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用户运营画像(如何构建“用户画像”)
2024-05-29 11:59:09

如何构建“用户画像”

用户运营画像(如何构建“用户画像”)

小海按:用户画像是运营时经常提及的一个概念,也是制定绝大部分用户运营策略的基础,只有对用户有了全面且清晰的了解,才能明确知道他们的真实需求,进而为其推荐相应的活动或产品,实现用户与产品之间的完美连接。


“用户画像”有两种定义。


其一是交互设计之父Alan Cooper在上世纪90年代提出的“User Persona”,指的是建立在一系列虚拟属性数据上的目标用户模型。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。


其二则是在互联网时代较为通用的“User Profile”,指的是结合用户人口学特征、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标签化的用户模型,其核心主要是通过对海量数据的挖掘,给用户贴上能表示其维度特征的“标签”,用于后续的数据分析和业务运营。


我个人比较倾向于后者的定义,更加贴近主流的互联网运营视角,这种用户画像对于运营策略也更具指导意义(下图为Keep的用户画像)。


用户画像的内容

用户画像的内容视具体业务需求可细分出多个类别,大致包括人口属性、空间/时间属性、社交属性、消费属性、行为特征、金融属性等。


  • 人口属性

    涉及基础属性(年龄、性别、出生日期、学历、职业、行业、婚育情况等)、位置属性(国家、省份、城市、区县、街道等)、通信属性(地址、邮箱、手机号、单位座机等)和资产属性(房产状况、居住年限、车产状况、负债状态等)。

  • 空间/时间属性

    空间信息主要与地理位置和使用场景有关,包括上班场所、通勤工具、休闲场所、用餐场所等;而时间信息则主要关注用户行为在不同时段中的差异。


  • 社交属性

    用户的通讯录、朋友圈好友、微博好友等,发现用户所处的圈层以及具体的社会影响力等。


  • 消费属性

    主要关注用户的网购兴趣(品类)和消费能力。


  • 行为特征

    用户在使用产品的过程中,通过自己的各种行为累积出的用户信息。如点击、分享、收藏、评论等数据以及与用户活跃度、忠诚度有关的指标等。


  • 金融属性

    主要是与金融风险相关的内容,包括征信、违约、还款能力、保险黑名单等。

金融行业的用户基础画像


需要注意是,上述这些信息只是用户画像可能会用到的通用内容,在实际应用层面,还要看具体的行业、产品以及业务需求。同时,从用户角度上来看,画像的具体内容处于动态变化之中,而一些关键信息的变动可能会引发用户画像的本质变化(比如在生宝宝前后,用户的消费属性就会发现巨大变化)。


用户画像的应用

在实际应用中,用户画像主要为产品优化、精准营销和用户运营的方面提供支持。


  • 产品优化

    在产品早期,产品经理们可以通过调研和访谈的形式来了解用户,但在用户体量到达一定程度后,就需要通过用户画像来了解核心用户的属性特征和具体需求是否发生变化,并以此来进行针对性的产品功能优化和迭代。


  • 精准营销

    用户运营画像(如何构建“用户画像”)

    这是用户画像应用最为广泛的领域,尤其是当产品步入精细化运营阶段之后,就需要通过更为细致的维度对用户进行分群,进而为其配置相应的推送、转化、激励等运营策略,以实现运营资源的价值最大化。


  • 用户运营

    在对用户进行画像的过程中,有许多信息和数据与用户的关键行为息息相关,这些都能为用户运营策略的制定提供依据,此外还可以借助自动化工具和人工智能技术,以“千人千面”的形式为用户提供覆盖全生命周期的个性化服务或产品推荐,进而促进转化并达成运营目标。


除此之外,用户画像也是很多数据产品的基础,比如我们在无数互联网产品上所看到的个性化推荐广告,其底层的算法大多基于用户的画像数据和信息。


如何构建用户画像

简单来说,用户画像的构建过程可分为3个步骤:数据采集、数据标签化和生成画像。


(1)数据采集


用户画像所需的数据可划分为静态数据和动态数据两类。


静态数据通常涉及用户的人口属性、空间属性、社交属性、消费属性和金融属性等维度,这些数据可以通过定性的开放式问题来获取,也可以通过定量的问卷调研来获取,主要目的在于了解用户的真实需求,进而具象用户特征。


动态数据则主要是用户不断变化的行为特征数据(场景、媒体、路径等),这些数据通常都会被相应的互联网产品或平台记录下来,获取难度相对较低。


(2)数据标签化


用户画像的目的之一就是通过对用户数据的分析为每个用户打上相应的标签,并为标签赋予不同的权重,所以就需要将用户数据映射到构建的标签体系中,并将用户的多种特征组合到一起。


标签的选择会直接影响到最终画像的丰富度与准确度,因而数据标签化时需要与产品自身的功能与特点相结合。比如电商类平台需对价格敏感度相关标签进行细化,而短视频平台则需要尽可能多视角地用标签去描述视频内容的特征。


(3)生成画像


在把用户数据标签化之后,通过相应的模型或工具,即可生成相应的用户画像,可以是囊括了各种标签的Excel表格,也可以是一张可视化的画像(下图)。



此外,用户画像并非一成不变,所以相应的模型和工具也需要具备一定的灵活性,能够根据用户的动态行为修正与调整相应的画像。


对于任何一款To C的互联网产品而言,用户画像对其的健康成长都有着至关重要的作用,而随着数据采集工具和技术的不断发展,用户画像能做得愈加精细,用户的真实需求也能被更加准确地呈现出来,此时只要产品和运营策略及时进行优化迭代,那么,产品、运营与用户之间就能形成相互促进的良性循环,走入稳步增长的快车道。



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    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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