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用戶畫像分析怎么做
首先，是找到目標用戶。以Tik Tok為例。在Tik Tok剛剛開始上線之后，分析我們的用戶是誰是非常重要的，比如什么年齡，性別，地域教育等等。這樣可以快速幫助產品找到當前的主流用戶群體是否是產品的初始定位。如果完全不同，那就是產品的設計出了問題，偏離了方向。
上線一段時間后，我們可以把用戶分成不同的活躍程度。比如都玩Tik Tok，有的天天玩有的偶爾玩，有的能刷很久，有的刷完就走了。頻率和時長成了此時用戶最大的特征差異。那么，不同頻率和時長的用戶在年齡、性別、地域上有什么區別呢？這些是對特征的進一步認識。
一段時間后，部分用戶會保留和流失用戶，需要分析保留用戶和流失用戶在行為特征上是否有特殊差異。
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用戶畫像
目錄：
一、概念
二、目的
三、用法和具體應用場景
四、如何構建
用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息抽象出的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像的核心工作即是給用戶貼“標簽”，而標簽是通過對用戶信息分析得來的高度精煉的特征標識。
User Persona和User Profile似乎都可以譯成用戶畫像，本文討論的是User Persona，區分如下：
產品經理通過調研（問卷、訪談等）找出用戶（目標、行為、觀點上）的共性與差異，將其區分為不同類型，每種類型中抽取出典型特征。賦予名字、照片、人口統計學要素、場景描述，構建出人物原型。它讓產品經理做設計時拋開個人喜好——“為具體的用戶做設計，要遠遠優于為腦中虛構的人物做設計。”
Alan Cooper（交互設計之父）最早提出Persona的概念：“Personas are a concrete representation of target users.”Persona是目標用戶的具體表示，是建立在真實數據上的目標用戶模型。Persona是為產品設計服務的，關注焦點在用戶行為、動機、態度上。
Profile的標簽是每個用戶獨有的，是利用已獲得的數據，勾勒用戶偏好的數據分析方法。猜測這個用戶是男是女，生活工作所在地，喜歡哪個明星，要買什么東西等。這些數據為運營人員實現精準營銷、個性化推薦、獲取、挽留客戶提供了依據。對電商、金融行業、內容類產品（知乎、豆瓣、微博、短視頻等）尤為重要。
在知乎上有一個與此相關的帖子 User Persona 和 User Profile
1.精準營銷，分析產品潛在用戶，針對特定群體利用短信郵件等方式進行營銷；
2.用戶統計，比如中國大學購買書籍人數 TOP10，全國分城市奶爸指數；
3.數據挖掘，構建智能推薦系統，利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什么運動品牌，利用聚類算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況；
4.進行效果評估，完善產品運營，提升服務質量，其實這也就相當于市場調研、用戶調研，迅速下定位服務群體，提供高水平的服務；
5.對服務或產品進行私人定制，即個性化的服務某類群體甚至每一位用戶（個人認為這是目前的發展趨勢，未來的消費主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10歲兒童的玩具，通過用戶畫像進行分析，發現形象＝“喜羊羊”、價格區間＝“中等”的偏好比重最大，那么就給新產品提供類非常客觀有效的決策依據。
6.業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略
用戶畫像在階段和目標不同的時候承擔的使命也不盡相同，咱們分別針對三個階段來說說用戶畫像的意義：
1.初創期：產品還未定型
這個階段往往指的是公司剛剛創立，產品還未成形，需要通過用戶畫像來定義產品模式與功能的階段，這個階段你需要做大量偏宏觀的調研，明確你的產品切入的是哪一個細分市場，這個細分市場中的人群又有哪些特點，他們喜歡什么，不喜歡什么，平均消費水平怎么樣，每天的時間分配是怎么樣等等等等。
在這個階段，你做用戶畫像的意義在于為你的產品定義一個市場，并且你能夠清楚地知道這個市場能不能做，能不能以你現有的產品構思去做，做的過程中會不會出現一些與基本邏輯相違背的問題。如果分析之后可以做，那就立馬作出產品原型，小步快跑、試錯迭代；如若不行，趕緊換個方向、換個思路。
所以，這個階段的用戶畫像意義在于業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略戰略。
2.成長期：產品運營中
【網站用戶畫像分析怎么做用戶畫像怎么做選擇什么屬性】 在這個階段你公司產品已經被市場認可，各項數據處于一個上升期。這個時候用戶畫像所承擔的責任就又變了。在這個階段，你需要通過產品后臺所反饋的數據（顯性、隱形等，后文會介紹）進行整理，得出一個詳細的用戶畫像，這里不像在初創期那樣做泛調查，抓宏觀。而是需要改變策略，從細節抓起，從每一次和用戶的交互中尋找用戶的真實需求。比如，你是做微信運營的，昨天的閱讀量和前天相比是多了還是少了？轉發數和收藏數都是什么變化？用戶留言是增加還是減少？后臺反饋怎么樣？通過這些對比，你大致就會得出結論，并指導優化往后的工作。如果是產品運營那涉及的數據就更多了，訪問數據、打開頻率、登錄次數、活躍時間等等，結合起來分析，用戶的需求會更加明確。
所以，這個階段的用戶畫像意義在于精準營銷，使產品的服務對象更加聚焦，更加的專注，能更好地滿足用戶的需求，優化運營手段，并提升公司的經營效益。
3.成熟期：尋求突破口
這個階段，產品已經很成熟了，公司也已經有了穩定的運作模式，市場地位趨于穩定，日常工作也大多以維護為主。這個時候，用戶畫像用來干嘛？尋找新的增長點和突破口。
當產品轉型時，老用戶會有什么樣的反應？離開還是成為新的核心用戶？新產品預計會有多少用戶導入？結合老用戶需求，新產品有哪些功能不能被遺棄？
這都是你要考慮的問題，這個階段的用戶畫像建議將初創期的泛調查與成長期累積的用戶畫像結合起來做，這樣對于新產品才有一個更好的保障。
用戶畫像不是拍腦袋想出來的，是建立在系統的調研分析，數據統計基礎之上得出的科學結論。
用戶畫像一般會存在多個，要考慮用戶畫像的優先級，不能為超過三個以上的用戶設計產品，容易產生需求沖突，要分清楚哪些是核心用戶，哪些是打醬油用戶。
同時，用戶畫像不是一確定就一成不變的，而是根據實際情況不斷修正。
顯性畫像：即用戶群體的可視化的特征描述，如目標用戶的年齡、性別、職業、地域、興趣愛好等特征；
隱性畫像：用戶內在的深層次的特征描述。包含了用戶的產品使用目的、用戶偏好、用戶需求、產品的使用場景等。
一般分為三個步驟：基礎數據采集、分析建模、結果呈現
1）基礎數據采集
數據不說謊，是構建用戶畫像的核心依據，建立在客觀數據基礎上的用戶畫像才是有說服力的。
在基礎數據采集方面，可以通過列舉法，先列舉出構建用戶畫像所需要的基礎數據。
具體的思路如下：
當然上面列舉的數據緯度相對比較多，在構建用戶畫像過程中會根據需求進行相關的數據篩選。
在基礎資料和數據收集環節我們會通過一手資料和二手資料獲取相應的基礎數據。
關于通過問卷調查和訪談的形式做用戶畫像調研：
A.問卷調研
問卷調查第一要考慮樣本的數量，其次內容的設計，要考慮研究的目的，畢竟這是一項有目的的研究實踐，另外，通過問卷獲取的信息，不一定是非常確定的，存在很多變量因素，數據可以作為參考，要以質疑的眼光看待。
B.用戶訪談
訪談之前要列好訪談提綱，圍繞用戶的角度，他的想法，他的行為等角度，具體步驟如下：
在分析訪談結果時，采取關鍵詞提煉法，針對每個用戶對每個問題的回答，進行關鍵詞提煉，將共性詞匯總，具體思路如下：
2）分析建模
當我們對用戶畫像所需要的資料和基礎數據收集完畢后，需要對這些資料進行分析和加工，提煉關鍵要素，構建可視化模型。
案例：
有一個網絡來源資料，關于95后的用戶群體的研究。
通過搜索你可以獲取到以下資料（基礎數據采集）：
企額智庫《透視95后：新生代社交行為》
QQ空間獨家大數據《“95后”新生代社交網絡喜好報告》
百度《00后用戶移動互聯網行為洞察》
中國大數據產業觀察《2015年95后生活形態調研報告》
接著，對這些報告進行分析和關鍵詞提煉，概括出整個95后群體標簽（分析建模），具體如下：
3）畫像呈現
畫像呈現即從顯性畫像、隱性畫像、場景和需求等方面，給用戶打標簽。
案例：
這一步也要將收集到的信息進行整理和分析并歸類，創建出用戶角色框架（更全面地反映出用戶的狀態），然后根據產品側重點提取出來，進行用戶評估分級，并結合用戶規模、用戶價值和使用頻率來劃分，確定主要用戶、次要用戶和潛在用戶。
構建用戶畫像的目的，是為了充分了解用戶，為產品設計和運營提供有有價值的參考，為運營戰略服務。
網絡營銷與策劃的用戶畫像實操怎么做
網絡營銷與策劃的用戶畫像實操如下：
第一步：建模，獲取原始數據得到用戶行為信息，數據預處理，分析用戶行為，通過模型進行預測，完善用戶畫像，預測用戶的操作行為；
第二步：思考多維度刻畫用戶畫像：自然屬性、興趣屬性、地理位置信息、IP、隱含屬性。
第三步：標簽，用戶需求和用戶場景不斷更新，所以標簽體系在不斷的完善。
第四步：映射用戶畫像。
第五步：評估用戶畫像；第六步：數據可視化。
如何做“用戶畫像”？
首先講一下么是用戶畫像，用戶畫像是通過用戶調研去了解用戶,根據他們的社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，完美地抽象出一個用戶的商業全貌。用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解并且方便計算機處理。
構建用戶畫像有什么好處呢，用戶畫像可以讓商家在產品設計的過程中能夠更加關注在目標用戶的洗好和行為來進行產品設計，而且用戶畫像作用不僅僅找到用戶的主需求，很多隱形的需求都會被發掘出來。而且商家廣告投放等方面，能進一步提升精準度，提高信息獲取的效率，從而減少無作用的浪費。
最后是如何構建用戶畫像，要建立用戶畫像必須建立在真實數據的基礎上，將構建用戶畫像平臺所需的數據分成用戶、商品、渠道三類，然后按產品需要，給不同的用戶特征貼上合適的標簽。標簽需要精簡易區分少交叉重疊，這樣是為了方便數據統計，構建數據集合，后續進行數據挖掘和聚合分析。最終是用戶畫像的呈現，用戶畫像的呈現分為兩個部分，一部分是顯性的呈現，呈現的是用戶的給俺個標簽特點；另一部分是隱形的，呈現的是需要我們去分析的用戶潛在需求。顯性的標簽就是用現在的特點需求。而這些隱形的標簽所代表的需求可以為以后的產品發展起到指引的作用。

3步走，學會描繪用戶畫像
很多人說過“用戶虐我千百遍，我待用戶如初戀” 。
然而，你真的待用戶如初戀了嗎？你知道用戶的年齡、學歷、喜好嗎？
如果用戶幾千上萬，你不可能接觸到每一個用戶。要想了解一個產品/服務的使用者，少不得要做用戶畫像工作！
一、用戶畫像是什么
簡而言之，用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息抽象出的一個標簽化的用戶模型。
▼ 標簽化的用戶
根據不同產品、不同目的，用戶畫像又分：
品類用戶畫像
產品用戶畫像
品牌用戶畫像
用戶行為軌跡畫像
用戶態度/價值觀畫像等
二、為什么要做用戶畫像
通過用戶畫像，我們能描述、認識、理解用戶，進而為產品開發、用戶服務、市場探索、品牌策略、營銷方案提供決策支持。
因此，需要用戶畫像的人很多。市場、運營、公關、產品、研發、銷售都需要了解自己的用戶。
比如：同樣是新聞類公眾號，A的用戶大多是20-40歲的年輕人，B的用戶大多是40-60歲中年男性，他們推送內容的主題、風格必然大相徑庭。
▼根據用戶畫像細分用戶
ATEM四種類型用戶不同的需求度和消費力
三、怎么做用戶畫像
1、確定研究對象和需要了解的屬性
通常我們選用的屬性有
自然屬性：年齡、性別等人口統計學特征
社會屬性：職位、職業、收入、婚姻狀況等
興趣屬性：習慣、愛好等
消費屬性：產品、渠道、頻率、數量等
不同行業、不同業務場景對用戶畫像需求大大不同。如何選擇合適的屬性？
1、目標相關的
產品/品牌相關
商業目標相關
項目目標相關
2、容易獲取的
問得到的
容易答的
讓人信的
3、有利區隔的
共性vs.個性
硬性vs.軟性
質性vs.量性
X內容網站用戶畫像研究
研究目標：了解網站服務的用戶特點，更有針對性地為其提供內容服務，增加用戶粘性，進而提升網站價值
為達到目標，需要了解這些屬性
網絡相關的：
網絡在各媒介中的占比、網絡的優勢與特點……
網絡使用習慣——頻率、時機、時長、活動……
內容相關的：
內容來源、關注類型、瀏覽時間、使用工具……
內容定義、關注程度、關注原因、分享理由……
2、數據來源
1）大數據挖掘
從產品本身入手。例如：對電商網站來說，用戶所在地、消費頻次、銷售額等數據均可以從產品內獲取。
2）網絡調研
愛好、收入等用戶屬性大多是產品本身沒有數據積累的，這就需要通過（定量/定性）調研來獲取。
3、用戶標簽生動化
用戶畫像研究是具象-抽象-再具象的過程。
從具象的用戶個體數據出發，抽象出描述用戶群體的客觀的用戶屬性的數據，再以生動的標簽立體直觀的描述用戶。
因此，當我們從海量數據里統計出用戶屬性，接下來的重要工作就是給用戶貼上生動化的標簽。
經統計，某網站用戶屬性為：
性別男性:女性=74%:26%
年齡 20-29:30-39:40-49:50-59=10%:28%:43%:19%
學歷≤ 高中:大專:本科:≥研究生=10%:30%:48%:12%
標簽生動化的過程：
Step1設立參照系
網絡用戶、競品用戶
Step2找出差異點
Step3提煉“關鍵詞”
偏男性、偏年長、本科多
Step4講一個生動的故事
蔡一德
男，45歲，本科學歷
在一家國營企業任部門經理，他在這個崗位上已經做了5年了，成為單位里不可或缺的“骨干中層”
他有一個女兒，馬上就要中考了，他和妻子現在正為女兒的學習和志愿煩心
看新聞已經成了他的生活習慣之一。每天上班、打開電腦的第一件事，就是打開自己熟悉的XX客戶端，瀏覽一下時事新聞
看看新聞，可以讓自己清醒、放松，也有了和同事朋友聊天的談資，可謂“一舉多得”……
生動化這一工作，讓用戶在我們腦海中留下一個“人”的形象，而非一堆標簽的簡單堆砌。
* 問卷網模板庫有很多用戶調研相關的問卷模板，如果你還沒有找到給自己產品做用戶畫像的思路，去那兒看看。
網站用戶畫像分析怎么做
首先是尋找目標用戶, 拿抖音為例, 抖音剛開始上線以后, 很重要的一點就是要去分析我們的用戶是誰, 比如是什么樣的年齡性別地域學歷等等, 這可以很快幫助產品去發現現在的主流的用戶群體是不是產品最開始的定位, 如果完全不一樣了, 那就是產品哪里的設計有問題偏離了方向。
等上線一段時間, 我們就可以對用戶進行不同活躍的等級的劃分, 比如同樣都是玩抖音, 有天天玩的也有偶爾玩的, 有一次可以刷很久的, 也有刷刷就走了的用戶, 頻次, 時長成了用戶這時候最大的特征差異，那么不同頻次, 不同時長的用戶他們的年齡，性別, 地域有什么差異, 這些都是特征的進一步洞察。
再過一段時間, 有用戶留存有用戶流失, 需要去分析留存和流失的用戶在行為特征上的差異是否有什么特別不一樣的。

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