什么是用戶畫像特征？用戶畫像有什么特點(diǎn)？It 一個(gè)客戶想讓你畫一幅肖像。;的令人滿意，所以你必須記住他的特征，你畫肖像時(shí)必須記住主要特征。App用戶畫像怎么做？用戶畫像的操作流程用戶畫像作為一個(gè)非技

什么是用戶畫像特征？

用戶畫像有什么特點(diǎn)？It 一個(gè)客戶想讓你畫一幅肖像。;的令人滿意，所以你必須記住他的特征，你畫肖像時(shí)必須記住主要特征。

App用戶畫像怎么做？

用戶畫像的操作流程

用戶畫像作為一個(gè)非技術(shù)性的操作，會(huì)通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)整合和與用戶的多維度交流來(lái)實(shí)現(xiàn)。這和很多職業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)有很大差距，但小源也在不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐。這篇文章更多的是關(guān)于小源 的學(xué)習(xí)和重新記錄用戶畫像的過(guò)程。小源理解的用戶畫像的過(guò)程并不是很復(fù)雜。簡(jiǎn)單總結(jié)一下，會(huì)有三個(gè)重要的過(guò)程。

1.用戶維度過(guò)濾

用戶畫像需要基于真實(shí)有效的數(shù)據(jù)。在做用戶畫像的過(guò)程中，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合。首先，并不是所有的數(shù)據(jù)信息都有用。其次，數(shù)據(jù)會(huì)有主次重要和不重要之分。在每個(gè)公司的不同階段，構(gòu)成用戶畫像的數(shù)據(jù)維度會(huì)有所不同。

用戶畫像維度的選取是為了指導(dǎo)營(yíng)銷、產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，不同職能人員對(duì)不同用戶畫像維度的重視程度不同。以電子商務(wù)平臺(tái)為例，客服銷售關(guān)注用戶 購(gòu)物情況，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)關(guān)注頁(yè)面用戶體驗(yàn)的變化，渠道推廣關(guān)注用戶 交通方面的表現(xiàn)。

有人認(rèn)為維度越多越好，這樣用戶畫像的結(jié)果會(huì)更全面。然而，小卓沒(méi)有。;我不這么認(rèn)為。用戶畫像是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程。強(qiáng)行追求更全面的維度，有時(shí)會(huì)耽誤營(yíng)銷決策。比如有的公司做用戶調(diào)查總覺(jué)得數(shù)據(jù)不夠，然后花了很多時(shí)間。

去做數(shù)據(jù)的收集，最后做營(yíng)銷決策，但是因?yàn)閿?shù)據(jù)收集時(shí)間太長(zhǎng)，很多維度因?yàn)闀r(shí)間延遲而失去了時(shí)效性價(jià)值。

為了避免這種情況，用戶 的數(shù)據(jù)維度分為靜態(tài)維度和動(dòng)態(tài)維度，然后對(duì)維度屬性進(jìn)行分類，然后開(kāi)始數(shù)據(jù)信息采集的過(guò)程。APP刷評(píng)論

2.數(shù)據(jù)信息收集

收集數(shù)據(jù)的將決定數(shù)據(jù)是否有效。網(wǎng)上操作的常用方法是 "監(jiān)控和跟蹤用戶，一般是PC端的cookie和移動(dòng)端的IMEI和IDFA。初始化階段常用的方法是用戶訪談。

當(dāng)然，也有結(jié)合數(shù)據(jù)追蹤和用戶研究來(lái)收集用戶數(shù)據(jù)信息的，比如電商運(yùn)營(yíng)。除了跟蹤用戶購(gòu)物訂單等數(shù)據(jù)，還可以篩選出特定用戶進(jìn)行訪談和調(diào)研，比如:產(chǎn)品選擇偏好、產(chǎn)品消費(fèi)反饋等等。

3.數(shù)據(jù)建模和分析

數(shù)據(jù)是零散的或者表面的，收集的數(shù)據(jù)要整理成用戶畫像，通常是通過(guò)數(shù)據(jù)建模來(lái)創(chuàng)建的。小源大部分地區(qū) 的聯(lián)系人都是比較初級(jí)的用戶。人像基本可以通過(guò)excel工具進(jìn)行整合。對(duì)于技術(shù)工具層面的數(shù)據(jù)建模，有興趣可以看推文第二篇。

在數(shù)據(jù)量不大并且用戶 的肖像是相對(duì)初級(jí)的，它可能不足以分類用戶 的屬性通過(guò)篩選、分類和整合的過(guò)程，然后確定用戶 的肖像。但是在產(chǎn)品還沒(méi)有上線或者數(shù)據(jù)量不大的情況下，運(yùn)營(yíng)還沒(méi)有進(jìn)入到深度精細(xì)化的階段，對(duì)用戶的初級(jí)加工 的肖像也可以避免許多決策過(guò)于主觀。

在大量精細(xì)化用戶畫像的情況下，需要通過(guò)一些用戶畫像的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化，然后做聚類、回歸、關(guān)聯(lián)、各種分類器等算法。相關(guān)性分析和RFM模型都是用戶畫像中常用的數(shù)據(jù)建模和分析方法。