一 、知乎用户画像

知乎用户在地域上主要分布在沿海发达地区，大多居住在北上广深一线城市。

数据描述：小于19岁的人群占比20%，20~29岁间用户占比70%，30~39岁间用户占比9%，其余用户占比1%；性别上，男性用户占比67%，女性占比33%。

可以看出用户整体偏年轻化，内容偏理性和严肃化。

数据描述：用户行业分布广，其兴趣分布也较为广泛，比起普通网民，在教育培训、书籍阅读、家电数码等方面更加偏好。

数据描述：本科以上的高学历者占比超80%。

关于用户的数据总结：

地域：北上广深一线城市或沿海发达城市；

年龄：20~29岁间的用户占据将近70%，整体偏年轻化；

性别：所有用户中男性占67%，女性占33%；

学历：以本科和硕士为主；

职业：以职场白领和大学生为主；

收入：已有工作者，收入较高，月薪15k~30k；在校学习者，收入少，但求知欲高;

兴趣：相比大众网民，知乎用户在资讯、影视音乐、教育培训、书籍阅读方面更有兴趣和追求。

1、原因分析：

（1）.知乎从冷启动期开始就营造了一个高质量服务、高格调的精英社区，这样的运营氛围一开始确定的这种调性吸引具有同样偏好的新用户入驻，即便后来开放注册也受到这种基因的影响。因此，用户在学历分布上体现为高学历者占多数，在年龄上体现为30~39岁间的人群占多数；

（2）.作为一个互联网APP，一开始使用知乎的是李开复，马化腾等互联网界的大V，由此吸引了互联网界的年轻人，学校的大学生使用，这部分人群有较强的好奇心，对互联网熟悉，故在职业上体现为职场白领和大学生为主，且收入较高；

（3）.用户大多身处沿海城市，竞争和生活压力大，他们追求职业发展和终生学习，所以知乎用户在资讯、影视音乐、阅读学习等方面比大众网民有更大追求。

2、 用户需求

新中产定义：25~40岁之间，主要身处一二三线城市，在移动互联网中的消费能力和意愿处于中高水平，他们希望通过自身技能和知识来获取收入和社会地位。作为中产阶级面临自我成长、能力提升和职场竞争的压力，因此产生知识焦虑，他们对阅读和知识付费也更为渴求。

根据知乎用户的人群画像可提炼出以下特征：用户是品质生活的追求者、知识型中产阶级，年轻人群体大。

他们对产品如下需求：

基本需求

（1）.对于遇到的问题或疑问，能通过提问或搜索APP内部内容的方式得到资深人士的解答；

（2）.对于热点事件，能有及时有效的高质量讨论和解读；

（3）.能发现和学习新奇的、权威性专业的知识；

（4）.能与相同关注话题或问题的人相互友好而有质量的讨论；

（5）.把自己的知识主动分享给别人，并经由别人的点赞和转发，获得心理上的满足感。

期待需求

（1）.能在上面发现行业专业人士，并通过付费或者免费的方式与他们交流学习，这是免费的服务；

（2）.能通过持续不断写答案、专栏文章或评论的方式，输出并打造自己或公司的个人品牌，并创造商业价值（知识营销）；

（3）.能获得自我提升，提高自己的职场专业竞争力，提供优质服务。

二、如何绘制用户画像

1、数据源分析

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。

宏观维度的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。微观维度的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。

2、目标分析

完成用户画像的基础数据梳理后，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，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。

3、数据建模方法

一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

（1）什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

（2）什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点，时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。

（3）什么地点：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点，潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机上的微博、微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。内容可以是单品的相关信息。对于每个互联网接触点，网址决定了权重，内容决定了标签。

（4）什么事：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。

综合上述分析，用户画像的数据模型可以概括为公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上某标签。