用户画像在消费心理研究中有哪些，什么是用户画像

1、什么是用户画像

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用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像？用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！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。分析的维度：可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；用户画像的本质专业术语：人物角色企业使用术语：用户画像技术原理：数据清理分析统计打标签用户信息标签化为什么使用用户画像企业发展最重要的是什么？管理？渠道？营销？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、

用户画像与用户标签紧密连接。

个人理解是 通过人物的不同维度，比如性别、年龄、职业、爱好、地域等，来描述某一类人，主要用于用户需求分析，作为营销推广的依据；做用户画像时，关键要结合自身的业务和产品，深层次了解你的用户。

客户画像:客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。

客户画像的核心工作是为客户打标签，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。

用户画像又称用户角色（Persona），作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。

用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。

用户画像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。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

亿美软通经过15年的企业移动商务技术服务积累，从2015年正式启动“大数据+”服务，面向电子商务与互联网金融等行业，为企业提供包括精准营销、用户画像、风险控制、反欺诈等精细化大数据应用与服务。

2、什么是用户画像呢?一般用户画像的作用是什么

用户画像又称用户角色(Persona)，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

用户画像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。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

如果有用户经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

3、如何利用用户画像,进行精准营销

通过大数据描绘的用户画像，给用户的行为特征打上各种标签，从而在企业的精准营销中，按照标签给其分类，为其提供与ta需求更匹配的产品和服务。

用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

如何利用用户“画像”？

1、分析原有用户属性，找出忠实用户、核心用户、目标用户与潜在用户；

2、利用数据管理平台进行用户行为数据收集，搭建并完善用户画像模型；

3、寻找迫切需求信息的匹配人群，精准推送相应的营销广告或服务信息；

4、营销信息投放一段时间后，剖析用户反馈行为数据，使营销更加精准；

5、不断丰富与优化用户画像模型，从而最终达到个性化营销与服务推送。

4、如何构建用户画像

我们用教育行业来说一下这个问题，

2017年4月初，62个在教育行业产品获投资，这一消息，使得教育行业产品再次被热议。事实上，教育行业早已是一片红海，有调查显示，近6成的互联网学习者位于三四线城市，而一款好的教育产品，会让用户对学习这件事情上瘾，不断对后续的课程进行消费。总的来说教育行业仍旧有突出重围的希望。

在教育产品竞争如此激烈的今天，如何争夺到更多的用户，似乎是困扰着众多教育产品的问题。本文以在线教育产品为例，说说如何构建用户画像，并为下一步获客制定运营计划。

什么是用户画像

用户画像是指，建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型。

为什么要构建用户画像

构建用户画像，就是帮产品找到用户真实的述求点，能够帮产品的功能设计提供依据。对运营人员来说，最基本的一点就是了解用户。通过对用户信息的采集，分析，抽离，生成最终的用户画像。构建用户画像后，就可以制订更精准的运营方案了。

在线教育产品，如何构建用户画像

1.用户画像分析逻辑

在构建用户画像之前，先来看看用户画像构建、分析的一个逻辑。

2.信息采集与分析

在线教育产品构建用户画像的第一步 ，收集用户的基本信息。此处重点收集三个维度的用户信息，个人信息，社会关系，消费水平。

个人信息：在这一维度，可以采集包括年龄，性别，教育程度，职业等基本属性。在线教育产品可以重点采集教育程度，职业等信息。

个人信息是一个人的基本属性，一般不会轻易改变。个人信息这一维度的数据，有很大的参考意义。

社会关系：是否已婚，是否有小孩，有其他兄弟姐妹吗，父母亲分别是谁呢。用户的社会关系以及社会关系的个人信息，可以推断出这个人的性格。

用户的社会关系关乎一个人的隐私，一般比较难获取。

消费水平：月收入是多少，月消费能力怎样，是否需要还房贷，是否有信用卡。

消费水平可以直观的看出用户的生活状况，但是难以区分真假，因为用户有可能在说谎。

采集完用户的基本信息之后，下一步应当采集用户的行为特征。

行为特征可以理解为用户无意识的惯性行为。根据用户的行为特征，可以推断出其心理特征。

比如，用户会使用高端团购APP，可以推断出改用户对生活品质的要求较高。

3.为用户打上标签，细分人群

不同的用户群有不同的目标、行为和观点，细分用户群可将问题变的清晰，同时也作为用户画像优先级划分的依据。

根据采集的用户信息，将用户打上专属标签，后续可根据标签，对用户进行细分。

4.丰富用户信息

丰富用户画像是构建用户画像过程中最需要打磨的一个部分，将采集到的大量枯燥且凌乱的数据，分析且赋予更多的元素，让它们成为鲜活的个体，非常考验团队的敏锐度和细腻度。

根据用户画像，如何在精细化运营上发力

对运营来说，构建完用户画像，但是没有将用户画像应用到运营推广中，就等于做了个无用功。在线教育产品在构建完用户画像之后，应该重点考虑如何利用用户画像，辅助课程开发和产品运营，做到精细化运营。

做精细化运营的一个基本思路就是理清楚一个逻辑：在什么时间把什么内容发给什么类型的用户。

1.根据搜索数据的个性化运营

用户浏览了某一个课程，可以根据用户标签，推荐相同类型的课程。

更多内容，可百度一下“在线教育app：构建用户画像并制定运营计划怎么做”。

通俗来讲，用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，它在各领域已经得到了广泛应用。建立用户画像，“标签”是其最核心的部分，而包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等完整的标签管理模块非常重要，个人觉得DM Hub在这方面做得不错，可支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式，强大的标签模板库能供各个行业选择，有效缩短建立整体标签库的时间。

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用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像？用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！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。分析的维度：可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；用户画像的本质专业术语：人物角色企业使用术语：用户画像技术原理：数据清理分析统计打标签用户信息标签化为什么使用用户画像企业发展最重要的是什么？管理？渠道？营销？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、

需要从性别、年龄、行为习惯、教育程度、兴趣爱好、消费水平、活跃程度等维度去给客户建立画像，找到这群用户的高价值领域，才能活化私域流量。而用户画像，一方面是你自己需要了解粉丝的基本属性；另一方面，也是作为一个基础的支持，帮助你去寻找合适的广告主、变现渠道、运营管理模式等。那么我们微信就有一个非常好的标签的功能，大家就可以用来把所有的好友进行标签分类。如果之前都没有做清晰的标签归类，这么大规模的去操作，确实是让人很头疼，这里其实可以使用里德助手之类的软件，给我们的微信好友进行批量打标签的操作，和联系人备注的修改。

现在越来越多的个人，企业开始重视用户画像，这个概念也越来越火，随之也火了一些软件，比如里德助手，我身边就很多人在用。现在微信是公认的最大公域流量池。所以很多人也在上面想分一杯羹，做自己的私域流量池。那么标签就是一个离不开的话题，这种软件可以批量的进行标签分类，详细的给微信好友进行标签归类，然后再配合它强大的一键群发功能，可以轻松的按照标签给不同的客户推送不同的营销活动，确实还挺方便的。

5、精准营销,如何构建一套完善的用户画像

用户画像就是通过信息采集，在交互的过程中获取用户基础标签/行为标签/产品标签等，利用画像绘制引擎，汇总整理成360画像，还原数据背后的人。用户画像是有效交互的开端，是精准营销的基础。

营销自动化可帮助企业构建全景用户画像，精准识别销售机会线索。再前期营销自动化工作流场景搭建中，核心环节包括用户细分、培育转化、标签收集及活跃度打分等。而在构建用户画像时也囊括了四大基础细分，贯穿整个工作流本身，堪称智能化营销齿轮，推动其运行。

打造全景用户画像前必不可少的四大基础细分：

1 流量基础细分——普通入口订阅用户VS具象模块意向性用户

基于监测到的流量先做一个基础的细分，普通流量仅产生注册文章订阅行为，且是从普通注册页或者博客本身订阅弹窗而来，身份识别较为模糊，仅有一两项资料。而稍胜普通流量的意向性机会线索，特别之处在于从电子期刊落地页注册订阅或者白皮书、研讨会一类的页面入口订阅。这类流量没有表现出对产品的兴趣，但是身份比较清晰。可在初期对用户来源进行自动化标签，同时对用户价值自动加入不同分值。

2 内容培育细分——识别多项身份标签引导产品兴趣

用户基础细分后，便各自进入专属的工作流中，虽然都定性为初期内容培育，但是内容营销目标各不相同，触发的内容也不同。普通入口了解的用户，身份识别尚未清晰，此处需要通过持续稳定的博客内容输出、具有教育意义的电子书或者是行业典型案例来培育“打探”，以此来勾勒出具象化的用户画像。

而身份较为清晰的具象性线索，内容触发的目的在于将其引导至产品上，可推送一些热门的博客文章，突出以用户为核心，或者附上免费咨询的入口，让用户参与进来做进一步培育。

3 CTA转化细分——免费资料下载VS免费产品试用

确定各个人群培育内容后，CTA的跳转也极其重要，关乎下一步工作流的分组。仅订阅文章的用户可将各内容板块中的CTA链接至免费资源的下载入口，以知识性分享为主。而表现出较强目的性的意向性线索，可

将CTA链接到产品介绍页或是产品免费试用页。

4 行为监测提醒细分——浏览品牌类信息VS浏览产品页

前期用户类型、内容、CTA跳转页都规划好后，紧跟着便要预设行为触发机制。就浏览点击行为而言，用户分别点击什么内容品牌商们希望收到提醒。

就普通订阅用户而言，基于订阅文章的行为基础上，如若浏览相关品牌信息，官网主页或是在社交平台上打开相关品牌介绍，可及时触发提醒。而就具象用户而言，其若浏览偏产品类信息如官网产品页或是打开产品体验入口，便可触发提醒。

而当出现沉睡一段时间重新回来浏览网站的情况，此可标记为大事件，无论是哪类客户皆适用，应及时提醒，重点培育。

以上，即为打造全景用户画像前的四大基础细分，贯穿自动化工作流始终。