产品经理必备技能之用户画像

构建用户画像的步骤
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一、为什么要构建用户画像
构建用户画像是一项设计用于开发具有深度理解的用户特征的
过程。

它可以帮助市场营销人员和产品经理更加清楚地了解自己的客户。

通过用户画像，企业可以更有效地实施活动，也可以根据用户数据分析进行更准确的受众定位和投放。

二、构建用户画像的基本步骤
1、获取用户数据：用户数据是构建用户画像的基础，可以从各种渠道获得，包括用户行为数据、用户属性数据、用户关系数据等。

2、数据清洗：在获取的数据中可能存在不准确、重复和无用等数据，需要进行数据清洗以确保接下来构建的用户画像是有效的。

3、提取用户特征：提取用户特征可以深入探索数据进而将其转化为有意义的信息，如年龄、爱好、消费行为等，从而更好地描述用户。

4、分析用户特征：通过探索各个特征之间的关联关系，抽取用户特征，建立用户的高维度画像模型。

5、构建用户画像：根据用户特征及关联关系构建用户画像，以更加全面、深刻的理解用户行为。

三、总结
构建用户画像是一项有助于更有效的实施活动和精准受众定位
的重要工作。

以上就是构建用户画像的基本步骤，包括获取用户数据、
数据清洗、提取用户特征、分析特征和构建用户画像。

产品介绍的目标用户画像与需求分析目标用户画像与需求分析是产品介绍过程中至关重要的一步。

通过准确把握目标用户的特征和需求，企业能够更好地制定产品定位、设计产品功能，提高产品的市场竞争力。

一、目标用户画像1. 年龄段：在进行目标用户画像时，首先需要确定产品的适用年龄段。

不同年龄段的用户在消费习惯、购买力、产品需求等方面存在一定的差异。

例如，针对年轻群体的产品可能更加注重时尚性和便携性，而中老年用户则可能更加关注产品的实用性和功能性。

2. 性别：性别也是一个重要的用户特征。

不同性别的用户在购买决策、产品偏好、使用习惯等方面可能存在差异。

例如，女性用户可能更关注产品的外观设计和美观度，而男性用户可能更看重产品的性能和实用性。

3. 职业和收入水平：目标用户的职业和收入水平对产品需求有一定的影响。

职业不同，用户对产品的需求也会有所差异。

例如，白领用户可能更需要高效便捷的产品，而创业者可能更关注产品的性能和创新性。

收入水平也决定了用户的购买力和消费习惯。

4. 兴趣爱好：用户的兴趣爱好是另一个重要的用户特征。

用户的兴趣爱好与产品的定位和功能密切相关。

例如，运动爱好者可能需要具备计步功能的智能手环，而音乐爱好者可能对音质效果较好的耳机更感兴趣。

5. 地理位置：目标用户所处的地理位置也是一个重要的考虑因素。

地域不同，用户文化背景、生活习惯和消费习惯存在差异。

企业需要根据不同地域用户的需求差异，进行产品的定位和市场营销策略的调整。

二、需求分析1. 基本需求：产品的基本需求是指用户对产品最基本的功能和性能需求。

在进行需求分析时，需要确定用户在购买产品时所期望的最低标准。

例如，手机产品的基本需求是通话、短信、上网等基本功能的满足。

2. 附加需求：附加需求是指用户对产品除基本需求之外的其他额外需求。

例如，对于手机产品来说，附加需求可能包括拍照功能、游戏娱乐功能、指纹解锁功能等。

3. 使用环境需求：用户在不同的使用环境中对产品需求也可能存在差异。

产品经理如何做用户画像一、什么叫用户画像？用户画像是指针对目标用户做一个客观、完整的分析，从而使产品提供的服务更加精确，专注。

二、为什么要做用户画像？●了解目标服务用户●为产品定位提供支撑●提高用户体验的时候更有针对性●进步一扩大用户群三、怎么做用户画像和用户研究？1.根据竞品或经验来判断●通过分析竞品，缩小用户范围●通过之前的行业积累来判断用户的属性，行为习惯2.访谈访谈可以是单人访谈，也可以是多人一起。

无论是对于新的产品还是产品的改版，都是很有必要的。

访谈不仅仅是询问，更是引导。

1)访谈前的准备A.准备好引导性问题，如：a)你正在解决什么问题？b)目前是是如何解决问题的，有哪些地方觉得不舒服？c)目前工作中什么最繁琐？B.对访谈者做好研究2)访谈后A.做好会议既要B.对用户进行归类，整理3.问卷调查1)确定问卷调查对象的用户范围2)设计问卷内容3)根据问卷调查结果提炼出共性的东西4.观察法1)静距离观察目标用户2)找出用户用得不好的地方3)倾听用户的抱怨点4)通过观察找出用户潜在的需求或更加的解决方案5.利用社交网络1)可以利用社交网络建立与用户间的联系，如：社区2)可以把自己的产品分享到社交网络，引导用户来评价6.沉浸式：自己成为深度用户1)分析自己代表了哪一类用户2)天天用7.数据分析1)了解用户的使用情况，在什么时间点，网络环境下使用2)分析不同用户的使用时长3)记录用户的整体操作轨迹4)分析用户在网站做出重要行为（如购买）前的操作轨迹。

四、用户画像的输出物是什么？1)用户的基础信息，如：年龄，收入等2)用户的人群特征，如：人均消费次数3)用户的操作场景4)用户的偏好行为。

用户画像连载一用户画像建设过程简析文章对用户画像的建立过程进行应用程序了较为详细的分析，希望通过此文，你能够对用户画像有一个系统的体悟。

早期的用户画像是通过对用户多方面内部信息的调研和了解，将多种重要信息分类聚合，产出几个有特征和气质的虚拟用户。

用户画像用于塑像辅助产品设计，评价消费需求是否有价值，别让配件偏离核心用户的需求；市场营销方面，可以用于方案制定，推广渠道选择，同时对运营人员也有一定的指导意义。

此种的用户画像但此粒度较为粗，用交互式的用户画像代表真实的用户。

用户画像会用以下的文档描述。

随着互联网的不断发展战略，积累的用户信息、行为记录越来越丰富，同时大数据处理和分析技术也业已已成熟，可以计算出每一个用户的移动用户特征。

特征使用从人口基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的一个个具体的标签表示，标签是某一用户特征的符号化表示。

为各个用户计算用户画像，这样更加贴近真实的世界舞台，每个人都是独树一帜，难以这回随随便便被其他人代表，用户画像精准到人。

用户画像用标签集合来表示，例如：吴某，男，32岁，河南人，北京工作，银行业，投资顾问，年收入50万，已婚，两套房，有孩子，喜欢社交，不爱运动，喝白酒，消费力强等。

基础信息可以通过用户的信息获得，但像是否有孩子、喜欢社交、喝白酒、消费能力等级等，用户不会告诉我们，需要建立数据模型才能计算出来。

当然，用户标签的体系是需要根据业务学门去包装设计的，比如银行和电商用户标签体系就会不同。

其它应用场景步骤更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立应用程序画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度分及来说说用户画像建立的过程。

梳理标签体系坚实基础是实现用户画像过程中最基础、也是最人格结构的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。

可以获取到的数据分两类，一类是业务系统内数据，一类是应用程序访问网站、APP产生的行为数据。

用户画像这事儿，运营人员都应该懂用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。

现在我们运营浅浮雕谈及用户画像，它也是和精准广告投放、精细化运营管理直接钩挂的。

这篇文章主要讲产品和运营角度的用户塑像画像。

希望看完后，逐步解决你一切关于用户画像的疑问。

用户画像一点也不神秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，果断或被动地收集，最后加工成一系列的标签。

比如猜用户是三女是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？我们标签也常把用户标签和用户画像对等。

但凡用户画像的文章，类似上为文图片都会出现，有用烂的趋势。

标签化是最直观的解释，但它不等于应用程序画像。

用户画像的正式名称是UserProfile，大家往往把它和UserPersona混淆，后者更真名恰当的名字是用户角色。

是产品设计和用户调研的一种方式方法。

当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户角色便是一种抽象的演算法方法，是目标用户的集合。

用户反派不指代具体的谁。

「她是一位25岁的白领，211大学毕业，汽车修理现在从事于互联网行业的设计工作，居住在北京。

单身，平时喜爱摇滚乐」，这段话语，常用来叙述产品的典型用户。

本文谈的UserProfile，更多是运营和数据息息相关的平台二级二类应用，本质是对任何一个用户都能用标签和数据表述。

它在企业迈大迈强的过程中有举足轻重的作用。

以下是核心的应用：对大部分产品，用户画像用不到推荐系统，个性化推荐也提高不了大大提高数个利润，毕竟它需要大量的用户和数据作支撑。

所以这些产品，更适合以用户画像为基础去驱动业务。

提了那么多好处，但是据我了解，不少公司，揣人因了一大笔钱招了不少人建设用户画像系统，结果用不起来。

或者做了一份用户画像的简报报告，性别用户地理位置用户消费金额，看上去挺矮小上的，看完也就看完了。

归根结底，难以用好。

很多用户画像初衷是好的，但是沦为了形式主义。

用户画像的基本定义B端用户画像在大体的定义上其实和C端没有太大的差别，都可以简而言之地定义为是一种勾画目标用户/客户、洞察用户特征、联系用户诉求与设计目标有效工具。

都采用贴标签的方式对用户进行分析和描述，解决的问题也都是更为明确的告诉设计师：“我们服务的是一群什么样的人？”之所以最后的落脚点还是人是因为无论是To C还是To B我们所服务的目标用户始终都是人这样一个载体，都是在为人做设计（明确这点很重要）。

所以这就要求我们无论是C还是B始终都需要站在人的角度来进行情感体验带入、痛点需求分析、决策因素推导，和C端一样B端同样需要想方设法的通过设计与用户达到情感共振只是对比C端而言B端所聚焦的方向有所不同，较为笼统说就是To C的用户画像是对个人个性、特征的放大、筛选、整合，To B的用户画像是对于具体行业职能、职位和权重需求的发现、剖析和理解。

而这具体的异同点我会在后面的篇章中详细的讲解02. B端用户画像的内容与特征1. 基础特征从基础特征来说，B端和C端的共通特征其实并没有太大的出入，都具有：标签性、真实性、实用性。

鲜明而独特的标签是我们连接目标用户的依据，告诉我们为什么选择这类用户而不是那一类用户，同时可以让设计团队进一步验证产品定位。

在标签不断被丰富的过程中，用户的形象也在不断变得立体，产品与设计的思考决策随之会更全面可信的真实度可以让设计师、产品经理较为有依据地对客户的诉求进行把握不至于被错误的信息影响设计目标的确立，同时这也是在项目推进的过程中与各部门沟通强有力的凭借和背书，能有效地抢夺设计过程中的话语权，所以一定要尽量去对你的目标客户进行最大程度的真实还原实用的意义主要存在于项目工作效率中，在B端的设计和产品中会比C端更加强调效率，项目的进程总是一环扣一环，前一个环节的错误都必然会影响到后面的环节，从而影响整体的进度，好的用户画像是一定能为你的设计开个好头，准确切中正确用户的正确需求，以其实用性大大提升整个团队的生产效率2. 独有特征除了上述的基础特征之外，B端用户画像还有着其独特的特点，而这也往往是困扰设计师们在建立有关用户画像的时候的难点，具体体现在：用户信息获取壁垒较高在这点上我把它们大概总结为四种主要原因：用户样本少、数据获取难、业务理解需求高、测试难进行第一，说到B端用户画像感受最为直接的就是：“关于B端的用户反馈是真的少”这主要是因为B端的用户的总量从体量上来说就比C端少了很多。

在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。

其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。

随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。

于是，“用户画像”的概念也就应运而生。

用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。

用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

用户画像的应用领域也越来越广，主要体现在以下几个方向精准营销：根据人群定向进行营销活动，能使得营销更有效率，同成本下，有更好的总体转化效率。

如：向在校学生推送更高优惠的营销活动，而向白领it从业者推送距离最近的酒店不需要营销活动。

推荐系统：用户画像、用户行为分析是高转化率个性推荐的极重要的数据基础。

如：向有收藏酒店行为的情侣，推送距离最近的情侣风格酒店。

搜索排序：在细化场景，将人群定向与意图分析结合，精细提高转化率过程中，可以根据人群标签进行有针对性的排序，如：推荐给大学生，情侣情调酒店。

筛选排序：在细化场景，精细提高转化率过程中，可以根据人群标签进行有针对性的排序，如：推荐给大学生，情侣情调酒店。

用户分析：将用户画像、用户行为分析结合，能够发现更高质量的用户人群。

例如，冬天黑龙江很多人会到海南住家庭旅馆。

商家分析：通过分析商家近期客户的用户行为与用户画像，能够更好地帮助商家发现商机。

例如，冬天黑龙江很多人会到海南住家庭旅馆。

通过上图可以发现，用户画像的应用贯穿在整个用户体验之旅的过程中，如果画像构建和应用合理，可以在各个方面促进业务的发展。

下面谈一下用户画像最基本也是最重要的部分，用户标签的构建。

一般用户画像可以按照基本属性、行为特征、消费特征、交易属性、兴趣偏好、潜力特征以及预测需求等方面去组织。

用户画像很重要，那你知道是怎么画出来的吗我们演过应该不下10篇关于用户画像的点心。

但是依旧不知晓得来应该怎么做一份用户画像出来。

干货里告诉品牌价值我们用户画像的价值、用户画像应该有的数据，用户画像应该包含的内容。

好的，我都按大神们的教导收集整理好数据了。

麻烦谁能得知我到！底！这！些！数！据！怎！么！处！理！啊！喂！今天我就抛砖引玉的说我回去曾经经手的一份用户画像及其每一步的建立步骤吧！当然我觉得那次的结果很粗糙，原因在于还是没人告诉我每一步要怎么做，但是起码应该是一个粗线条的步骤原型了。

希望今天之后大家能在收集齐全大神的数据建议之后，终于知道每步要怎么做了！不要像我一样，太惨了。

这里能就是郭老师老师说的能够准备好的所有的相关用户数据。

好的，我这些数据对于大家来说并不那么困难吧。

所以收集到了过后呢，就开始真正的处理数据了。

第一步：清洗数据本来我不打算说这个，但是觉得还是有必要努一句，收集到的数据很多收集都不用直接使用。

需要对数据进行编码编码和分类，还要去掉异常值和补全缺失值这些。

我这里将会用到分析软件是跟随我五六年的SPSS（用了这么多年依旧不是高手）。

我就假设这一步大家都做完了。

第二步：因素分析本来我也不知道为什么要做因素剖析分析。

直到我最近写字才了解，给大家解释一下做因素究其原因分析的原因。

用户画像就是把一堆数据分类，分到同另一类一组的数据所代表的人就是一类。

那么聚类就需要考虑把哪些数据拿出来聚类呢？比如说个人收入和家庭总收入。

这是两列数据，最后可能都会决定我是屌丝还是白富美。

要把这两个数据表征放进去志趣相投聚类吗？恐怕不是！聚类是不建议把垂直相关的数据都扔进去的。

为什么？因为高度相关了就基本要素等于同一个数据，你把同一个数据放进去两遍，不就是加重了这个数据在所有数据里的权重了么！这里一些专业统计词我就不过分推论了，这次真的可以百度。

知道了为什么要因素分析，就谈谈因素分析的作用，因素分析就是把N个数据先归归类，特别相同的就是两大类的了，我们挑其中一些数据资料数据就可以了。

用户画像是有点老生常谈的一类研究项目，网上有很多介绍方法论的文章。

然而就算是看了很多干货也可能依然做不好用户画像，因为不同的情况下，做法也不一样。

我在设计研究方案时，会基于一些现实因素去考虑：- 研究需求（目标）- 时间要求- 经费和资源的供给- 对结果的要求基于以上因素，我大致归纳了几种做法：（不同Case中用户画像的不同做法）表格中的几种Case不一定全面，现实中会出现各种各样的情况，不能固定套用，要具体问题具体分析。

最近一次做用户画像是第二种Case，我就拿这个Case来说吧。

过程流水账就不细说了，无非就是制定方案→招募用户→访谈执行→整理结果，网上很多类似的流程文章，我也不是写教科书的。

不过，在访谈完梳理结果的时候，用研需要考虑一个问题：划分用户类型的维度有很多种，到底选什么维度比较好？这又是个具体问题具体分析的话题了。

个人认为，应该看该项目的主要需求方是谁，再决定用什么维度划分。

嗯，我说的是“主要”，因为很多时候一个项目的结果是会给不同部门看的，但一个项目不可能满足所有部门的需求，就像一款产品不可能面向全市场用户，所以优先满足主要需求方。

另外，不同的行业领域，划分维度也不一样，这需要用研对那个行业有一定的了解。

在专业性比较强的行业领域（比如企业服务），用研跟比较了解该行业的产品经理一起讨论，会有不错的效果。

以互联网金融公司为例，产品设计部门要做用户画像，可能用户的投资风格、产品使用行为会作为重要的维度，以便日后针对不同用户的投资偏好推出不同的金融产品，设计不同的APP/网站功能；市场部门要做用户画像，可能用户的年龄、地域等人口统计学特征，以及媒介渠道会作为重要的维度，以便针对不同地域制定不同的市场推广计划，针对不同媒介渠道打不同的广告去覆盖不同类型的潜在用户。

（这里说的市场部，是指只负责拉新用户的部门。

）定量比定性要复杂，整个项目执行过程要考虑更多的因素，而且研究人员还要掌握一些统计工具和统计方法，知道不同的情况该用什么统计方法。

简易版用户画像，你需要掌握这3个数据处理方法衡量用户资产价值主要有两大维度：忠诚度和消费需求能力。

本文从这两方面进行了简易的用户画像，以此做出客户端分析，并说基本原理大家具体的数据处理方法。

某电商，已上线并稳定运营了一两年，日积月累了一些用户数据。

产品及运营想要了解平台的价值类型，以便预见性采取的采取不同运营策略。

（以下方法同样适用于广告、SNS等领域，或用以确认内容资产价值）确认用户资产价值类型，对不同用户，可操作性地采取不同运营策略，更深入的探究用户价值。

电商平台，衡量用户的价值主要包括用户有两大维度：要知道这个用户是怎样的用户，就是要知道这个用户在这两个维流形上的表现如何。

所以最高分我们给用户这两项数据分别打分，放到忠诚度和消费能力的对角线中，并分别以两项的均值（可做其他定义）为界，划分出4个象限。

以上，也可不拘泥于4个象限，划分出更多区域来进行更细化的运营。

1.获取数据获取数据因素（并不全面，仅以此为例）：用户忠诚度数据：用户消费能力数据：2.给用户的各项数据评分用户数据非常多，数值及跨度、单位可能出现大不相同。

要怎么处理，使各项相加后不致于偏向某些数据呢？这里我们可以使用数据系统化方法来处理这些数据。

“数据标准化”：在数据分析中，经常用到数据标准化。

比例数据标准化指的是将数据按数量缩放，使之落入一个小的特定区间。

清除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，适于不同单位或量级的相同指标进行比较和加权。

有两种非常重要系统化的数据标准化方法：归一化和标准化。

这里我们使用归一化方法。

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。

以购买频率为例，min=1，max=13,用户A的购买频率标准化=（3-1）/（13-1）≈0.2。

最近购置时间较为特殊，因为时间越短，忠诚度越高，所以要把计算公式改为（max-x）/(min-max)。

同理可得到用户消费能力评分：3.评分加权第1步我们已经得到了两个维度的各个各种因素因素的评分，可以加和算出两个平均分维流形的评分了。

编辑导读：用户画像、画像标签、用户分群，做运营的同学一定对这些名词都不陌生。

乍看上去，这三个名字好像都是在说同一个东西，但是他们具体有什么区别呢？本文作者对此进行了分析，一起来看看吧。

数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。

用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。

各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。

前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。

于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。

用户画像的概念并不新，甚至在互联网时代之前就已经出现了，最早由交互设计之父AlanCooper 提出:“Personasar e a concrete representation of target users.”是指真实的用户可以用一系列的属性数据建立的目标用户模型来代表。

从概念可以看出，用户画像用户特征的抽象概括，例如，我想知道购买了北京环球度假区的用户有什么特征，这样在产品设计、营销策略、广告投放时，可以更加精准。

就像两个人谈恋爱，只有了解了对方的脾气、性格、饮食习惯，才能投其所好、避其锋芒，愉快地相处。

用户画像是高度抽象聚合后的结果，一般应该于数据分析、辅助决策。

可以分为个体画像、群体画像。

个体画像主要应用于客服场景，帮助客服人员快速掌握咨询者特征以灵活调整话术，提升服务一次性解决率。

随着个人信息保护法的实施，个体画像的数据安全问题也越发重要。

群体画像是指某一类用户群体的画像特征分布，如微信公众号用户年龄分布，是Z时代多，还是80后更多呢?用来勾勒用户画像的特征维度，当你的团队有新同学加入时，你会从哪些维度去快速了解他呢?家乡、年龄、单身/已婚、工作履历、兴趣爱好等。

举个例子，用户画像标签中有一个生命周期的标签，根据业务特点或算法挖掘，任务最近一次下单时间距今180天以上，即定义为流失用户。

产品经理必备技能之用户画像用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户，设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。

通过用户画像，我们可以将产品用户具体化、形象化，从而更好地理解产品用户，设计出更加符合用户需求的产品。

那么用户画像怎么做？用户画像的应用场景在产品生命周期的各个阶段，我们可以通过用户画像形象生动表达的需求，让产品经理及团队成员有进一步的思考。

通过用户画像，了解产品的用户是谁、用户希望产品可以做什么以及用户在使用产品过程当中做了什么。

我们可以根据这三个目的，把用户画像分为一下三种应用场景：1.了解用户是谁在产品的BRD文档编写阶段和产品构想阶段，产品经理最关注的就是产品的用户、需求、场景，通过三要素判断产品的构想是否成立以及将产品的解决方案向boss进行汇报。

用户画像包含元素：基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等；需求：目前需要满足的需求；用户故事：虚拟产品的使用场景，例如用户会在生命情况下使用产品。

数据来源：有些产品新人可能会问，用户画像中的信息从哪里来？自己编吗？怎么可能！还是要有人物原型的。

在这里对于用户信息的收集有几种方式：1）通过行业分析报告分析、获取产品的用户信息、用户需求，进行信息整个形成用户画像2）通过用户访谈、问卷调查等方式收集用户信息及需求，根据调查结果形成用户画像实战：关于外卖类产品的用户画像2.用户希望产品可以做什么在产品设计阶段，产品经理需要将产品的设计思路、构想提交给各个团队进行产品设计开发。

那么如何能让设计开发团队清晰理解你想表达的思想以及用户的真实需求，这时就需要用户画像进行辅助说明。

通常以PRD、原型图为主，用户画像为辅。

用户画像包含元素：基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等；使用场景：明确产品使用是移动端还是PC端，什么情况下使用，设计产品性能，用户体验用户故事：描述用户任务以及用户完成任务时的产品使用路径。

数据来源：在产品设计阶段已经明确了用户的需求及使用场景，那么关于用户故事的描述可以总结为一下两点：，1）对用户进行访谈和问卷调查，2）可以邀请目标用户对产品原型进行模拟使用，了解用户的使用方式和行为，设计出更符合用户习惯的产品。

用户研究重新认识用户画像每个在互联网工作的人，对“用户画像”这个词熟悉得不能再熟悉。

用好用户画像，必须快速找到目标用户，利于产品设计。

本文将从六个各个方面，围绕用户画像展开分析，希望对你有帮助。

产品服务企业在定义产品和服务的功能时候，首先要明确指出其使用者是谁。

任何一类产品不可能有鉴于是针对所有人，也不可能将是针对某一个人，一定是特别针对某一个或某几个特定人群。

这些人群就是我们的目标群体，找到这类用户，第一件事就是要对用户或进行画像。

用户画像和目标人群分类帮助我们在脑海中建立并累积用户的形象，这个形象越具体、越生动，就越有作用。

如何把应用程序形象建立起来？怎样才能使用户形象更有利于产品设计？爱整洁，注重养生的天津阿姨——冰箱可用性测试调研。

实际这类人群对于冰箱在实际中的使用要求很高，对冰箱的整洁度、食物的细化保鲜频度都有明确的高要求，属于偏头痛冰箱产品的重度使用人群。

紧跟时代，喜欢分享的上海老克勒——网路系统三网融合用户研究。

紧跟黄金时代的上海老克勒，年纪虽大，但却喜欢在线上线下和他人面市分享新见闻。

网购经验丰富，个性化诉求鲜明的深圳青年——电商渠道用户研究。

在实际的用户电台节目中，发现这类人群生活节奏快、重度依赖网购。

即便有些收入较差，但却愿意在某些事情上多花钱不菲。

比如深圳某成都餐厅的服务人员，他们会养宠物，并且愿意为宠物想买智能化的卫士机，或者摄像头来监看它们。

以上三类人群是在实地深入细致调研中，真正地和用户成功进行交互，根本无法看到的鲜活个体。

他们肩头所具有的典型特征和个性化诉求，经过固化和提炼，可以从中挖掘出用户需求，对产品设计相当有启发。

所以在日常的工作和调研里头，历练积累各种各样的用户形象是非常重要的。

以用户为中心的产品设计路线图以中心用户为中心的产品设计路线图从用户入手，第一步确定产品孩童的目标青年人，此后进入到用户画像，在形成用户画像之后，进行用户需求挖掘和分析。

下一步，根据挖掘出的用户的形象和资金需求，导出产品概念。

想要制作有吸引力的用户画像，你需要了解这几点本文通过深入的了解用户画像的高等数学，剖析里面的逻辑，深入到设计理念中所，研讨用户画像是如何为产品深入探讨服务并对产品负责的。

用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。

在行业里，我们经常现象看到这样一个现象：做一个产品，期望期许目标用户能涵盖一切，男人女人、老人小孩、专家小白、文青屌丝……通常这样的切入产品会走向消亡，因为每一个产品都是为特定目标群的共同标准而服务的，当目标群的基数越大，这个标准就越低。

用户画像可以帮助产品团队持续关注他们的目标用户群，确保设计产出符合他们的需求和诉求。

在采用以用户为中心的设计方法时，用户画像是必不可少的计算机程序。

用户画像可以帮助产品团队持续关注他们的前提条件目标用户群，确保设计产出符合他们的需求和诉求。

从开发业务需求、产品概念、功能规划和Web内容，到产品用户界面进行交互和视觉设计，用户画像在整个设计建筑设计周期中都是非常有用的。

艾伦·库珀率先采取目标导向的设计方法，包括使用用户画像，作为高科技产品交互设计的实用方法。

创建所画一个用户画像是非常快且有效的方式，可以量化不同背景和生存环境中使用特定中均产品、提供服务电脑系统或者系统的不同用户群的需求。

设计用户画作回答了最重要的问题：“我们应该为谁产品设计产品？”角色类似于化身，并为目标中具有共同特征的部分提供具象的身份，包括使用行为、态度、偏好、需求、才能、技能、痛点和愿望。

有效率一组画像应该提供目标用户群真实可靠的表述，语意并且考虑到他们的场景和语境。

图1显示了一个画像正则表达式。

角色类似于化身，并为目标用户群中具有共同特征的部分提供具象的身份。

图1（一个客户端画像示例）基于定性和定量判为的用户研究，用户画像提供服务为典型用户提供了更加真实、具体的描述。

用户画像可以帮助你准确地识别并且定义现有配件或服务的目标产品与服务人群，包括他们的需求和期望以及他们在使用该产品时遇到的痛点。

互联网产品设计中的用户画像一、什么是用户画像用户画像（User Persona）是指基于用户调研和数据分析，将用户群体创造性地描述为一个个具有人性化特征的虚拟角色。

用户画像不仅包含用户的基本信息，还包括用户的喜好、需求、习惯等方面，是产品设计中非常重要的一环。

二、用户画像在产品设计中的作用1.帮助产品团队更好地了解用户：通过用户画像，产品团队可以深入了解用户的需求和行为习惯，从而更好地为用户量身定制产品。

2.指导产品设计和优化：用户画像可以直接指导产品设计和优化，从而更符合用户需求。

3.为产品营销提供帮助：通过用户画像，可以清晰地了解用户的消费习惯，从而为产品在市场上的推广提供帮助。

三、用户画像的构成要素1.用户基本信息：用户画像的第一个要素是用户的基本信息，包括年龄、性别、婚姻状态、教育程度、职业等。

2.用户特征：用户画像的另一个重要要素是用户的特征，包括兴趣爱好、购物习惯、消费能力等。

3.用户价值观：用户的价值观也是用户画像的重要一环，包括个人信仰、人生目标、价值取向等。

四、用户画像的制作步骤1.确定目标用户：首先需要确定产品的目标用户，根据不同用户群体的特征，制作相应的用户画像。

2.数据收集和分析：通过调研、问卷调查等手段收集用户的基本信息和特征，然后将这些数据进行分析和整合。

3.画像表达：将用户数据表达成一个个具有人性化特征的虚拟用户角色，包括用户的基本信息、特征和价值观等方面，以便产品团队更好地理解用户需求和行为特征。

五、用户画像制作中的注意事项1.数据来源要准确：用户画像的制作需要依赖高质量的用户数据，需要确保数据来源的准确性和完整性。

2.数据分析要深入：用户画像不能仅停留在表面了解，需要深入分析和挖掘用户数据，以便更好地帮助产品团队了解和满足用户需求。

3.画像描述要有生动性：用户画像需要通过生动的语言和形象的描绘，表达出用户的真实特征和行为习惯，以便产品团队更好地理解用户需求。

六、结语用户画像在互联网产品设计中起着非常重要的作用，是产品团队了解用户需求和进行产品设计的重要基础。

怎么去做用户调研？——用户画像篇对于产品经理来说，做用户调研是一项很重要的过程，能够有效地获取用户真正的需求，那么怎么去做用户调研呢？本篇文章作者将为你解答，感兴趣的一起来看一下吧。

用户调研，就是带着某些调查目的去直达用户，根据用户反馈，记录下当前的某些现象，并对此进行事后分析的行为。

大致的形式包括四种，有从定性角度去考虑的用户访谈，可用性测试；也有从定量角度去分析的问卷调查，数据分析。

对于产品侧而言，无论是哪种形式的用户调研，最终目的均是，在确保调研有效性的前提下，得出什么样的用户倾向于做出怎么样行为的结论。

切勿拿着误以为有效的调研结果做出看起来正确的分析，本质上讲，用户调研是统计学上的问题。

用户调研方法论系列的分享，将分为三个篇章进行，分别是用户画像篇（什么样的用户）、指标体系篇（怎么样的行为）以及调研时间篇（调研有效性）。

本期，主要分享的是，如何思考用户调研中的画像建立。

同时以工具类APP（美的美居）的社区话题（场景知乎）冷启动为例，进行案例分析。

一、画像什么是用户画像？通俗来讲就是通过某些可收集的指标来对某个用户，或者某类群体进行介绍。

如，居住地为广州的男性群体。

又如，居住地为广州，月均收入≥5k，家庭购买智能家居设备数≥5的男性群体。

从上例子可看出，限制条件越多，某类用户被介绍的越详细，也即用户画像被刻画的越深刻。

特别地，当经过某些限制条件进行筛选后，符合条件的用户数只有1个，则某类群体退化为某个用户。

这就是所谓的互联网黑话——颗粒度，等同于限制条件数量，限制条件越少，颗粒度越大，描述现象越宽泛。

限制条件越多，颗粒度越小，目标现象越明确。

值得注意的是，对用户进行介绍的指标必须是可被收集的，对于产品侧而言这决定了某个画像是否具有分析的意义。

而对于某次用户调研，如何去刻画一个用户，或是某类用户群体，可从四个维度去进行思考，分别是事前画像、事后画像、静态划分以及动态行为。

1. 事前画像&事后画像用户调研所刻画的画像，是事前还是事后，根据调研前，是否明确用户群类的特征而作区分。

一文讲透！如何做好用户画像分析，从0到1掌握关键信息认识用户画像1.什么是用户画像在企业经营过程中，生产出的产品会销往不同城市，甚至不同国家。

面对庞大的用户人群，企业必须把这些人汇总归类到不同的具有代表性的人群中。

用户画像就是以数据为核心，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。

用户画像代表 - 派可数据用户画像这种解决方案，最开始主要服务于销售和电商等直接与用户进行沟通的领域，后来人们逐渐意识到它的重要性，开始把用户画像拓展到所有和用户产生关联的业务活动中。

目前，企业在生产、运营、营销、销售等一系列业务过程中，都已经开始结合实际情况，将不同的用户角色其中的具有相同特征的人员划分出来，作为一种具有代表性的受众群体，这些不同的受众群体，就组成了产品客户的用户画像。

随着互联网的不断发展，大数据时代已然来临，这种情况下，用户画像更是显得尤其重要。

我们把这些经过用户画像归纳出来的一系列标签，通过信息流广告、智能推荐、内容展现等互联网业务手段进行针对性的使用，将会带来更高的点击和转化率。

2.用户画像有什么用前边我们说过，大数据时代让用户画像更加火热，但反过来说，用户画像需要提取大量的用户信息、处理海量的日志，需要花费企业大量的时间和人力。

处理用户画像数据 - 派可数据但即便如此，大部分企业还是乐此不疲地给自己的用户制作准确的用户画像，这足以证明用户画像的强大，那么用户画像究竟强在何处，又能对企业发展提供什么样的帮助：•用户画像能提供个性化的服务。

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；•用户画像能提供更精准的营销。

编辑导读：用户画像能够帮助我们专注于对用户最重要的事情，有针对性地设计和决策。

本文将围绕用户画像的三种类型展开分析，希望对你有帮助。

对于大多数团队来说，用定性的方法创建用户画像是工作量与成果之间的正确平衡，但是无论规模大小，任何组织都可能从中受益。

用户体验工作中使用的用户画像是针对用户背景、动机、需求和产品使用说明的一种快速的，引起共鸣的速记。

这些帮助我们专注于对用户最重要的事情，并在制定设计决策时全神贯注。

因此，这些方法必须始终扎根于对用户的定性理解，并反映出驱动他们的原因和原因，它们不应基于不同人口统计或分析变量之间的（通常是可疑的）相关性。

用户画像并不是要事无巨细地记载每种可能的用户类型。

而科学意义上的分类法，是根据大量的心理、人口统计学和行为变量进行整齐的分类，在考虑数十或数百种角色类型时做出设计决策将很快变得笨拙。

用户画像的全部意义在于它们令人难忘，可操作且彼此不同–在这里它们是总结我们不同受众群体的主要需求，这样我们就可以很容易地回忆和理解他们。

团队可根据其所依据的研究数据，通过三种不同的方式来创建用户画像：初级用户画像，一般是在没有任何研究的背景下建立的。

是通过团队的经验（或是合理的猜想）并建立在已有的用户数据基础上，来判断产品的用户应该是怎样的。

但实际上，大部分用户画像都仅仅是基于团队对用户的猜想。

一般初级用户画像通常是在包含团队以及主要利益相关者或客户的研讨会中创建的。

，研讨会通常需要2到4个小时；每个参与者（使用一个简单的模板）创建自己的2–5个初级用户画像，然后与组共享。

小组讨论所有角色，并将各种属性组合，最终重新混合和编辑为3–6个原型性用户画像。

初级用户画像是在研讨会的情景下创建的，包含了简短的人口学描述，目标，痛点以及解决方案。

由于初级用户画像不需要调研得到，所以初级用户画像比较适合精益化的流程或是低成熟度的产品，或者可能不需要用到用户画像。

初级用户画像第二个重要的价值在于让团队对用户有一个大概的假想。

编辑导读：用户画像是产品经理必备技能之一，我们可以通过构建用户画像了解客户和挖掘需求。

本文作者从自身工作实践出发，分享了B端用户画像构建的相关思路，供大家一同参考学习。

当我们身处黑夜在茫茫海上漂流时，内心最迫切渴望看到地是远方的灯塔；当我们在面对未来产品方向四处张望而犹豫不决时，最需要的就是收回注意力、看清楚我们所服务的客户。

为什么？因为产品和服务只是企业将价值传递给客户的一种工具和媒介，无论产品形态如何，其本质都是在解决客户的问题。

因此，在任何一个踌躇不前的时刻，我们都需要停下脚步回归本质，认真地再一次审视我们所服务的客户：他们到底是什么样的人？他们各自又有什么样不同的特征和需求？只有在明确解决了这些问题之后，我们才能拥有更懂客户和业务的团队，从而能够更有的放矢地进行下一步的决策，最终，也就能够在对手林立的行业市场中更好地寻求机会和突破。

客户画像对于团队这么重要，那么应该从什么时候开始搭建呢？个人认为越早越好，但是务必注意控制深度和成本，因为不同阶段的企业其侧重点有所不同。

在初创期，产品团队可以通过关注典型客户来积累定性数据，从而低成本搭建客户画像；而到了成长期和成熟期，在拥有大量客户数据的前提下，企业可以逐渐过渡到使用定性&定量相结合的方式来形成更为清晰的客户画像。

那么，一家企业的客户画像体系到底应该如何搭建呢？乍一听好像很复杂，但客户画像体系的搭建其实就是为客户打标签。

我们可以将其简单类比为一个警局画手为小偷描像的过程：3名证人先向画手分别描述小偷的长相和特征，画手在甄别剔除部分夸大的描述之后，通过画笔画出该小偷的图像，最终张贴到各大网站悬赏缉拿。

同样，搭建客户画像体系也是在经历一个相似的流程：画像数据获取、数据处理、特征标签体系搭建和最终的数据分析&呈现。

画手是没有亲眼见过小偷的，那么在他下笔前就需要从多名证人口中获取小偷的特征描述；同样，在我们为客户“画像”之前，也需要从各个来源渠道去获取数据。