的关联性。例如，发现喜欢阅读科技新闻的用户也倾向于购买智能穿戴设备。
行为路径分析： 分析用户在产品中的操作流程，找出用户常走的路径、流失的关键节点。
3. 画像的具象化：
创建典型用户（Persona）： 将每个用户群体提炼出一个典型代表，赋予这个代表一个名字、照片（或代表性图片）、基本信息、行为习惯、目标、痛点、使用场景等。这使得画像更加生动、易于理解和记忆。
绘制用户旅程图（User Journey Map）： 描绘用户在与产品互动过程中，从接触到最终目标实现的完整流程，包括用户在不同阶段的思考、感受、行为和痛点。
可视化呈现： 使用图表、数据看板等方式，将用户画像的数据和洞察直观地展示出来，方便团队成员理解和应用。
四、 应用与迭代：让画像“活”起来
用户画像不是一次性的产物，而是需要持续应用和更新的。
个性化推荐： 根据用户画像，为不同用户推荐他们可能感兴趣的内容、产品或服务。
产品优化： 了解用户的痛点和需求，指导产品改进和新功能开发。
精准营销： 针对不同画像群体设计有针对性的营销活动和沟通策略，提高转化率。
内容创作： 创作与用户兴趣和需求相符的内容。
用户体验提升： 优化产品流程，降低用户在使用过程中的障碍。
迭代更新： 市场在变，用户在变，产品也在变。用户画像需要定期（例如每季度、每年）根据新的用户数据和业务变化进行更新和完善，确保其时效性和准确性。
总而言之，生成用户画像是一个从海量数据中挖掘价值，经过分析、提炼、具象化，最终形成可指导行动的“用户洞察”的过程。它需要的不仅仅是技术工具，更重要的是业务理解、用户同理心，以及持续的探索和优化精神。用户画像的价值，最终体现在它能否帮助我们更懂用户，从而为用户提供更契合需求的产品和服务。
网友意见
在日常商业活动中，有各种各样的职能划分：增长、内容、活动、产品，虽然具体工作和最终目标不一样，但其实都是围绕着“用户”去做，可以说都是在做“用户运营”。在这个阶段中，我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系。
一、 什么是用户画像
用户画像（User Persona）的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。一般是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户，本质是一个用以描述用户需求的工具。
Personas are a concrete representation of target users.
真实用户的虚拟代表
——交互设计之父Alan Cooper
但随着互联网的发展，现在我们说的用户画像（User Profile）又包含了新的内涵：根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
它的核心工作主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识，主要用于业务的运营和数据分析。（如图所示）
二、为什么需要用户画像
用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，主要的应用有：
1、精准营销：这是运营最熟悉的玩法，在从粗放式到精细化运营过程中，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。
2、用户分析：用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期，产品经理们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候就可以辅以用户画像配合研究。方向包括新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。
3、数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统，广告基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等来进行投放的。
4、数据分析：用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通，最后辅助业务决策。
三、用户画像的主要内容
用户画像一般按业务属性划分多个类别模块。除了常见的人口统计，社会属性外，还有用户消费画像、用户行为画像，用户兴趣画像等。
人口属性和行为特征是大部分互联网公司做用户画像时会包含的：人口属性主要指用户的年龄、性别、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情况、生育情况、工作所在的行业和职业等。行为特征主要包含活跃度、忠诚度等指标。
除了以上较通用的特征，用户画像包含的内容并不完全固定，根据行业和产品的不同所关注的特征也有不同。
①以内容为主的媒体或阅读类网站、搜索引擎，或通用导航类网站，往往会提取用户对浏览内容的兴趣特征，比如体育类、娱乐类、美食类、理财类、旅游类、房产类、汽车类等等。
②社交网站的用户画像，也会提取用户的社交网络，从中可以发现关系紧密的用户群和在社群中起到意见领袖作用的明星节点。
③电商购物网站的用户画像，一般会提取用户的网购兴趣和消费能力等指标。网购兴趣主要指用户在网购时的类目偏好，比如服饰类、箱包类、居家类、母婴类、洗护类、饮食类等。消费能力指用户的购买力，如果做得足够细致，可以把用户的实际消费水平和在每个类目的心理消费水平区分开，分别建立特征纬度。
④像金融领域，还会有风险画像，包括征信、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等。
另外还可以加上用户的环境属性，比如当前时间、访问地点LBS特征、当地天气、节假日情况等。当然，对于特定的网站或App，肯定又有特殊关注的用户维度，就需要把这些维度做到更加细化，从而能给用户提供更精准的个性化服务和内容。
四、如何构建用户画像
业内有很多关于创建用户画像的方法，比如Alen Cooper的“七步人物角色法”，Lene Nielsen的“十步人物角色法”等，这些都是非常好并且非常专业的用户画像方法，值得我们借鉴和学习。
事实上，当我们了解了这些方法之后，就会发现这些方法从流程上可以分为3个步骤：获取和研究用户信息、细分用户群、建立和丰富用户画像。在这3大步骤中，最主要的区别在于对用户信息的获取和分析，从这个维度上讲主要有以下三种方法：
简单来说，定性就是去了解和分析，而定量则是去验证。一般而言，定量分析的成本较高、相对更加专业，而定性研究则相对节省成本。因此创建用户画像的方法并不是固定的，而是需要根据实际项目的需求和时间以及成本而定。创建用户画像的方法，并没有严格意义的最专业和最科学，但是有最适合团队和项目需求的。
好的用户画像是理解用户的决策，考虑业务场景和业务形态的。这里我们介绍一种简单的构建用户画像方法。
1、数据采集
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。用户数据划分为静态数据、动态数据两大类。
静态数据：用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度，其获取方式存在多种，数据挖掘是最为常见也是较为精准的一种方式，如果数据有限，则需要定性与定量结合补充。定性方法如小组座谈会、用户深访、日志法、Laddering 阶梯法、透射法等，主要是通过开放性的问题潜入用户真实的心理需求，具象用户特征；定量更多是通过定量问卷调研的方式进行，关键在于后期定量数据的建模与分析，目的是通过封闭性问题一方面对定性假设进行验证，另一方面获取市场的用户分布规律。
动态数据：用户不断变化的行为信息，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用户行为。随着互联网的发展，各种动态的行为数据都可以被记录下来。
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。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、数据建模
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。
①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。
②时间：时间包括两个重要信息，时间戳和时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点；时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。
③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：网址和内容。网址：每一个链接（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，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。
④内容：每个网址（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。
⑤事情：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。
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。
五、注意事项
1、不要把典型用户当作用户画像
不能把典型用户当作用户画像。每年的微信生活白皮书中，微信官方都会公布典型用户的一天：工作日每天 7 点起床刷朋友圈、7:45 出门路上读文章……很多用户看了表示这完全就是自己啊！不过也有不少人吐槽：我也是微信重度用户，但这个典型的一天的跟我怎么完全不符合？
为什么会出现如此截然相反的反馈呢？原来是这些人把「典型用户」跟「用户画像」的概念搞混了。因为以上描述典型用户这些特点，只是把用户特征抽象出来，组合在一起，事实上典型用户是虚构的，并不真实存在。而用户画像是把用户以标签的形式表现出来，每一个真实存在的用户都有对应的用户画像。
2、不要把用户画像简单理解成由用户标签构成
这也是 50% 以上的人都可能存在的错误认知，即把用户画像简单理解成由用户标签构成。用户标签是用来概括用户特征的，比如说姓名、性别、职业、收入、养猫、喜欢美剧等等。这些标签表面上看没有什么问题，但是实际上组成用户画像的标签要跟业务/产品结合。
举个夸张的例子，海底捞要做用户画像，最后列出来小明是一个大学生、高富帅、独生子、四川人，爱玩游戏、爱看动漫等用户标签。而事实上，对于海底捞而言，用户帅不帅、是否爱玩游戏真的没有关系。
3、没有建立真正有效的用户画像标签
如果你能够建立真正有效的用户画像标签，才算正确理解从而提升运营效果。这就涉及到构建用户画像最大的难点了。
比如某知识付费团队要卖课，那么建立用户画像最核心的诉求就是：提高课程购买数量。如果能通过用户画像了解用户购买课程的意愿，然后采取相应的运营策略，效率便会大幅度提高。而这个购买课程意愿度，就是我们最需要放在用户画像里的标签。
比如我们建立用户画像之后，计算出来甲购买课程的意愿是 40%，乙购买课程的意愿是 90%。为了进一步提高购买量，我们会对购买意愿在 40% 的用户（甲）发放优惠券。如果没有建立这样一个用户画像标签，我们就会对甲和乙发放同样的优惠券。而乙类用户原本是不需要用优惠券进行激励的，这么一发，便会增加很多成本。这也就是电商利用用户画像标签实现的大数据杀熟。
六、小结
1.我们进入了一个用户精细化运营阶段。在这个阶段中，我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系；
2.用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型；
3.用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，主要应用有：精准营销、用户分析、数据应用、数据分析；
4.用户画像包含的内容并不完全固定，根据行业和产品的不同所关注的特征也有不同；
5.好的用户画像是理解用户的决策，考虑业务场景和业务形态的。
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