明明同时接触的客户，为什么同事不仅比你早签单，还促成了好几项别的合作？ 竞品公司明明活动规模不大，吸引的用户却极为精准？

你真的了解你的用户么？ 

商家为了了解用户的真实需求，针对特定群体制定营销方案以及提升团队内部沟通效率，常常会需要用到【用户画像】。

一：什么是用户画像？

用户画像是对客户信息在特定业务场景下的系统描述，以数据为核心，通过统计和分类等手段描述用户的属性和特征，探寻用户需求的一种解决方案。

用户画像最基础的工作内容就是给不同的用户打标签，这些标签都是由企业专业的员工从日常工作中提炼出来的具有高度概括性的特征标识，比如年龄、性别、职业、住址、爱好等等。把这些标签互相融合归纳，就能轻易得出某一群体的整体描述信息。

二：用户画像有什么用？

• 提供个性化的服务：由于物质水平的上升，第三产业也就是服务业的占比不断扩大，人们越来越期待拥有独属于自己的个性化服务；
• 提供更精准的营销：因为互联网的存在，企业所接触的客户群体愈发庞大，要想在海量的客户中进行精确的营销，只能靠用户画像来筛选不同特征的群体；
• 深入研究用户：产品终究要为用户服务，如果用户画像能够提前预测出用户期待的产品方向，将会直接决定企业未来的发展；
• 提供业务决策：分析人员可以从用户画像中提取很多涉及企业未来发展的关键信息，例如哪个城市更喜欢企业产品、竞品有什么功能最受欢迎、哪个模块好评最高等。

三：如何分析用户画像？

用户画像分析简单来说就是针对用户行为进行模型构建，将同类目标行为的用户分为一类，并打上标签，也就是说用户画像就是将典型的用户信息标签化，这样能够方便我们做产品构建。要做用户画像我们要掌握很多数据，通过数据和市场分析我们才能进行用户信息标签化。

（1）收集用户数据

主要包括：用户行为数据、偏好数据、交易数据。

以淘宝店为例，我们需要收集的用户行为数据：活跃人数、页面访问时长、浏览pv数、来源路径、用户登录方式、浏览的内容、评论的内容、产生咨询互动的内容、喜欢的品牌、喜欢的物品、客单价、回头客率、用户流失率、店铺转化率、老用户唤醒率等等。

（2）根据用户行为建模

实际上这步就是我们把收据的用户信息进行标签化，建立出一个模型，把这些标签一个个分出来。如：大款内衣、大款秋裤、小码鞋子、低价手机、免费回收、无效退款等。

（3）构建用户画像

第二步只是初步建模，想直接标签化，还有点麻烦，缺少第三步的具体用户特征分析。

我们需要将第一步的用户行为数据并根据用户特征继续细化，比如性别、年龄、职业、教育程度、家庭情况、购买能力、购买次数、兴趣爱好等。

（4）算法模型

艾客通过文本挖掘、分类、类聚、相似度计算和模型算法帮助商家构建智能化客户标签，精准捕获用户需求。

四：用户画像如何应用？

用户画像分析主要应用在引流获客、客户运营、交易转化、数据分析等场景，：

1.引流获客（广告投放）

在做用户增长时，我们需要在-些外部渠道投放广告，吸引可能的潜在用户，比如，B站在抖音.上投放广告。

2.客户运营（个性化推荐）

个性化推荐即精确的内容分发，比如，我们在音乐类APP中会看到每日推荐，这是因为运营人员在做点击率预估模型(预测给你推荐的歌曲会不会被点击)时，会考虑用户画像属性，这样才有可能推荐用户喜欢的类型。比如根据你是“90后”，喜欢伤感的音乐，喜欢周杰伦这些属性，推荐类似的歌曲给你，这就是基于用户画像推荐:

3.交易转化

假如某个电商平台需要做一个活动，给不同层次的用户发放不同的券，就需要利用用户画像分析对用户进行划分。比如，划分成不同付费次数的用户，然后根据不同付费次数发放不同的优惠券。给付费次数在1~10次的用户发放10元优惠券，依此类推。

4.风控检测

风控检测主要是金融或者银行业涉及得比较多，常见的问题是银行怎么决定是否放贷给申请人。普遍的解决方法是搭建一个风控预测模型，预测申请人是否有可能不还贷款。模型的背后就有用户画像分析的功劳。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，这些画像数据都关系到模型预测是否准确。

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，所以在做产品设计时，要知道用户到底是怎样的一群人他们的具体情况是什么，他们有什么特别需求，这样才可以设计出对应解决他们需求和痛点的产品功能。

6.数据分析

在进行描述性数据分析时，经常需要用户画像的数据，比如，描述抖音中某美食类博主的用户群体特征，可以关注他们观看其他抖音视频的情况，关注其他博主的情况等。