简介

用户画像 (Persona) 是关于特定目标用户群体的详细描述，旨在帮助产品设计和市场营销团队更好地理解他们的受众。用户画像包含各种信息，包括用户的特征、需求、目标、偏好和行为模式。

用户画像的目的是帮助企业更好地理解他们的目标受众，从而更有针对性地制定营销策略、产品设计和服务提供。

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用户画像的标签类型

用户画像通过给用户打标签 (tag) 的方式，为庞大的用户群体构建出一个或几个虚拟形象，这些标签通常包含三种类型：生理特征、社会特征和行为特征。

  1. 生理特征：对象的身体和心理情况，如年龄、性别、健康、性格；
  2. 社会特征：对象的社会地位和关系，如学历、婚配、语言、职业、收入、地区、社会关系；
  3. 行为特征：对象所表现出来的行为和偏好特征，如消费偏好、娱乐爱好、生活习性、宗教信仰等；

构建用户画像的三个步骤

在具体构建用户画像之前，我们需要先明确构建用户画像的目的。品牌以数据集成的方式，收集用户的年龄、性别、职业、收入、生活方式、消费偏好等信息，是为了能够准确地捕捉到用户的行为和痛点。

因此，在构建用户画像时，需要时刻牢记：构建用户画像并非是对消费者数据的简单收集和记录，而是以用户需求为起点，基于数据对用户行为进行分析和洞察，让运营、营销人员深入地了解用户，进而更加精准地运营和策划。

用户数据采集

数据是构建用户画像的核心，也是建立客观、有说服力的画像的重要依据，一般包含宏观和微观两个层面。首先是宏观维度，数据来自于行业数据、用户总体数据、总体浏览数据、总体内容数据等。

其次是微观维度，数据包括用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据、访问深度、模块化数据、用户参与度数据和用户点击数据等。

数据分析及用户细分

在完成用户画像的基础数据采集后，需要对海量的用户源数据进行分析梳理，提炼出有效数据并构建有效模型。即根据相应的标准对不同维度的用户数据进行精细化处理，拆分成不同的用户群组和用户标签，对用户进行细分。依据用户属性、用户偏好、消费场景等要素将数据进行处理和区分，从而构建多维度完整的用户画像。

完善用户画像

在完成了用户数据的基本呈现后，品牌还需要在创建出的用户角色框架中提取出更加关键的信息，根据关键特征数据进行用户评估分级，并结合用户规模、用户价值和使用频率来划分用户画像，帮助品牌确定高净值用户群、一般价值用户群和潜在价值用户群。

完善用户画像会将用户画像的颗粒度描绘的更精细，从而为品牌进行市场运营、战略提供有价值的参考，更好地服务消费者。别忘了开头提到的，我们构建用户画像的目的是为了解决消费者的痛点、满足消费者的需求。因此，在完成第三步后，一定要结合洞察到用户痛点来改进产品和服务。