編輯導語：用戶畫像，是基于用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的種種行為數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)主動或被動的收集后，通過數(shù)據(jù)加工分析，產(chǎn)生的一個個標簽。用好用戶畫像，能夠快速找到目標用戶，利于產(chǎn)品設計。本文作者從用戶畫像的概念出發(fā)，對用戶畫像怎么做才能更有價值這個問題進行了分析解答，一起來看看~

這次想跟大家分享這個主題是基于以下2個原因：

1. 大家都在說用戶畫像，于是很多領導也開始要求做用戶畫像，但做用戶畫像到底為了解決什么問題并不清楚；
2. 搜索用戶畫像相關內(nèi)容時大家都在講概念、怎么操作，并沒有結合實踐去講為什么要這么做。

希望這次分享讓有需要的小伙伴們不僅知道用戶畫像的概念，還能清晰為什么要做用戶畫像，并能基于實際的案例去做相關分析。

一、用戶畫像到底是什么？為什么要做用戶畫像？

我大學剛畢業(yè)時，初到一家互聯(lián)網(wǎng)公司做數(shù)據(jù)運營，某天領導突然給我一個任務：做一個APP用戶畫像報告。當時我有點懵，一是我以前確實沒接觸過用戶畫像，概念不太清楚；二是接到領導的任務后我只知道要做一個用戶畫像，至于這個用戶畫像到底用來做什么我并不清楚。

在這個情況下，我查閱各種資料，問同學、問朋友，還找了一些高大上作圖工具，最后總算是完成了任務，得到了公司認可。但用戶畫像報告到底給公司帶來了什么價值、給運營決策起到了什么作用并不清楚，這其實就是典型的為了做而做。

1. 用戶畫像到底是什么？

百度詞條描述的用戶畫像是虛擬的用戶模型，基于個人運營經(jīng)驗及搜索相關資料，一般我們提到用戶畫像時通常包括兩個層面：

其一是虛擬的用戶群體畫像：是基于目標用戶群體特征提煉的，包括基礎屬性、行為偏好、消費習慣等，基于不同需求提煉不同屬性。一般使用場景包括產(chǎn)品設計、活動內(nèi)容策劃、品牌宣導（流量置換）等，如拼多多的用戶畫像。

其二是真實的用戶個人數(shù)據(jù)畫像：是用戶個人信息的標簽化，同樣包括基礎屬性、行為偏好、消費特征等。一般使用場景為用戶精準運營，如基于用戶標簽系統(tǒng)做千人千面的內(nèi)容推薦。因此我們搜索用戶畫像時，很多文章都在說如何做用戶標簽系統(tǒng)。

2. 為什么要做用戶畫像？

基于前面提到兩類用戶畫像的一般使用場景，規(guī)整提煉了用戶畫像報告的三個主要目的:

1）品牌宣導：用于對外發(fā)布報告，讓行業(yè)了解你的產(chǎn)品，便于合作（比如廣告投放、流量置換等）。對于這類目的的用戶畫像，不需要太細，基本上是一些用戶基本屬性的統(tǒng)計，比如用戶性別、年齡、地區(qū)、教育水平、收入水平等，因對外發(fā)布需要，這類畫像應該做的高大上，整體來說做的思路比較簡單。

2）產(chǎn)品設計、運營決策提供依據(jù)：與前一個目的不同，前者相對大而粗，而決策依據(jù)的用戶畫像不一定覆蓋全面，但一定是具體的。對于這類目的的畫像，在畫像前一定要弄清楚，我們需要解決的問題是什么，且該問題一定是可以被驅動和衡量的。該類目的的畫像分析相對復雜，因業(yè)務目標的不同分析方法也會不同，但背后的邏輯思路是相通的（本文重點拆解）。

3）用戶精準運營：這是目前一個大的趨勢，涉及的內(nèi)容也比較多，包括標簽系統(tǒng)、用戶分群系統(tǒng)、內(nèi)容推薦系統(tǒng)，光看到這幾個系統(tǒng)就已經(jīng)覺得很復雜了，確實也很復雜。

二、用戶畫像怎么做才能更有價值？

之前負責的一個產(chǎn)品，初期都是免費服務，包括工具服務和內(nèi)容服務，隨著產(chǎn)品成熟引入付費知識服務模塊，于是我們進行了一次用戶畫像分析，以此實戰(zhàn)作為案例從以下四個步驟拆解：

1. 明確業(yè)務目標

2. 提取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)提取的關鍵是：

基于我們目標梳理清楚我們需要哪些數(shù)據(jù)，然后針對性的撈取數(shù)據(jù)：

3. 數(shù)據(jù)分析、提出策略

這一步需要一定的數(shù)據(jù)分析能力，所以很多時候數(shù)據(jù)分析都會由專門的數(shù)據(jù)運營人員來完成。在這里多說幾句廢話（肺腑之言）：作為運營人員，建議人人都會一些數(shù)據(jù)分析，最起碼excel工具應該熟練掌握，且一般情況excel可以解決90%以上的運營數(shù)據(jù)分析問題，我自己一般會在數(shù)據(jù)量太大時才會用到R語言或python。

1）數(shù)據(jù)處理與分析：像上面撈取的數(shù)據(jù)，只要我們思路清晰了，其實大部分都可以用excel做統(tǒng)計就可以完成，但內(nèi)容分析（分詞）、路徑分析稍微復雜一點，這里作為用戶畫像思路的拆解就不對兩塊內(nèi)容展開贅述了，如有可能后期我再單獨整理這塊內(nèi)容。

（寶寶樹內(nèi)容分析）

2）報告輸出：結論先行+數(shù)據(jù)支持。用戶畫像需要輸出一份可視化的報告，因看報告的并不清楚數(shù)據(jù)分析思路，因此在報告呈現(xiàn)時一定要結論先行提高可讀性，而不是單純的擺數(shù)據(jù)。比如：晚上22-24點觸達用戶效果最佳（解決when的問題），下面再配上用戶活躍時間段分布數(shù)據(jù)。

3）基于業(yè)務目標的策略輸出：在輸出報告的最后應該給出一套相對完整的策略方案總結。

4. 策略驗證與優(yōu)化

這里特別強調(diào)2點：

1. 可衡量：就是在方案落地前我們要先想好通過什么指標來衡量我們的策略，包括目標（如活躍用戶付費率）、觀察指標（漏斗轉化、留存分析、不同用戶付費對比分析等）；
2. 可調(diào)整：我們很難確保最開始的策略就一定有效的，需要小步快步不斷地基于指標調(diào)整，在方案落地前就需要想好有哪些可能的調(diào)整方向。

經(jīng)過這四步的拆解，不僅有了一份完整的畫像分析報告，還能跟進其在業(yè)務目標上的價值，當然需要實踐操作才能慢慢熟悉。

到這里這次分享就結束了，下回見~

本文由 @運營小羊 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉載。

題圖來自pexels，基于CC0協(xié)議