干货请收好：终于有人把用户画像的流程、方法讲明白了

快来打我* 2022-03-28 05:30 513阅读 0赞

在日常，我们很习惯的将有相同特点特征的人群进行统一的归纳：比如“高富帅”，“白富美”……也因为有了这样的标签，构成了群体“用户画像”的一部分。

在“大数据”火在了各行各业的今天，“用户画像”也得到了前所未有的重视。对于移动互联网来说，用户画像在产品设计、个性化运营、精准营销等众多环节担任着关键角色。

1、什么是用户画像？

用户画像的前提是一系列真实数据之上的目标群体的用户模型，即我们可以根据用户的属性及行为特征，抽象出相对应的标签，拟合成的虚拟的画象，主要即包含基本属性、社会属性、行为属性及心理属性。特别要注意的一点是，用户画像是将一类有共同特征的用户聚类分析后得出的，因此并不是针对某个具像的特定个人。

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## 二、大数据中的用户画像 ##

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## 三、用户画像总结 ##

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### 四、用户画像原理、技术选型及架构实现 ###

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### 五、携程 | 手把手教你用大数据打造用户画像 ###

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我们对构建用户画像的方法进行总结归纳，发现用户画像的构建一般可以分为**目标分析、体系构建、画像建立**三步。

画像构建中用到的技术有数据统计、机器学习和自然语言处理技术（NLP）等，如下图所示。具体的画像构建方法参考以上链接详细介绍。

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2、为什么要构建用户画像？

不管是日常运营还是设计产品，首先都要了解目标用户最真实的情况，找到用户行为的动机与特点，然后按一定逻辑进行分类与分层，是每一个APP团队工作的基础，但同时也将决定了他们能否可以精准的抓住受众群体，并能够以差异化的服务致胜。

3、用户画像应用在哪些方面？

个性化推荐

互联网时代越来越宝贵的是大家的注意力、关注点，个性化推荐技术也就成为了各类APP“粘”住用户的必杀技之一。就拿双十一来说，淘宝等众多电商APP成交额逐年创新高，在一定程度上也要归功于推荐算法逻辑的不断完善，在提高推荐精准度的同时，甚至能够依据用户的实时行为快速的修正画像，从而推荐最新的清单。除了购物，资讯、视频、音乐、社交等等现在的APP都特别重视个性化推荐技术的使用，从而可以做到千人千面。

广告精准营销

移动互联网的发展也极大冲击了广告投放的方式——当广告广撒网的传统打法再已无法满足精准营销的需求时，那么主流必将是基于用户的喜好与特性去投放广告。比如说电商应用内banner等黄金位置的展示，站外渠道如APP的开屏广告、视频前贴片广告等等，基于用户画像数据去指导广告的投放，不仅仅能够降低成本，还可以大大促进点击率及转化率，提升整体广告投放效果。这也正是所有营销人关心的重中之重。

辅助产品设计

每个产品在推出时，都会有自身的定位。但随着大环境的变化，APP在每一次迭代时，不仅仅要考虑自身发展的规划，同时还要去结合用户的特点，从而使自己的服务更契合受众。

精细化运营

无论产品在什么样的发展阶段，精细化运营，用户画像都是重要的参考方向。比如，资讯类APP经常使用消息推送的方法是将用户可能感兴趣的内容及时奉上，以确保在用户通知栏上展现的大多是他们感兴趣的内容，使APP在提升活跃度的同时避免产生打扰。

4、APP构建用户画像流程

明确目的

APP构建初期需要了解用户画像期望为确认画像目的是非常基础也是关键的一步。要了解构建用户画像期望达到什么样的运营或营销效果，从而在标签体系构建时对数据深度、广度及时效性方面作出规划，确保底层设计科学合理。

数据采集

只有建立在客观真实的数据基础上，生成的画像才有效。在采集数据时，需要考虑多种维度，比如行业数据、全用户总体数据、用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据等等，并通过行业调研、用户访谈、用户信息填写及问卷、平台前台后台数据收集等方式获得。

数据清洗

就自身APP平台采集到的数据而言，可能存在非目标数据、无效数据及虚假数据，因而需要过滤原始数据。

特征工程

特征工程能够将原始数据转化为特征，是一些转化与结构化的工作。在这个步骤中，需要剔除数据中的异常值并将数据标准化。

数据标签化

在这一步我们将得到的数据映射到构建的标签中，并将用户的多种特征组合到一起。标签的选择直接影响最终画像的丰富度与准确度，因而数据标签化时需要与APP自身的功能与特点相结合。

生成画像

数据在模型中运行后，最终生成的画像可以用下图等可视化的形式展现。对于APP来说，用户画像并非是一成不变的，因而模型需要具有一定灵活性，可根据用户的动态行为修正与调整画像。

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很多人将APP运营与用户的关系视为“恋人”。无论是在“追求恋人”还是“日常相处”阶段，了解与懂得是“和谐相处”的基础，也是关键。为此，我们沟通交流、观察、了解对方的星座、邀请对方做测试……从而确定下一步的行动，就好比运营人员通过“用户画像”来制定运营规划。

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