一、什么是用户画像？

用户画像的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.”是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。

随着互联网的发展，现在我们说的用户画像又包含了新的内涵——通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识

用户画像包含的内容并不完全固定，根据行业和产品的不同所关注的特征也有不同。

对于大部分互联网公司，用户画像都会包含人口属性和行为特征。人口属性主要指用户的年龄、性别、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情况、生育情况、工作所在的行业和职业等。行为特征主要包含活跃度、忠诚度等指标。

除了以上较通用的特征，不同类型的网站提取的用户画像各有侧重点。

以内容为主的媒体或阅读类网站，还有搜索引擎或通用导航类网站，往往会提取用户对浏览内容的兴趣特征，比如体育类、娱乐类、美食类、理财类、旅游类、房产类、汽车类等等。

社交网站的用户画像，也会提取用户的社交网络，从中可以发现关系紧密的用户群和在社群中起到意见领袖作用的明星节点。

电商购物网站的用户画像，一般会提取用户的网购兴趣和消费能力等指标。网购兴趣主要指用户在网购时的类目偏好，比如服饰类、箱包类、居家类、母婴类、洗护类、饮食类等。

消费能力指用户的购买力，如果做得足够细致，可以把用户的实际消费水平和在每个类目的心理消费水平区分开，分别建立特征纬度。

另外还可以加上用户的环境属性，比如当前时间、访问地点LBS特征、当地天气、节假日情况等。

当然，对于特定的网站或App，肯定又有特殊关注的用户纬度，就需要把这些维度做到更加细化，从而能给用户提供更精准的个性化服务和内容。

二、用户画像有多重要？

为什么90%的岗位都需要分析用户画像呢？因为它非常重要！

用户画像的目的是为了精准地定位你的目标群体以及他们的特征。它为你各方面的工作展开提供方向，大到营销推广的战略制定、内容平台的选择考量；小到你如何写一篇文章、如何回复他们的留言。

例如，酷爱二次元的人群和历史深度爱好者是有很大不同的，00后和70后又是不一样的群体。但同时用户画像没有那么神秘，只要你有心有方法，你会越来越懂得你的用户是怎样的一个群体。

用户画像不是简单的消费者分类，而是一个具体的用户形象。这意味我们不会用年龄范围之类的抽象特征来描述它，而是用具体的年龄或其它具体的特征来刻画这个形象。

我们干活总是受到时间和金钱的。二八原则告诉我们，通常80%的工作产出来自20%的工作投入。而在用户体验的范畴内，使产品的功能和特征成功地满足用户80%的需求，会比尝试让产品满足用户100%的需求，更容易让用户感到高兴。

而用户画像可以帮助我们了解到最重要的80%用户需求是什么，以及哪些是用户其实没那么在意的20%的需求。

通过建立用户画像，即一个真实用户的形象，我们可以与消费者产生共情，设身处地地去思考用户需求。此外，在与利益相关者沟通时，也可以通过这样一个真实的用户形象，来保证我们更容易达成共识。

它的价值可以说是非常重要的。所以我们必须在开发和营销中解决好用户需求问题，明确回答“用户是谁——用户需要/喜欢什么——哪些渠道可以接触到用户——哪些是我们的种子用户”。更了解你，是为了更好的服务你！

三、用户画像的价值具体体现在哪？

可以说，正是我们对用户认知的渴求促生了用户画像。用户画像是真实用户的缩影，能够为有不少的好处。我这里把他总结为4点：

第一是指导产品研发以及优化用户体验

在过去较为传统的生产模式中，企业始终奉行着“生产什么就卖什么给用户”的原则。这种闭门造车的产品开发模式，常常会产生“做出来的东西用户完全不买账”的情况。如今，“用户需要什么企业就生产什么”成为主流，众多企业把用户真实的需求摆在了最重要的位置。在用户需求为导向的产品研发中，企业通过获取到的大量目标用户数据，进行分析、处理、组合，初步搭建用户画像，做出用户喜好、功能需求统计，从而设计制造更加符合核心需要的新产品，为用户提供更加良好的体验和服务。

第二是实现精准化营销

这一块则是对我们营销人最重要的部分，精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互。它不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约成本。

以做活动为例：商家在做活动时，放弃自有的用户资源转而选择外部渠道，换而言之，就是舍弃自家精准的种子用户而选择了对其品牌一无所知的活动对象，结果以超出预算好几倍的成本获取到新用户。

这就是不精准所带来的资源浪费。包括我前面所提到的，网购后的商品推荐以及品牌商定时定点的节日营销，都是精准营销的成功示范。

要做到精准营销，数据是最不可缺的存在。以数据为基础，建立用户画像，利用标签，让系统进行智能分组，获得不同类型的目标用户群，针对每一个群体策划并推送针对性的营销。

第三是可以做相关的分类统计

简单来说，借助用户画像的信息标签，可以计算出诸如“喜欢某类东西的人有多少”、“处在25到30岁年龄段的女性用户占多少”等等。

第四是便于做相关的数据挖掘

在用户画像数据的基础上，通过关联规则计算，可以由A可以联想到B。

那么如果你不懂用户画像，可想而知，这些话应该经常会在耳边出现。“这个方案不通过！”“用户转化率极低！”“用户不喜欢你的活动！”，这些话对于营销人简直是深渊的最底层...

不懂用户怎么做营销？用户不会主动告诉你他想要什么

培根说“人喜欢习惯，因为造它的就是自己”。直到给他们的好处或者规则迫使他们改变习惯，这是用户行为的惯性定律。用户在使用产品时，大多根据以往的经验依样画葫芦，该怎么用，不该怎么用，看到什么样的标识会联想到什么，这些都基于过往的经验。

然而时代的今天，我们在拿到一台新电视、或者使用一个智能手机，没有人会再认真阅读说明书了，这是为什么？

这就好比你学会用拼音打字，就不会再去学习五笔一样。因为我们已经有了足够的固有经验，不再需要依靠学习才能掌握使用方法，并且，我们的“习惯”让我们很难吸收新的东西。

这些不喜欢改变，喜欢保持现有的、已熟悉的行为模式和习惯的深度懒癌患者，大大增加了营销难度值。

所以在营销之前就要思考：我们的用户是谁？用户的真正诉求是什么？

为什么某牌保温杯保温效果超长到18个小时，用户却永远喝不到适口的水？

为什么一个玩具熊孩子玩10分钟就腻了？

为什么牛奶在冰箱里放到过期，也没想起来喝？

为什么浴室盆的下水管设计在正中间，使储物柜面积减少？

其实，用户的真正诉求是喝到适口的水；孩子需要的是10分钟的陪伴；买牛奶其实是买健康；浴室盆的下方可以储存杂物，需求就是这么简单。

或许是我们自己拉远了产品和用户之间的距离，因此产品被用户抛弃的核心原因是企业或者营销人不懂用户的真正诉求。

那可不可以和用户谈个“恋爱”，拉近和用户之间的距离？把用户当作爱人，去了解关于他的方方面面。

比如说他的星座、血型、生日、喜欢的颜色、偶像、追的剧、今天的心情、消费的品牌、爱的包包、身边的朋友、敷什么面膜等等，已最高效的方式去洞察用户。

在充分了解用户的喜好、爽点、文化、消费观、价值观以及生活方式的基础上做营销，用点、线、面的美去塑造身边的每一份美好。

当你能够很好的搞懂用户，绘制出几个典型的用户画像，针对这些用户进行个性化的营销，相必你的KPI完成度也一定非常不错，升职加薪那就是分分钟的事情了！

纵览成功的案例，他们服务的目标用户通常都非常清晰，特征明显，体现在营销上就是专注、极致，能解决用户的核心痛点及爽点。

比如苹果，一直都为有态度、追求品质、特立独行的人群服务，赢得了很好的用户口碑及市场份额。

又比如豆瓣，专注文艺事业十多年，只为文艺青年服务，用户粘性非常高，文艺青年在这里能找到知音，找到归宿。

所以，给特定群体提供专注的服务，远比给广泛人群提供低标准的服务更接近成功。

其次，用户画像可以在一定程度上避免营销人员草率的代表用户。

代替用户发声是在营销中常出现的现象，有时候我们经常不自觉的认为用户的期望跟他们是一致的，并且还总打着“为用户服务”的旗号。这样的后果往往是：我们精心设计的营销活动，用户并不买账，甚至觉得很糟糕。

最后，用户画像还可以提高决策效率。

在现在的营销方案的策划中，各个环节的参与者非常多，分歧总是不可避免，决策效率无疑影响着项目的进度。

而用户画像是来自于对目标用户的研究，当所有参与项目的人都基于一致的用户进行讨论和决策，就很容易约束各方能保持在同一个大方向上，提高决策的效率。下载本文