引言：
我们每天都在提用户画像、客户画像、消费者画像......还会经常遇到以下场景：
“我们之所以失败，是因为没有清晰的用户画像”；
“营销效果不好，主要是因为活动不符合用户画像”；
“我们之所以没有精细化，主要是因为不知道用户画像”；
这是很多人实际应用用户画像时的真实感受，我们都知道用户画像的重要性，但是到底该如何应用才能真正发挥它的价值？
对这个问题的解答，需要从弄清用户画像的定义开始。
01 如何定义用户画像？
关于这个问题，ChatGPT给出的回答是：
• 用户画像是指通过对用户进行数据分析和细致观察，将用户的基本信息、行为习惯、需求偏好、心理特征、社会关系等要素以及用户在使用产品或服务过程中产生的点击量、购买量、搜索关键词等行为数据，进行概括和总结的过程。
或者
• 用户画像(User Profile)指的是对具有相似特征的一组用户进行聚合和抽象，构建出代表这个用户群体共性的标准化模型。通过收集和分析用户的人口统计学特征、行为数据、兴趣爱好等信息，企业可以更好地理解目标用户群的属性、需求和行为偏好，并据此制定产品和营销策略。
由此，我们可以看出，存在两种意义上的用户画像：
1）User Persona，定性描述。我们无法还原每一个用户，也无法还原所有用户，但是我们可以给绝大多数目标用户一个典型描述，这个典型就是用户画像。我们可以理解为用户画像是根据现有的知识和假设，创建一个用户的典型代表。
2）User Profile，定量描述。我们可以用数据的方式分析一个人或一群人，当我们分析一个人时，更像是对一个人的侧写，当我们分析一群人时，更像是去做用户分层、分群。
02 怎样创建用户画像？
首先，学习一下如何获得一个定性分析的Persona。
既然是典型代表，那么产生代表的方法就有两大类：
一种是直接产生，即定量用户画像，通过数据搜集、数据分析、数据呈现的方式，用数据和数字表达用户画像；一种是间接产生，即定性用户画像，先创建原型角色，再整合原型角色，最终得到最具代表的用户画像。
定性和定量，二者缺一不可。但是，定性需要优先落实。定量的最大优势在于数据，而最大的限制也在于数据，当数据偏少、数据源不可信或不具代表性、分析结果不具备统计学意义时，都将限制定量用户画像的适用范围。因此，需要以定性用户画像为靶将用户代表筛选出来。一般而言，画像整理过程如下：
- 明确产品定位、明确创建用户画像的目标；
- 创建原型角色；
- 将原型角色整合成最终的用户画像；
- 数字化表达用户画像。
03 准备工作——达成共识
在讨论用户画像之前，至少需要达成三个方面的共识：概念共识、目标共识和流程共识。
1、概念共识
首先，明确你现在需要的是不是画像，因为有些与用户画像相关的概念一定程度上是可以满足日常需求的，比如用户档案、人口统计学分析、用户行为数据。
(一)用户画像与用户档案
用户档案是对每个用户数据的原始汇总，反映个体特征。而用户画像是在档案的基础上进行抽象和归纳，突出共性。用户画像相比档案更能展现不同用户群的集体特征。目前市面上绝大多数工具提供的都是用户档案，根本没有涉及到抽象归纳的集体特征。
(二)用户画像与人口统计学数据
人口统计学提供的用户属性数据有年龄、地区等。但仅靠人口统计数据划分群体过于宽泛。用户画像在人口统计基础上增加了行为等维度，进行组合划分，获得的用户群体更具区分度。
为什么有的团队的用户画像不好用、不够用，主要是没有行为数据的佐证，因此没能反映事实，也没有组合划分，是生硬的切割，一刀切下去，谁也看不懂这一群人是什么样子，因此他们的用户画像不足以指导具体业务。
LinkFlow微信
(三)用户画像与用户行为数据
用户行为数据反映了用户兴趣和需求，是构建用户画像的重要组成部分。但仅有行为数据不足以完整反映用户特征，用户画像融合多源数据，既有行为数据，也有人口统计等其他维度，以提供整体视角的用户理解。
2、目标共识
对产品定位和创建用户画像目标进行二次确认。这一步十分重要，因为，如果定位和出发点有偏差或不统一，就不能确定最终的用户画像是否可用、是否能够受到团队的广泛认可。
3、流程共识
即遵循一定的逻辑和规范讨论问题，不做与用户画像无关的延展。比如，对用户画像的必要性、使用场景、产生步骤、参与人员、TODO做规范性要求，以确保一次关于用户画像的讨论是结合了所有人的智力成果并终将运用到每一个与会人员的工作中。
04 创建原型角色
在实操层面上，只凭一张图就掌握用户画像的完整信息是不可能的。一般情况下，创建原型角色可以从基本属性、行为习惯、痛点困惑、需求目标四个维度展开，对决策链条上的不同角色、不同细分人群进行逐一创建。
以一款SaaS产品为例，将决策链条上的利益相关方——决策者、资深专家型使用者、执行者三组人群来进行细分人群的原型角色整理：
1、决策者
2、中层、专家
3、执行者
05 整合用户画像
当我们拥有绝大多数细分的原型角色之后，就可以开始整合这些角色，并最终合并成一个具有最广泛代表意义的用户画像。
整合后的用户画像，能够展现用户的宏观特征，但不一定贴近细分人群的特征，需要结合每个人群分层的原型角色来综合分析。
06 用户画像数字化
构建用户画像通常需要收集和分析以下三类数据：
- • 人口统计学特征：如年龄、性别、地区、职业、婚姻状况、收入水平等基本信息。这些数据有助于对用户群体进行划分，了解不同用户群体的基本情况。
- • 行为数据：如浏览历史、搜索关键词、点击行为、购买记录、App使用情况等。这类数据能够反映用户的兴趣和需求，是构建用户画像的重要组成部分。
- • 兴趣爱好：如用户的嗜好、价值观、生活方式等。这些数据常通过用户调研、人工标注等方式获取，可以更深入地理解用户的内心世界。
构建真实反映目标用户群特点的用户画像，需要从以下几个方面入手：
1、收集多渠道用户数据
凭借单一渠道数据了解用户是不可行的。企业需要通过网站、移动App、社交平台等不同渠道收集用户数据，互相补充构建用户信息体系，同时要遵守相关数据隐私规定，在用户授权范围内使用数据。
2、收集和整合用户数据
通过前文提到的多渠道方式收集用户数据，并将不同来源的数据集成，构建统一的用户数据集作为基础，同时清理异常数据、处理缺失值等，进行数据预处理。
3、数据清洗和处理
对构建用户画像相关的用户数据进行清洗和处理。包括去掉冗余和噪音数据，转换数据格式，提取特征等等。这一步对后续用户画像质量有直接影响。
4、分析用户行为数据
相比于人口统计学数据反映的用户属性信息，用户的自然行为数据更能体现用户的真实兴趣和需求。分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，可以加深对用户兴趣爱好的理解，这类数据的应用可以组成用户画像的关键部分。
5、利用工具绘制画像
用数据挖掘和机器学习工具识别数据中的模式，将用户分割为不同的群体，挖掘每个用户群体的共性，并将其可视化地呈现出来。常用的用户画像可视化工具有Mixpanel、Looker等。
6、不断迭代和优化画像
用户画像需要随着时间和业务的更新而实时迭代，否则可能会逐渐脱离现实用户的真实情况。企业要开发持续的数据运营流程，保证用户画像的有效性。比如，对海量用户数据进行挖掘，可以发现数据之间的关联性，识别不同用户群体的特征，构建出细分用户群体。常用的模型包括聚类、关联规则学习、神经网络等。数据挖掘技术可以大幅提升用户画像构建的效率。
07 用户画像的应用建议
用户画像，只是一个帮助我们更好地结构化理解客户的工具，只有工作团队的所有人都将公户画像有意识地还原到实际工作当中，才能最大化地发挥它的作用。
用户画像应该这样被使用：
- • 整个团队、利益相关者都能看到整理的用户画像，以开放的心态、明确的态度、带着问题+寻求解决方案的高效讨论模式，不断完善用户画像；
- • 不断探寻对用户画像更加准确的数量化表达；
- • 当团队对用户有更多的了解时，重新审视和更新不正确的假设；
- • 不断在实际工作中有意识地使用用户画像，并参考他们以保持对用户需求的关注。
获得用户画像之后，企业还需要做哪些工作来真正发挥其价值呢？主要包括：
1、个性化营销：根据不同用户群体的画像特征，设计营销用户画像模型，进行精准营销，同时不断测试优化营销策略。
2、精准推荐：根据用户兴趣画像个性化商品推荐、信息流推送等，提升用户黏性。
3、用户感知研究：借助用户画像更深入地进行用户调研，评估不同用户群对产品和服务的感知。
4、产品设计：根据目标用户画像，设计更符合用户需求的产品和功能。
5、商业决策支持：利用用户画像中的洞察，来制定战略规划，开拓新业务等商业决策。
6、效果评估：评估应用用户画像后的业务效果提升情况，并据此不断优化用户画像应用方案。通过持续迭代和应用，企业可以充分利用用户画像的价值，来推动业务增长与升级。
结语
经过以上层层拆解，大家对用户画像应该有了更深入的了解。总而言之，只有对用户足够了解，才能发挥用户画像最大的价值。
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