什么是用户画像？如何分析用户画像？
紫荆读书：什么是用户画像
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。企业通过对海量数据信息进行分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化就是用户画像的建立过程。个推近期上线了全新的【用户运营】服务。个推·用户运营支持APP自有数据与个推海量数据融合，能够有效完善APP数据标签体系，涵盖用户基本属性、兴趣偏好、媒体偏好、线下活动场景等丰富维度，让APP用户画像更加全面立体；同时提供标签管理平台，支持APP开发者和运营者自助创建、自主维护、高效管理标签，还为开发者打造了丰富的行业标签模板库，涵盖餐饮、快消、美妆、母婴等多个行业，运营人员可按需灵活调用，分析 0 门槛，让用户画像洞察更加高效便捷。个推·用户运营SDK限时免费中，您可注册/登录个推开发者中心免费开通。
用户洞察
用户画像又称用户角色，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。
目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。
此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：
1、用户基本信息
用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。
此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。
完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。
2、购买决策链。
建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。
以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。
人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。
3、用户核心诉求。
在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。
如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。
在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。
洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。
这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！
什么是用户画像？
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。
通俗来讲，就是——我们产品的目标受众是什么，使用我们产品的核心人群是什么样的，他们有什么行为特征、消费习惯，什么是能够刺激他们购买的核心需求。
我们可以理解成，它就是一家企业的核心武器，它可以帮助我们：
聚焦、洞察用户的需求。
更精准地决策。
培养用户思维。
为了帮助大家更好地理解用户画像，这里为大家梳理了一套用户画像建立模板，大家可以参考：
如何分析用户画像？
1.百度大数据洞察：百度指数
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是百度指数的三个展现维度。
趋势研究：这是百度指数最核心、最基本的功能，是以时间维度，判断关键词的关注热度；我们可以做对比分析，从而找出规律。
以美术班为例，搜索关键词后，发现了一条规律，每年的3月和9月是搜索高峰期，这也正好应对了两个开学季。
需求图谱：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。
比如，通过“美术”这个大关键词，检索出的相关小关键词。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大，说明与大关键词的关联性越强。
人群画像：搜索关键词的人群共性特征，是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。
2.全域数据洞察——观星盘
观星盘汇聚了百度域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供多维度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标用户。
借助观星盘数据精细化细分人群，可以覆盖不同侧重点进行引流营销，增强目标用户对品牌的认知，提升影响力。
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。
1.用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
第一、收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
第二、通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
第三、用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
用户画像指的是这群人的年龄、性别、爱好等进行统计分析，贴上标签就是用户画像
可以利用统计工具统计消费者年龄、地区等信息，涉及到更多的数据需要借助第三方平台
如果想学习更多的数据分析知识，可以进入主页
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