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什么是真正意义上的用户画像
更新时间：2025-5-2 20:21:18 作者：爱短链
编者按：现在在这个大数据时代，每个用户都被贴上标签，通过用户肖像了解用户，从而推送相关信息；最常见的情况是，购买商品后，建议自动推送与商品相关的商品，促进消费；作者分享了什么是真正的用户肖像。
让我们看看。
用户肖像，又称用户角色，作为勾勒目标用户、联系用户需求和设计方向的有效工具，已广泛应用于各个领域。
在实际操作过程中，我们经常将用户的属性、行为和预期的数据转换与最简单、最接近生活的单词联系起来；作为实际用户的虚拟代表，用户肖像形成的用户角色不是从产品和市场之外构建的，用户角色需要具有代表性能的主要受众和目标群体。
（来源百度） 什么是用户画像？ 用户肖像的核心是给用户贴上标签，即将用户的每一个具体信息抽象成标签，使用这些标签具体化用户形象，为用户提供有针对性的服务。
我理解的用户肖像是一个标签（浅层）、数据集合（深层），最终的方向是获取用户信息并提供战略决策。
1. 什么是标签 比如男，28岁，未婚，收入2万，爱美食，科技控制，爱美女，爱旅游，有车。
这种描述是一组标签信息(即用户信息标签化)的初步用户肖像。
然后我们再来看看这个截图: (来源站酷，作品集中的一页) 这显然是一本反面教材。
你能在这张截图中看到标签吗？ 从姓名、学生、年龄、快毕业、艺术学校学生、探索未知等标签中，我们可以了解专业水平和学习兴趣？这是怎么挖出来的？ 标签也可分为三类: 统计标签：这些标签是最基本和最常见的标签类型，如：对于用户，其姓名、性别、年龄、城市、活跃时间等，这些数据可以从用户注册数据、用户消费数据中获得，构成了用户肖像的基础。
规则标签：这些标签是基于用户行为确定的规则。
例如，将用户定义为高频投诉用户，规则为近30天投诉>10；在实际肖像开发过程中，由于运营商更熟悉业务，数据人员更熟悉数据的结构、分布和特征，规则标签的规则由运营商和数据人员协商确定。
学习挖掘标签：该标签是通过系统的智能学习挖掘产生的，用于预测和判断用户的某些属性或行为；例如，根据用户的消费行为习惯来判断用户的消费能力和对某些商品的偏好。
标签规则(比如这个规则是给用户设置消费力等标签)。
同样的商品:我妹妹打开一个宝藏，一切都很便宜，而我的小偷很贵，你知道。
2. 为什么需要标签？ 用户肖像的核心工作是给用户贴上标签。
标签的一个重要目的是使用研究或产品能够理解和方便数据统计。
以电子商务为例： 比如标签可以分类统计:喜欢美食的用户有多少？喜欢美食的男女比例是多少？ 做精细分类:有多少人喜欢甜食？有多少人喜欢辣条？那么他们的区域分布比例是多少呢？那么男女对凉茶的偏好是多少呢？ 例如，标签可以用于数据挖掘/清洁：根据相关规则，喜欢食物的人通常喜欢什么卧室环境。
因此，我们还可以分析哪些地区的人喜欢什么样的食物和环境。
根据初步数据分析结果，我们可以得出结论，一旦上海人登录电子商务APP，可以根据该地区喜欢的东西快速推完(比如上海人大多喜欢甜点，或者小资生活的周边、布局等。
所以这里会涉及到「模型」，通过算法和培养，可以使一个APP更加懂你。
例如，当我在宝藏上购买汽车改装用品时，我疯狂地向你推荐汽车相关产品；因为我购买（实现）、浏览相关（计算）和浏览时间（培训），他更确定我对这方面有很大的需求。
二、数据分析的本质是什么？ 由于本文的重点倾向于交互侧，数据分析将保留下次。
在判断和决策中，数据分析的本质是获取信息和知识。
数据分析可分为： 描述性分析（Descriptive Analysis）：将数据整合成可视化的报告、演讲或陈述，但不能解释未来发生的结果和事情。
1. 信息可视化 预测性分析（Predictive Analysis）：预测性分析不仅可以描述数据特征与变量之间的关系（假设取消范围的因素），还可以根据过去的数据预测未来。
预测分析将首先确定变量值之间的关联，然后根据这种已知的关联预测另一种现象的可能性（例如，广告将在短视频中生成，并通过行为事件预测您购买/下载产品的可能性）。
2. 预测分析 决策性分析（Decision Analysis）：直接反应情况，通过比较、验证等手段给出明确的好坏。
因此，为了分析数据，至少包括描述性分析的能力，以便获得的信息是有价值的。
（回顾上述标签的含义）剩下的是高级能力、预测和决策；让研究和产品学生更有效、更准确地解决问题，而不是我认为和我感觉。
数据分为静态和动态数据： 静态信息数据：静态数据在很长一段时间内不会改变，一般不会随运行而改变。
包括：人的基本属性、公司的基本属性、商业属性等；一般来说，静态数据是真实信息，无需分析和清晰。
动态信息数据：动态数据是直接反映业务流程的常见变化数据，如网站访问、在线人数、日销售等，即用户不断变化的行为。
获得的数据是完成用户肖像的架构图： 三、定量验证 如果算法或模型没有运行，我们需要进行描述性分析 定量验证，构建初步用户肖像(如果是算法和模型构建的用户肖像，则不予验证)。
这篇文章不注重定量。
如果有朋友不知道，可以看前面的文章《定量与定性》。
四、构建用户画像 以韩梅梅的家庭肖像为例，我们通过场景描述挖掘年龄、性别、职位等痛点，了解用户动机；21~30岁，以职业为范围，利用数据分析（定性）获取数据标签结果，最终满足业务需求，形成闭环。
以一个健身APP为例： 肖像的重要组成部分： 揭示关键差异（目标行为和观点）：给用户一个定义名称，突出产品最关键的特征，也可以从目标行为和观点中定义。
基本信息：虚构的典型用户可能与大多数用户相似，但不是特定的人；有了这些个人信息，用户肖像可以看起来更像一个真实的人，更容易引起用户的同理心（根据研究信息，如名称、职业等）。
相关设备产品的使用：识别产品的使用、日常生活轨迹等相关特点，主要与产品、研究对象、研究目标有关。
竞争产品的使用:可以围绕差异提供思路。
简介场景:比如健身产品，整个故事背景要围绕这个健身展开。
其他重要属性：其他重要属性可以帮助我们理解用户，使用户形象更加生动；个人语录：例如：我建立了一个flag，降低体脂，我会坚持这个目标。
最终画像需要计算TGI。
TGI：Target Group Index(目标群体指数) TGI=[「目标用户群」中一个特征的总用户数在「目标用户群」用户总数//「全量用户」具有这一特征的总用户数在「全量用户」用户总数的比例]*标准数100 TGI如果指数大于100，则表明该特征的用户倾向较强(与平均相比) 小于100，说明这类用户相关倾向较弱(与平均相比) 平均水平等于100。
最后，将图像信息标签化-建立数据分析-验证(如:ABtest）——将用户画像转化为实际场景——最终决策(如果是算法和模型构建的用户画像，则不予验证)。
作者:互动思维店；微信官方账号:互动思维店 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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让我们看看。
用户肖像，又称用户角色，作为勾勒目标用户、联系用户需求和设计方向的有效工具，已广泛应用于各个领域。
在实际操作过程中，我们经常将用户的属性、行为和预期的数据转换与最简单、最接近生活的单词联系起来；作为实际用户的虚拟代表，用户肖像形成的用户角色不是从产品和市场之外构建的，用户角色需要具有代表性能的主要受众和目标群体。
（来源百度） 什么是用户画像？ 用户肖像的核心是给用户贴上标签，即将用户的每一个具体信息抽象成标签，使用这些标签具体化用户形象，为用户提供有针对性的服务。
我理解的用户肖像是一个标签（浅层）、数据集合（深层），最终的方向是获取用户信息并提供战略决策。
1. 什么是标签 比如男，28岁，未婚，收入2万，爱美食，科技控制，爱美女，爱旅游，有车。
这种描述是一组标签信息(即用户信息标签化)的初步用户肖像。
然后我们再来看看这个截图: (来源站酷，作品集中的一页) 这显然是一本反面教材。
你能在这张截图中看到标签吗？ 从姓名、学生、年龄、快毕业、艺术学校学生、探索未知等标签中，我们可以了解专业水平和学习兴趣？这是怎么挖出来的？ 标签也可分为三类: 统计标签：这些标签是最基本和最常见的标签类型，如：对于用户，其姓名、性别、年龄、城市、活跃时间等，这些数据可以从用户注册数据、用户消费数据中获得，构成了用户肖像的基础。
规则标签：这些标签是基于用户行为确定的规则。
例如，将用户定义为高频投诉用户，规则为近30天投诉>10；在实际肖像开发过程中，由于运营商更熟悉业务，数据人员更熟悉数据的结构、分布和特征，规则标签的规则由运营商和数据人员协商确定。
学习挖掘标签：该标签是通过系统的智能学习挖掘产生的，用于预测和判断用户的某些属性或行为；例如，根据用户的消费行为习惯来判断用户的消费能力和对某些商品的偏好。
标签规则(比如这个规则是给用户设置消费力等标签)。
同样的商品:我妹妹打开一个宝藏，一切都很便宜，而我的小偷很贵，你知道。
2. 为什么需要标签？ 用户肖像的核心工作是给用户贴上标签。
标签的一个重要目的是使用研究或产品能够理解和方便数据统计。
以电子商务为例： 比如标签可以分类统计:喜欢美食的用户有多少？喜欢美食的男女比例是多少？ 做精细分类:有多少人喜欢甜食？有多少人喜欢辣条？那么他们的区域分布比例是多少呢？那么男女对凉茶的偏好是多少呢？ 例如，标签可以用于数据挖掘/清洁：根据相关规则，喜欢食物的人通常喜欢什么卧室环境。
因此，我们还可以分析哪些地区的人喜欢什么样的食物和环境。
根据初步数据分析结果，我们可以得出结论，一旦上海人登录电子商务APP，可以根据该地区喜欢的东西快速推完(比如上海人大多喜欢甜点，或者小资生活的周边、布局等。
所以这里会涉及到「模型」，通过算法和培养，可以使一个APP更加懂你。
例如，当我在宝藏上购买汽车改装用品时，我疯狂地向你推荐汽车相关产品；因为我购买（实现）、浏览相关（计算）和浏览时间（培训），他更确定我对这方面有很大的需求。
二、数据分析的本质是什么？ 由于本文的重点倾向于交互侧，数据分析将保留下次。
在判断和决策中，数据分析的本质是获取信息和知识。
数据分析可分为： 描述性分析（Descriptive Analysis）：将数据整合成可视化的报告、演讲或陈述，但不能解释未来发生的结果和事情。
1. 信息可视化 预测性分析（Predictive Analysis）：预测性分析不仅可以描述数据特征与变量之间的关系（假设取消范围的因素），还可以根据过去的数据预测未来。
预测分析将首先确定变量值之间的关联，然后根据这种已知的关联预测另一种现象的可能性（例如，广告将在短视频中生成，并通过行为事件预测您购买/下载产品的可能性）。
2. 预测分析 决策性分析（Decision Analysis）：直接反应情况，通过比较、验证等手段给出明确的好坏。
因此，为了分析数据，至少包括描述性分析的能力，以便获得的信息是有价值的。
（回顾上述标签的含义）剩下的是高级能力、预测和决策；让研究和产品学生更有效、更准确地解决问题，而不是我认为和我感觉。
数据分为静态和动态数据： 静态信息数据：静态数据在很长一段时间内不会改变，一般不会随运行而改变。
包括：人的基本属性、公司的基本属性、商业属性等；一般来说，静态数据是真实信息，无需分析和清晰。
动态信息数据：动态数据是直接反映业务流程的常见变化数据，如网站访问、在线人数、日销售等，即用户不断变化的行为。
获得的数据是完成用户肖像的架构图： 三、定量验证 如果算法或模型没有运行，我们需要进行描述性分析 定量验证，构建初步用户肖像(如果是算法和模型构建的用户肖像，则不予验证)。
这篇文章不注重定量。
如果有朋友不知道，可以看前面的文章《定量与定性》。
四、构建用户画像 以韩梅梅的家庭肖像为例，我们通过场景描述挖掘年龄、性别、职位等痛点，了解用户动机；21~30岁，以职业为范围，利用数据分析（定性）获取数据标签结果，最终满足业务需求，形成闭环。
以一个健身APP为例： 肖像的重要组成部分： 揭示关键差异（目标行为和观点）：给用户一个定义名称，突出产品最关键的特征，也可以从目标行为和观点中定义。
基本信息：虚构的典型用户可能与大多数用户相似，但不是特定的人；有了这些个人信息，用户肖像可以看起来更像一个真实的人，更容易引起用户的同理心（根据研究信息，如名称、职业等）。
相关设备产品的使用：识别产品的使用、日常生活轨迹等相关特点，主要与产品、研究对象、研究目标有关。
竞争产品的使用:可以围绕差异提供思路。
简介场景:比如健身产品，整个故事背景要围绕这个健身展开。
其他重要属性：其他重要属性可以帮助我们理解用户，使用户形象更加生动；个人语录：例如：我建立了一个flag，降低体脂，我会坚持这个目标。
最终画像需要计算TGI。
TGI：Target Group Index(目标群体指数) TGI=[「目标用户群」中一个特征的总用户数在「目标用户群」用户总数//「全量用户」具有这一特征的总用户数在「全量用户」用户总数的比例]*标准数100 TGI如果指数大于100，则表明该特征的用户倾向较强(与平均相比) 小于100，说明这类用户相关倾向较弱(与平均相比) 平均水平等于100。
最后，将图像信息标签化-建立数据分析-验证(如:ABtest）——将用户画像转化为实际场景——最终决策(如果是算法和模型构建的用户画像，则不予验证)。
作者:互动思维店；微信官方账号:互动思维店 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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