一、用户画像分析的方法有哪些

方法一：问卷调查

这种方法是最便捷、最迅速的一种收集信息的方式，商家社群里面的用户大多数是通过引流进入的，对于商家来说，对他们是一无所知的，基于这种情况，为了更快的了解一下用户的情况和心理活动，那么商家就有必要来做一次问卷调查，通过整理好的问题，要求用户进行一次问卷调查。通过这些问卷调查，商家可以知道用户的一些基本情况，同时通过这些问题，可以有效的了解到用户是为了什么来加入社群的，这就就可以给商家提供很多的用户信息，让用户把控住社群里面的用户成分，有利于后期用户分群、分层设置。

方法二：私信沟通

这里主要是指商家私人添加社群里面的用户账号，通过私聊的方式来进行了解用户的信息，这个私聊不是说商家随随便便聊一些东西，而是商家有目的的去问用户一些问题。例如：为什么喜欢这个产品喃？对这个产品了解多少？这些问题可以帮助商家更快的掌握用户的心理活动，有助于商家分析用户的心理变化或者是用户参加社群的目的，给后期制定计划作为参考，主要是在收集用户信息。

方法三：大数据分析

这里主要是指对用户的行为、心里变化等方面进行分析，我们都知道在用户加入社群后，商家会采取一系列的措施来进行用户留存、促活，消费，进过一段时间后，商家就会收集到很多用户的信息，这些信息都是零零散散的，商家需要将这些信息进行大数据分析。例如：用户行为分析、用户消费偏好分析等，通过这些数据的分析就可以准确把控用户的类型，然后商家将相同类型的用户分在一起，然后有针对性的运营，那么效果就会非常的好。

这三种就是比较简单，商家可以轻松掌握的三种进行用户画像分析的方法，但是这只是针对用户数量较少的情况，如果用户数量较多，还是推荐大家借助工具实现，通过用户数据分析工具，更好地实现精细化运营。

二、怎么样构建真实、动态的用户画像呢？

需要从四个维度构建：1用户静态属性、2用户动态属性、3用户心理属性、4用户消费属性。

1、用户静态属性

静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础，最基本的用户信息记录。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记性不同信息的权重划分。如果是社交产品，静态属性比较高的是性别性别、收入等。

2、用户动态属性

动态属性指用户在再互联网环境下的上网行为。信息时代用户出行、工作、休假、娱乐等都离不开互联网。那么在互联网环境下用户会发生哪些上网行为呢？动态属性能更好的记录用户日常的上网偏好。

3、用户消费属性

消费属性指用户的消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等，对用户的消费有个全面的数据记录，对用户的消费能力、消费意向、消费等级进行很好的管理。这个动态属性是随着用户的收入等变量而变化的。在进行产品设计时对用户是倾向于功能价值还是倾向于感情价值，有更好的把握。

4、用户心理属性

心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程中的心理反应，或者心理活动。进行用户心理属性得划分更好的依据用户的心理行为进行产品的设计和产品运营。

三、用户画像的作用主要有以下几个方面：

1.广告投放

在做用户增长的例子中， 我们需要在外部的一些渠道上进行广告投放， 对可能的潜在用户进行拉新， 比如 B 站在抖音上投广告。我们在选择平台进行投放的时候， 有了用户画像分析， 我们就可以精准的进行广告投放， 比如抖音的用户群体是 18-24 岁的群体， 那么广告投放的时候就可以针对这部分用户群体进行投放， 提高投放的 ROI。假如我们没有画像分析， 那么可能会出现投了很多次广告， 结果没有人点击。

2.精准营销

假如某个电商平台需要做个活动给不同的层次的用户发放不同的券， 那么我们就要利用用户画像对用户进行划分， 比如划分成不同的付费的活跃度的用户， 然后根据不同的活跃度的用户发放不用的优惠券。

3. 个性化推荐

精确的内容分发， 比如我们在音乐 app 上看到的每日推荐， 网易云之所以推荐这么准， 就是他们在做点击率预估模型(预测给你推荐的歌曲你会不会点击)的时候， 考虑了你的用户画像属性。

比如根据你是 90 后， 喜欢伤感的， 又喜欢杰伦， 就会推荐类似的歌曲给你， 这些就是基于用户画像推荐。

4. 风控检测

这个主要是金融或者银行业设计的比较多， 因为经常遇到的一个问题就是银行怎么决定要不要给一个申请贷款的人给他去放贷。经常的解决方法就是搭建一个风控预测模型， 去预约这个人是否会不还贷款，同样的， 模型的背后很依赖用户画像。

用户的收入水平， 教育水平， 职业， 是否有家庭， 是否有房子， 以及过去的诚信记录， 这些的画像数据都是模型预测是否准确的重要数据。

5. 产品设计

互联网的产品价值 离不开 用户 需求 场景 这三大元素， 所以我们在做产品设计的时候， 我们得知道我们的用户到底是怎么样的一群人， 他们的具体情况是什么， 他们有什么特别的需求， 这样我们才可以设计出对应解决他们需求痛点的产品功能。在产品功能迭代的时候， 我们需要分析用户画像行为数据， 去发现用户的操作流失情况， 最典型的一种场景就是漏斗转化情况， 就是基于用户的行为数据去发现流失严重的页面， 从而相对应的去优化对应的页面。

比如我们发现从下载到点击付款转化率特别低，那么有可能就是我们付款的按钮的做的有问题， 就可以针对性的优化按钮的位置等等。同时也可以分析这部分转化率主要是在那部分用户群体中低， 假如发现高龄的用户的转化率要比中青年的转化率低很多， 那有可能是因为我们字体的设置以及按钮本身位置不显眼等等， 还有操作起来不方便等等因素。

6. 数据分析

在做描述性的数据分析的时候， 经常需要画像的数据， 比如描述抖音的美食博主是怎么样的一群人， 他们的观看的情况， 他们的关注其他博主的情况等等。简单来说就是去做用户刻画的时候， 用户画像可以帮助数据分析刻画用户更加清晰。

在整理数据的过程中会用到很多分析方式和思维，按照什么整理，指标是什么，重点是什么，什么数据不要……一开始想不好，后面可能就走错方向，越努力越不幸。但分析思维也是数据分析里真正的难点，一个人想要自己形成完善的数据分析思维，得再无数次失败里不断总结成长，但是现在很多老板不会给你这个机会，只会要求你速速产出。而想要速成，基本只能找一个有经验的人指导，直接站在别人的肩膀上。

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CDP应用篇02：CDP如何帮助零售行业构建客户画像