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超详解析用户画像分析法 用户画像分析怎么做

用户画像分析
法 。
作为一个产品，你一定很熟悉用户画像这个词 。什么是用户画像？我们如何结合业务场景创建可用的用户画像？用户画像的作用是什么？
可以先思考以上三个问题~
首先，我们来说说什么是用户画像 。
一、什么是用户画像？ 用户画像就是识别用户的各种特征，通过识别给用户贴上各种标签，然后通过标签把用户分成不同的群体，分别针对不同的群体进行产品/运营操作 。
二、标签都有哪些？ 这里我们将标签分为四类:
第一类：基础属性 如年龄、性别、生日、星座、学历、身高、收入、职业等 。
第二类：社会关系 婚姻，有没有女孩男孩，家里有没有老人，性取向等等 。
第三类：行为特征 行为特征分为两块:
基本行为：注册时间、来源渠道、最近一次活跃的时间、最近一次支付的时间 。业务行为：是否买过特惠商品、是否曾获优秀学员，这些标识都会对产品的后期运营有所帮助 。第四类：业务相关 这一类不同于其他类，就像第三类中的经营行为一样 。是商业行为产生的特征，而商业相关则是一些其他商家不会记录的数据的积累，比如运动健身产品 。
会涉及到:胖、瘦、高、矮、体脂率、身体质量指数、胸部训练还是臀部训练、每天一万步、收集了多少健身项目等等 。
三、标签从哪儿来？ 第一：直接填写 通过产品的一些特殊步骤，用户可以直接填写，比如注册页面 。下图是一个陌生人的社交产品，用户可以通过用户注册填写年龄和性别 。
还有一些偏内容的产品，用户可以选择自己感兴趣的话题，如下图所示:
还有的用的是借地的手段，比如一些电商，外卖产品，地图产品 。首先让用户填写地址，然后让用户选择标签 。表面上是提供一个工具，实际上是让用户帮助产品获得结构化的工具，让系统知道用户作为个体的家、公司、学校在哪里 。
还有一些类似装修的产品，看起来是一个方便的功能 。通过这个功能，平台可以收集到很多与业务相关的详细信息 。
随着用户的自我保护意识越来越强，加上用户很懒，也很反感莫名其妙的填写一些信息 。然后还有第二种方式获得标签 。
第二：通过用户自己的已有特征推导 当然这种方式成本比较高，用户直接填写也不简单方便 。普通产品不常这样做，适用于以下场景:
(1)做活动时
相信大家都有做活动的经验 。在做活动的时候，我们会选取一批用户做针对性的推广，比如年龄、地域、新老用户 。
举个栗子:你是某电商平台的产品经理，现在想做一个针对消费能力强的上海女性的促销活动 。现在我们需要向这个群体的用户宣传这个活动 。我们做什么呢
首先区分性别，即男性和女性 。
如果用户不填性别，我们可以从他买的东西推，比如女装，化妆品 。
其次，计算上海的用户 。
假设大部分人给自己买东西，收货地址在上海，就可以算出这个用户在上海 。
最后，验证消费能力是否强 。
如果从她的历史消费总额来计算消费能力，感觉有点不合理，但也能验证一部分 。我们可以加一些条件，比如买进口小商品，比如牙膏 。消费能力普遍较弱的用户，很少会花近百元买一支进口牙膏 。
以上是基于用户业务特征的推断 。
然而，并非所有用户都经历过上述行为 。经过上面的商业行为筛选，有些用户是可以标签化的，有些用户是没有标签的，我们再做进一步的推演 。
性别：除了通过从购买的商品推导以后，还可以通过她使用的是手机是否为美图手机； 地区：可以用常用IP进行推导； 消费能力：可以用使用的手机为最新款且价格在5000元以上的用户 。当然肯定会有误判，但即使有误判，我们也会承认，因为很难做到100%准确 。
(2)简单的个性化操作
比如首页的一个推广模块，针对不同的用户群，推广不同的内容 。
(3)经营分析
做业务分析的时候，需要把用户分成不同的群体，看他们在业务中的表现，比如是否收到七天/十五天的会员卡 。
(4)用户研究
如果有用户标签依据，童鞋进行用户研究的研究效果会更准确 。
如果80%的用户已经被前两种方式标记了，那剩下的20%呢？这里我们将应用第三种推导方法:
第三：通过用户身边的人推断 首先，通过距离:基于某些属性，你身边的人有，用户有很大概率 。
其次，是通过行为:通过协同过滤，可以找到行为相似的目标用户 。


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