快速构建用户画像

合集下载

这样构建的用户画像

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

[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!

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。

用户画像(参考版)课件

用户画像(参考版)课件
详细描述
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。

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

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。

用户画像的构建流程

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。

构建用户画像的步骤

构建用户画像的步骤

构建用户画像的步骤
一、前置条件
1、搜集用户数据
从不同的数据来源,收集到关于用户的历史行为数据、社交网络数据、位置信息数据、购买历史等,以便用来绘制用户画像。

2、标注用户特征
将收集到的用户特征数据做标注,包括不同的类目,比如性别、年龄、教育程度、职业等。

二、搭建用户画像
1、抽取关键特征
从收集到的用户信息中抽取关键特征。

2、确定用户价值
依据关键特征,分析相关的价值,确定用户的价值。

3、构建用户画像
根据用户的不同特征和价值,将用户的属性和价值综合起来,形成一个用户画像。

4、优化用户画像
可根据用户行为信息,不断优化用户画像,更精确地捕捉用户的需求,实现优化效果。

- 1 -。

如何用大数据构建精准用户画像?

如何用大数据构建精准用户画像?

什么是用户画像?用户画像的四阶段用户画像的意义最后从宏观层面总结,就是得到用户画像的数据架构。

LotuseeData莲子数据在具体设备分析的统计基础上,提供了更强大的自定义时间,用户分组,渠道活动转化追踪等新功能,并累计了大量的设备和用户标签,为进一步的用户画像提供了坚实的基础。

百分点技术总监郭志金谈用户画像数据建模方法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。

用户画像的构建及应用分析报告

用户画像的构建及应用分析报告



劢 互 联
社 交 网 站 移
微 博 信 息
大 数 据
企 业 外 部
执行个性化精准营销


产用 品户 信画 息像
业 数务 据系

传统营销采用一对多方式,确通定目过标用群 户拉通与用户画像,对59万潜在 体消,针对群体执行营销,成本高、准确
要性点周实期现差(的个。Ne重性引x大化t入事的B大e件智数st(慧据AK营可ce销t以yio根Lni)f据e戒客Ev用击费户en户当率t)生者的前命,形需10成倍4个精准人群进行投放,是盲投
应用亍个性化推荐
某团购网站,应用百分点推荐引擎优化案例
解决方案
• 改进召回:使用用户画像中的品类偏好、商圈偏好、 消费能力等标签优化召回
• 去除用户反感:利用用户标签衰减、权重清零等机 制,进行品类过滤,避免给用户进行过力营销
• 利用百分点覆盖多行业多客户的全网数据特点,构 建用户全网的潜在需求标签:解决冷启劢问题
手机
手机
Cookie Cookie 微博ID
序列号
手机

微信ID 微信ID
固话
固话
微信ID 微信ID 微信ID
MAC
固话

序列号 序列号
IMEI
微信ID 微信ID
固话

序列号 序列号


手机
手机

固话
固话
手机
用户名 旺旺
固话
邮箱
邮箱
手机
手机
用户名 用户名
银行卡 支付宝
固话
固话
邮箱
邮箱
微信ID 手机 用户名 邮箱
包括主要营业地 址电话、联系地

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

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。

基于多维度数据分析的用户画像构建研究

基于多维度数据分析的用户画像构建研究

基于多维度数据分析的用户画像构建研究随着互联网的不断发展和普及,各种互联网应用也在日益增多。

在这些应用中,用户数据的收集和分析变得越来越重要。

而用户画像则是这种数据收集和分析的重要手段之一。

本文将从基于多维度数据分析的用户画像构建入手,探讨如何利用用户数据建立有效的用户画像。

一、什么是用户画像?用户画像是指通过用户数据收集、分析、整理等手段形成的用户描述。

它主要是基于用户的个人信息、行为、兴趣等多维度数据,将用户的特征、需求、偏好等信息融合在一起,形成一个具有代表性的用户形象。

用户画像可以帮助互联网企业更好地了解用户,为其提供个性化的产品和服务,从而提高用户留存率和用户满意度。

二、多维度数据分析在用户画像构建中的应用用户画像的构建需要收集、分析和整合多种数据。

在这其中,多维度数据分析技术起到了重要作用。

下面将分别从个人信息、行为、兴趣三个方面介绍多维度数据分析在用户画像构建中的应用。

1. 个人信息个人信息是用户画像中最基础的部分。

它包括用户的年龄、性别、地区、职业、教育背景等基本信息。

这些信息可以帮助企业了解用户的基本属性,为其提供更加精准的产品和服务。

比如,在电商领域中,基于用户的性别、年龄等信息,可以为其推荐更加适合的商品和营销活动。

2. 行为用户的行为在用户画像中也有着重要作用。

行为数据可以包括用户的浏览记录、搜索记录、购买记录等。

通过对这些数据的分析,可以揭示用户的购物喜好、购物意向等信息,为互联网企业提供更加个性化的服务。

比如,在社交领域中,基于用户的浏览记录和搜索记录,可以推荐更加感兴趣的用户和话题。

3. 兴趣除了个人信息和行为,用户的兴趣也是建立用户画像的重要组成部分。

兴趣数据可以包括用户的浏览偏好、音乐喜好、兴趣标签等。

通过对这些数据的分析,可以了解用户的偏好和喜好,为互联网企业提供更加个性化的产品和服务。

比如,在音乐领域中,基于用户的音乐喜好和兴趣标签,可以为其推荐更加适合的歌曲和歌单。

用户画像的构建与实践

用户画像的构建与实践

用户画像的构建与实践随着互联网产业的迅速发展,用户信息的大量积累和精细化分析已经成为企业提升产品服务和市场竞争力的有力手段。

而用户画像的构建,则是这一分析过程的关键环节。

一、用户画像的定义及背景用户画像指的是对用户在多个维度上的人物化描述,包括人口学特征、偏好行为、消费情况、用户需求等信息,目的是获取用户的深层信息并对其特征进行分类、聚类、分析和挖掘。

用户画像的构建,基于用户数据的汇总整理及特征提取技术,是一个技术性和数据驱动的过程。

在构建用户画像时,企业需收集全面、准确的用户数据,进行精细化分析和处理,得出有效的用户画像,为后续的销售、营销、推广等业务活动提供决策参考。

同时,用户画像也是企业对用户行为、需求等情况的深度洞察和理解,可以有效提升产品和服务的用户体验和满意度,满足用户的真实需求。

二、用户画像的构建步骤1. 数据收集用户画像的构建基于大量的数据收集和整合,为获取全面、多元的用户信息打下基础。

数据的来源可以包括企业内部的用户行为数据、用户属性数据,以及外部的第三方数据等,具体包括:(1)用户的基本属性信息,如姓名、性别、年龄、所在地区、职业等;(2)用户的行为数据,如浏览历史、交易记录、搜索关键词、点击行为等;(3)用户的社交行为,如社交圈子、社交互动、社交意愿等;(4)用户的兴趣偏好,如饮食、旅游、娱乐、运动、读书等;(5)用户的需求和需求痛点,如购买习惯、服务评价、留言建议等。

2. 数据整合及预处理用户数据通常是多个来源的,且数据的格式和存储方式也比较多样化,因此需要对数据进行整合、清洗和处理。

具体可采取以下方式:(1)去除采集错误数据或缺失数据;(2)对数据进行筛选、筛重、去噪处理;(3)对数据进行标准化、统一格式,以方便分析处理。

3. 数据架构与建模用户画像通常采取分层、分维度的架构或模型,以用户需求、属性等特征为维度进行切分分类,并进行数据表达和挖掘。

常见的架构或模型包括:(1)人口学特征维度,如性别、年龄、职业等;(2)行为偏好维度,如浏览、搜索、购买等;(3)兴趣偏好维度,如电影、音乐、阅读等;(4)需求痛点维度,如投诉、建议、反馈等。

如何构建用户画像

如何构建用户画像

如何构建用户画像如何构建用户画像作为一名SEMer或信息流优化师,了解用户并满足用户需求是必须要具备的技能。

但由于每个人都受限于自己对于事物的认知,可能会导致对同一件事情的理解出现偏差。

尤其是当我们把自己对产品的理解拿来当做用户对产品的理解来定义需求时,就容易出现所谓的“弹性用户”。

每个人都说是为了用户体验着想,但这样定义出来的用户显然不是产品真实的用户。

所以用户画像这个工具就出现了,它是一些真实用户构建出来的原型,用来帮助产品设计人员有针对性的制订产品功能,服务策略,销售策略,从根本上来讲,用户画像就是网络营销人了解用户所使用的。

问题来了:我们构建出来的用户画像,真的能够帮助到我们吗?在用户画像中,我们得知用户的年龄、性别、学历、婚姻状况等基本信息和工作信息,还有用户的一些特点和目标,是不是感觉已经很完善了?现在这个用户处于无房无车的状态。

假设我现在是一个卖车的商家,我应该给她推荐什么样的车?也许你会说,她比较文艺,那么应该给她推荐带有文艺气息的车。

也许你会说,她注重享受,那么应该给她推荐配置豪华的车。

也许你还会说,她没车的同时也没房,那可以给她推荐个房车,同时解决了房和车的问题。

于是在有用户画像的情况下,“弹性用户”依然出现了,那么问题到底出在哪呢,这个用户画像为什么不能帮助我们作出正确的决策呢?人口结构≠用户画像用户画像最早是由Alan Cooper在提出的,在经典的著作《About Face》中有专门的一个章节是讲用户画像,他在书中提到用户画像的核心是观察用户,把观察到的行为的一些独特的方面列出来,形成一个行为变量集。

虽然说人口变量(比如年龄、性别、学历、地理位置)等等因素对于行为也有一定的影响,但是这种影响并不能构成用户与用户之间差异化的核心。

真正形成差异化核心的是用户的行为,更深入的来说,是用户行为背后的动机。

所以这就是为什么上面那个用户画像没办法帮助我们做一个卖车的策略,因为它并没有告诉我们当用户买车的时候,主要考量的因素是什么,是价格,品牌,还是其他的因素。

用户画像构建

用户画像构建

用户画像构建
用户画像:
用户的进展标签化,信息构造化。

构成用户画像的根本元素通常有:
姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。

用来丰富用户画像的元素有:
居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。

创立用户画像的方法
用户画像的作用
1.精准营销
分析产品潜在用户,针对特定群体利用短信邮件等方式进展营销;
2.用户统计
比方中国大学购置书籍人数TOP10,全国分城市奶爸指数;
3.数据挖掘
构建智能推荐系统,利用关联规那么计算,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;
4.进展效果评估
完善产品运营,提升效劳质量,其实这也就相当于市场调研、用户调研,迅速下定位效劳群体,提供高程度的效劳;
5.对效劳或产品进展私人定制
即个性化的效劳某类群体甚至每一位用户;
6.业务经营分析以及竞争分析,影响企业开展战略构建流程:。

可以用于用户画像的数据和方法

可以用于用户画像的数据和方法

用户画像是指根据用户的行为、偏好、消费习惯等数据特征,对用户进行精细化的分类和描述,以便企业更好地了解和服务用户。

在数字化、信息化的时代背景下,用户画像已经成为企业营销和服务的重要工具。

下面将从数据和方法两个方面,探讨如何构建用户画像。

一、数据来源1. 用户行为数据:用户在全球信息站、APP等评台上的浏览、点击、购物等行为数据。

通过这些数据可以分析用户的兴趣爱好、购物偏好等信息,对用户进行行为特征描述。

2. 用户偏好数据:用户在社交评台上的点赞、评论、共享等行为数据,可以反映用户对内容的偏好和喜好,对用户的兴趣特点进行描述。

3. 用户基本信息数据:用户的性莂、芳龄、地域等基本信息数据,可以用来描述用户的基本特征和人口统计学特征。

4. 用户消费数据:用户在电商评台上的购物记录、支付方式等消费数据,可以揭示用户的消费习惯和消费能力,对用户进行消费特征描述。

5. 用户社交数据:用户在社交评台上的好友关系、社交圈子等社交数据,可以帮助企业了解用户的社交关系和影响力,对用户进行社交特征描述。

二、构建方法1. 数据收集:通过数据挖掘和数据采集技术,收集用户行为数据、偏好数据、基本信息数据、消费数据和社交数据等多维度数据。

2. 数据清洗:对收集到的数据进行清洗和处理,剔除重复数据、异常数据和缺失数据,保证数据的质量和完整性。

3. 数据分析:利用数据分析和统计分析方法,对数据进行深入挖掘和分析,发现用户之间的关联和规律性,提取用户的特征和分类标准。

4. 用户分类:根据数据分析的结果,对用户进行精细化的分类和描述,构建用户画像模型,将用户划分为不同的类别和裙体。

5. 用户画像应用:将构建好的用户画像模型应用到产品推荐、精准营销、个性化服务等场景中,为企业提供更精准、个性化的用户体验。

以上就是构建用户画像的数据和方法,利用多维度的数据,深入分析和描述用户的特征,可以帮助企业更好地了解和服务用户,提升企业的竞争力和盈利能力。

微信大数据分析与用户画像构建

微信大数据分析与用户画像构建

微信大数据分析与用户画像构建随着移动互联网的发展,微信作为国内最大的社交平台之一,已经成为人们日常生活中必不可少的工具。

在我们使用微信的过程中,每一次的操作都会产生大量的数据,包括个人资料、聊天记录、阅读偏好等等。

这些数据蕴含着丰富的信息,通过对这些数据进行分析,可以揭示用户的行为习惯、兴趣爱好、社交关系等,并根据这些信息构建用户画像。

微信大数据分析与用户画像构建是一项非常重要的任务,可以为企业的市场营销、产品创新等提供有力支持。

首先,微信大数据分析可以帮助企业了解用户行为习惯。

通过对用户在微信上的行为进行追踪和分析,可以了解用户活跃时间段、使用频率、停留时间等。

这些信息对于企业进行推广和营销非常重要。

例如,企业可以根据用户的活跃时间段决定在何时进行推送消息,以提高消息的曝光率;可以根据用户的使用频率和停留时间优化产品设计,提升用户的使用体验。

其次,微信大数据分析还可以揭示用户的兴趣爱好。

通过分析用户的聊天记录、阅读偏好等,可以了解用户喜欢的话题、关注的内容。

这对企业来说非常重要,可以根据用户的兴趣爱好进行精准推荐和定制化服务。

例如,企业可以根据用户的阅读偏好向其推荐相关的文章、视频等内容,提高用户的粘性和忠诚度;可以根据用户的兴趣爱好进行产品的个性化定制,满足用户的需求。

除了了解用户的行为习惯和兴趣爱好外,微信大数据分析还可以帮助企业了解用户的社交关系。

通过分析用户的好友列表、群组关系等,可以了解用户的社交圈子和社交影响力。

这对于企业进行社交营销和口碑营销非常有价值。

例如,企业可以在用户的关系网中找到关键意见领袖,通过与他们建立合作关系达到精准推广的目的;可以在用户的社交圈子中进行口碑传播,提高品牌的知名度和影响力。

除了以上提到的应用之外,微信大数据分析还可以在更广泛的领域发挥作用。

例如,在政府管理中,可以通过分析微信大数据来了解民众的关注点和热点话题,从而为政策制定提供参考;在科学研究中,可以通过分析微信大数据来研究社会网络、信息传播等现象,推动社会科学的发展。

构建用户画像的方法

构建用户画像的方法

构建用户画像的方法构建用户画像是指通过收集和分析用户的相关数据和行为,来描绘用户的特点和喜好,从而更好地了解用户需求和提供个性化的服务。

用户画像对于企业决策、市场推广、产品设计等方面具有重要的意义。

下面将介绍几种常见的构建用户画像的方法。

1.数据分析法:数据分析法是通过对用户的行为数据进行分析来描绘用户的画像。

这些行为数据可以来自用户在网站、APP上的浏览记录、点击记录、购买记录等。

通过分析用户在不同产品、服务上的行为数据,可以得知用户的兴趣爱好、消费习惯、购买力等特征。

2.问卷调查法:问卷调查法是通过向用户发送调查问卷来了解用户的个人信息、购买习惯、兴趣爱好等信息。

问卷可以通过在线调查工具或者手机应用等方式进行发送和收集。

根据问卷调查的结果,可以获得用户的基本信息和一些主观性的评价,如用户的年龄、性别、收入水平、家庭状况等。

3.社交媒体分析法:社交媒体分析法是通过分析用户在社交媒体平台上的活动和互动来构建用户画像。

用户在社交媒体上发布的内容、转发的信息、关注的人物等都可以提供用户的一些基本信息和兴趣爱好。

通过分析用户在社交媒体上的活跃度、文章风格、关注群体等信息,可以获取更丰富的用户画像。

4.数据挖掘和机器学习方法:数据挖掘和机器学习方法可以通过对大量的用户数据进行分析和建模,自动构建用户画像。

这些方法可以通过对用户数据进行聚类、分类、关联规则挖掘等技术手段,发现用户之间的相似性和差异性,构建用户画像。

例如,可以通过用户的浏览记录、购买记录等数据来发现用户的偏好和习惯。

5.用户行为跟踪和实时分析:用户行为跟踪和实时分析是通过实时监测用户在网站、APP上的行为,来实时更新用户画像。

通过对用户的实时行为数据进行分析,可以了解用户当前的需求和兴趣爱好,从而针对性地提供服务和推荐。

用户画像法的应用步骤

用户画像法的应用步骤

用户画像法的应用步骤一、确定目标。

咱得先搞清楚为啥要做用户画像呀。

是想推出新的产品,还是想改善现有的服务呢?比如说你想开个甜品店,那你做用户画像的目标可能就是了解什么样的人会来买你的甜品,是年轻的上班族,还是附近学校的学生呢?这就像你要去一个地方旅行,得先知道目的地在哪一样重要哦。

二、收集数据。

有了目标就开始收集数据啦。

这数据来源可多啦。

可以是问卷调查,就像在街上拉着人问:“您喜欢吃啥样的甜品呀?”也可以是从网站后台看用户的浏览记录,要是你的甜品店有个线上小站,看看大家都在看啥甜品,是蛋糕多一点还是冰淇淋多一点呢。

还可以去观察用户的行为呢,在店里看顾客挑甜品的样子,是很果断还是犹豫不决,这些都是数据哦。

三、分析数据。

收集完数据就得好好分析啦。

这时候就像是个小侦探在找线索。

把那些调查问卷里的答案、网站后台的数据、观察到的行为都放在一起看。

比如说发现很多年轻人在网站上看那种造型很可爱的蛋糕,而且在店里年轻顾客也更倾向于买颜值高的甜品。

那这就是个很重要的信息呀,说明年轻顾客可能更看重甜品的外观呢。

四、构建画像。

分析完数据就可以构建用户画像啦。

我们可以给这个画像取个名字,就像给这个想象中的顾客取个名字一样。

比如说“小甜妹”,她可能是个20多岁的年轻女孩,喜欢可爱的东西,对甜品的外观要求很高,平时会在社交媒体上分享好看的甜品。

这个画像就像一个活生生的人站在你面前,你可以清楚地知道她的喜好、习惯这些。

五、验证与优化。

画像构建好了可不能就不管了哦。

要去验证这个画像准不准呢。

可以拿这个画像去和实际的顾客对比一下,看看是不是真的符合。

要是发现有些地方不太对,比如说“小甜妹”画像里说喜欢可爱的甜品,但是店里来了好多年轻女孩却更喜欢简约风格的甜品,那就得优化这个画像啦。

把新发现的东西加进去,让这个画像更接近真实的顾客群体。

这样咱们做出来的用户画像才能真正对咱们的甜品店或者其他事情有帮助呢。

  1. 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. 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. 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。

相关文档
最新文档