一种分析出用户画像的简单方法

1、一种分析出用户画像的简单方法研究用户画像的方法往往很复杂，本文我自己了一种通过数据分析得出用户画像的简易方法，分享给大家。在做任何产品之前，都会先想好受众群体。但产品面市后发现，预设好的用户群体好像并不买单，比如很多新产品都变成了现象级产品，昙花一现。或是伴随着产品的发展，最初的受众群体可能会发生了变化，比如最早使用QQ勺那帮用户群体早已成家立业，在寝室里社团狙击CS的那帮人早已放下屠刀。用户发生了变化，产品就要赶紧跟进调整适应新用户群体的风口，这时候重新定位找到用户画像就变的迫在眉睫。用户肖像消费者是真实用户的虚拟代表，它是基于真实的，它不是一个具体的人则，是根据目标的行为观点的差异区分为类

2、型，迅速组织在一起，然后把新得出得出的类型提炼起来，形成一个类型的用户画像。使用最多的客户画像屈指可数有八要素：基本性、同理性、真实性、独特性、目标性、数量性、应用性、长久性，来寻找用户画像，可能又会吓退一批人，今天咱们就把这几个要素综合起来搬到线上用，从产品的真实运营数据中来提炼，一步步研判出来出用户画像的标签。我们将用户画像的 8 要素，在线上所进行聚类整合，从而勾勒出该目标用户的客户群体特性。这在系列产品中被称为“受众定向”。在线上研究用户画像品牌主要围绕产品的运营数据，获取用户的基本信息和用户在产品中的网络行为，进行差异化组合分群。各别根据先后顺序依次可分为三个维度：信息画像、行为画像

3、、分群画像。. 建立信息画像现有数据一般集中式都是通过第三方统计平台获取到的，比如友 盟等。对于大公司机关或者一些保密单位，可能会开发一套检测自己 的监测系统。识别用户的方式口制号CoqkW 880 Erriaiil用我们做过的一个分期塑像购车产品的来查找信息画像，先从统 计平台和数据库中提取到可提取到的用户基本信息，然后整理这些基 本信息在用户群中的占比，最终整理到以下几个关键指标如下图数个 所示：社会Q的爆ii-ufHETOG阿啮爱黝不安宝ng绛快与蝌产星set理1掘急；谕.谢g雌E辟1潜制赢洞炭胧光白虫F实分期购车产品用户的信息画像.绘制行为画像产品根据市场发展和用户需求的变化不断地更新

4、迭代，在产品迭 代中获取关键变量，从而绘制出这些行为画像。用户在产品中的可统 计到的网络行为，主要主要包括使用场景、获取内容、访问路径这三 块。使用场景主要是设备终端、网络状况、访问时段等；获取内容是移动用户在产品中浏览的内容、完成任务、使用工具等；访问路径是用户思路进入产品到离开的整个行为轨迹还是用分期购车系列产品来续，分析第二个度量行为画像。获取 跟业务相关网络行为，再统计数据占比，分析需要获取有价值的首要 关键几个点：分期购车产品用户的i亍为画像划铺:衽KriT雌胞丽第瓯PG4汨明酷阳XM访网页面：省支削F单城索诘i蛋帐：W1*.勾勒分群画像个人信息画像和行为编撰画像整理好以后，怎么聚合

5、这些信息, 为用户贴上精准的标签，勾勒出分群画像，是需要我们去接下来试著 办法去解决的。这里精减到3步，首先找出极端信息值的基本概念, 找到科学合理的聚合信息画像，最末最后绘制出合理的分群画像。第一步：极端值尽量合理覆盖每组信息的“极端信息值（每组数据中占比最高或 最低的信息）”。第二步：合理值这里极端值的用户中才，分析合理的群体。比如下图中聚合信息 呈现出最高值关联信息中，购车可持续性理财但又买车买房经济压力 很大，看似不合乎逻辑，但买房本来就是一种非常稳定的进行投资， 很高而且这样的客户买车的概率很高，还能接受贷款。不合理最低水 平的用户占比最低值年龄都相对比较大，而且不接收分发网络交易的

6、 安全性，怎么还会去买到股票呢？聚合行为画像呈现出最高值关联信息中，流量来源中描绘出了一 个PC端数据占据近半的现象，这其实反映出两个问题：一是移动前端 做的不好，二是用户群体多为朝九晚五等。第三步：勾勒集合分群画像尽量合理连接消费者行为的“集合信息值（将每组数据占比较大 的同其他组进行合理地组合，分析出最符合真实用户数据的信息 值）”，即相对来说基数较大的用户群。勾勒出用户画像，产品资金需求迭代更具针对性。但这是我们根 据数据分析出来的结果，还不能说明表明这样的结果就是对的，接下 来依然需要我们做做做进一步用户画像的验证。集合信息值组合用户图像祭嘿通暹丁，.二却；善事场成片这是我们辩证法分析

7、得出的用户画像，但是到底对不是对呢？我们还是用同样的方法来验证，整理新版本上线其后期后的真实 数据寻找其中的变量，然后分析其带来的提升或提升实际转化成。我 们总结出以下三种方式来验证。1.验证真实数据产品上线后统计各组实时数据，寻找其中产品设计变化的数据， 是否符合我们最初迭代改版的预期，分析是否符合我们勾勒的用户画像，变化的需要分析，没能达到一些的就要结合预期数据变化有针对 性的分析原因。2.A/BTestA/BTest 算是互联网最常用的验证方法了，基于用户画像上线后的 产品同当前目前产品进行比对分析，验证用户画像反馈需求的消费需 求真实性。对于访问量很大的产品我们通常用户数量会设置99%

8、勺用户正常访问到原有版本，只保留i%r告主的用户会被随机切到新版本， 开始集中新旧数据对比变化信息的幅度。比如上面案例做过的购车的产品使用 A/BTest的数据变化，如下 图：分期购车A/BTest数据对比3.业务数据转化验证产品可以为企业带来的利润，是衡量产品好坏的关键指标。虽然 这属于商业现阶段的考量，但也要回归到产品层面家电产品来落实。 主要还是看产品可以为业务细看带来的转化率，这是外贸企业考核的 关键KPI,如果转化率跌了，可能出现就是白忙活一场，如果可变性提 高了，就可以作为具有说服力验证结果。上面案例的购车产品中的数据来展示一下，如下图：分期购车带来转（辟提升通过急速地画像迭代验证用户画像，带来用