如何构建公众号粉丝画像？

•你的公众号阅读量是否在下降？
•是否越来越难把握粉丝的需求是什么？
•除了其他平台分流、同质化内容增多、供应饱和等原因•还有一个最基本的原因就是——用户画像
01为何需要构建粉丝画像
粉丝画像是什么
交互设计之父Alan Cooper，他认为：Persona（用户画像）是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

用户画像，就是一个一个标签的集合将标签组合起来，把一个群体具象成一个“人”的形象
了解清楚需求
当你突然发现某一款产品很不错，虽然可能你没有用，但是却对你朋友很用的时候，并且你知道你朋友对这个产品的需求大过他要付出的金钱，你会把他推荐给你的朋友，而且这个成功率很高！
为什么？
就是因为你很了解自己的朋友，同时很清楚他的需求！
构建粉丝画像的意义
同理，如果你也很了解自己的粉丝，知道他们对什么内容、什么产品感兴趣，你就可以精准的为他们输出内容，随之而来的就是高阅读。

这就是构建粉丝画像的意义
粉丝画像要体现哪些数据
02
粉丝画像的构成
1 23 4
自然属性社会属性心理、个性行为
人口属性标签是用户最基础的信息要素，通常自成标签，不需要我们过多建模，它构成用户画像的基本框架。

人口属性包括人的自然属性和社会属性特征：姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型......。

自然属性具有先天性，一经形成将一直保持着稳定不变的状态，比如性别、血型；
社会属性则是后天形成的，处于相对稳定的状态，比如职业、婚姻、地域。

心理现象包括心理和个性两大类别，同样具有先天性和后天性。

对于企业来说，研究用户的心理现象，特别是需求、动机、价值观三大方面，可以窥探用户注册、使用、购买产品的深层动机；了解用户对产品的功能、服务需求是什么；认清目标用户带有怎样的价值观标签，是一类什么样的群体。

动态的用户信息标签
动态的用户信息指的就是行为，阅读、评论、分享都是属于用户
的行为，透过用户行为，我们可以看出用户的喜好。

通过用户的行为打上不同的标签，通过大量数据进一步填充了用
户信息，与前面静态的标签一起构成完整的立体用户画像，就是
所说的3D用户画像。

贴标签
构建用户画像，通常是产品经理需要做的事情。

但我们的每一位编辑老师都是我们公众号的产品经理
那我们做用户量、做内容、推广产品、推广活动等，都得搞清楚现有用户的特征，还有目标用户的特征。

简单点讲就是为你的用户——贴标签
构建粉丝画像
03
构建用户静态标签
①分析用户来源
②公众后台性别属性
比如很多女性会对星座，娱乐新闻感兴趣
而男性则对军事，科技着迷。

③公众后台地域属性
本地人-地域情怀
外地人-更像了解本地
④公众后台机型属性
通过手机行业的大数据可也得出不同机型的消费能力水平等多元化的数据
2、构建用户动态（用户行为）标签
①用户最爱看的内容
②用户最爱分享的内容
③用户最爱发表看法的内容
爱读指数=阅读量/100000*100%分享指数=分享转发数/5000*100%乐评指数=评论数/100*100%XX账号用户分析表
日期发布时间段标题文章链接内容标签1内容标签2情绪标签分享性标签评论价值标签阅读
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XX账号用户分析表
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内容标签：内容标签指的就是文章所承载的内容方向，之所与设置两个就是为了能够更加细分，如我介绍的是本地新闻关于交通事故的，就可以设置为本地新闻+交通。

因为粉丝可能并不关注所有的本地新闻，但是却关注交通事故。

用户分析表举例：
XX账号用户分析表
日期发布时间段标题文章链接内容标签1内容标签2情绪标签分享性标签评论价值标签阅读
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情绪标签：
情绪标签指的就是内容对粉丝传达的情绪是怎样的。

举例：
敬畏、大笑、娱乐消遣、高兴、共鸣、愤怒、惊奇、悲伤
情绪标签规范：
用户分析表举例：
XX账号用户分析表
日期发布时间段标题文章链接内容标签1内容标签2情绪标签分享性标签评论价值标签阅读
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分享性标签：分享性标签，指的是这篇文章令粉丝分享的动机是什么举例：
有价值信息的内容，有娱乐性的内容
能够表明自己的定位、形象的内容
能够引起他人关注自己的内容，能够体现“参与感”的内容
表明自己对社会、事件、新闻的关注议题及态度
维护自己朋友圈关系，分享转发可保持与他人的联系
分享性标签规范：
用户分析表举例：
XX账号用户分析表
日期发布时间段标题文章链接内容标签1内容标签2情绪标签分享性标签评论价值标签阅读
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评论价值标签：
评论价值标签，指的是这篇文章能够引发粉丝评论的点在哪里
举例：
有奖活动、共鸣、神评论表现自己的态度、分享生活、发表观点等
评论价值标签规范：
做完以上的工作，你就能清晰的知道我们的公众号粉丝大多是
•什么性别
•什么年龄段
•什么消费水平
•来自哪里
•居住在哪里
•对于什么样的内容感兴趣
•喜欢分享什么样的内容
•喜欢对什么样的内容发表看法
当我们准备一篇新的文章之后，你同样对这篇文章标签化，对比我们用户分析表，同样还可以知道这篇文章的大概的受欢迎程度和数据情况。

如果我们足够了解粉丝埋头苦干是不可取的，
要找到事倍功半的方法
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总结
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总结:。