如何从零开始构建用户画像

用户画像的核心工作是给用户打“标签”。标签是高度精炼的用户描述用户属性的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，通过综合用户的所有标签信息可勾勒出该用户的立体“画像”。

构建用户画像的几个步骤：

第一步：明确用户画像构建的目的

通过不同的用户画像可以实现不同的目的，如提升产品服务质量、实现精准营销等。因此首先需要明确用户画像的意义、建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工作。

第二步：进行数据挖掘及搜集

根据用户画像构建目的，挖掘及搜集所需的用户数据。可先通过列举法先列举出构建用户画像所需要的数据资料，然后再有针对性的进行数据搜集。

数据搜集的一般方法：相关的文献资料和研究报告；产品数据后台；问卷调研；用户访谈（真实人物观察记录）。其中，问卷调研和用户访谈，是了解用户的关键渠道。

第三步：进行数据分析与建模

对搜集到的数据资料进行统计和分析，提炼关键要素，构建可视化模型产出标签与权重。通过定性与定量相结合的方式进行数据建模。定性的方法，表现为对产品、行为、用户个体的性质和特征的概括，从而形成对应的产品标签、行为标签以及用户标签；定量的方法，是在定性的基础上，给每个标签加上特定的权重，最后通过计算得出总标签权重，从而形成完整的用户模型。通过事件分析建立标签权重模型。一个事件包括时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为4W：什么用户（who），在什么时间（when），什么地点（where），做了什么事（what）。

第四步：进行数据维度分解和列举

根据相关性原则，进一步筛选和构建用户画像目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。对数据维度进行分解，形成字段集，再进一步将他们标签化及进行用户分群，构建基本用户画像。

（1）用户数据维度包括自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征。从数据特点上看，又可分为基本属性和衍生标签，基本属性包括年龄、性别、地域、收入等客观事实数据，衍生标签属于基本属性为依据，通过模型规则生成的附加判断数据。

（2）用户自然特征：性别，年龄，地域，教育水平，出生日期，职业，星座

（3）用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP/网站,浏览/收藏内容，互动内容，品牌偏好，产品偏好用户社会特征：婚姻状况，家庭情况，社交/信息渠道偏好

（4）用户消费特征：收入状况,购买力水平，已购商品，购买渠道偏好，最后购买时间，购买频次

当有多个用户画像时，需确定用户画像的优先级，在产品设计时，首先考虑满足首要用户画像的需求，然后在不冲突的情况下尽量满足次要用户画像的需求。

网址：如何从零开始构建用户画像 https://mxgxt.com/news/view/238612

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