如何構建農產品網路用戶的畫像

『壹』 如何構建用戶畫像

我們用教育行業來說一下這個問題，

2017年4月初，62個在教育行業產品獲投資，這一消息，使得教育行業產品再次被熱議。事實上，教育行業早已是一片紅海，有調查顯示，近6成的互聯網學習者位於三四線城市，而一款好的教育產品，會讓用戶對學習這件事情上癮，不斷對後續的課程進行消費。總的來說教育行業仍舊有突出重圍的希望。

在教育產品競爭如此激烈的今天，如何爭奪到更多的用戶，似乎是困擾著眾多教育產品的問題。本文以在線教育產品為例，說說如何構建用戶畫像，並為下一步獲客制定運營計劃。

什麼是用戶畫像

用戶畫像是指，建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。根據用戶的目標、行為和觀點的差異，將他們區分為不同的類型，然後每種類型中抽取出典型特徵，賦予名字、照片、一些人口統計學要素、場景等描述，形成了一個人物原型。

為什麼要構建用戶畫像

構建用戶畫像，就是幫產品找到用戶真實的述求點，能夠幫產品的功能設計提供依據。對運營人員來說，最基本的一點就是了解用戶。通過對用戶信息的採集，分析，抽離，生成最終的用戶畫像。構建用戶畫像後，就可以制訂更精準的運營方案了。

在線教育產品，如何構建用戶畫像

1.用戶畫像分析邏輯

在構建用戶畫像之前，先來看看用戶畫像構建、分析的一個邏輯。

根據用戶畫像，如何在精細化運營上發力

對運營來說，構建完用戶畫像，但是沒有將用戶畫像應用到運營推廣中，就等於做了個無用功。在線教育產品在構建完用戶畫像之後，應該重點考慮如何利用用戶畫像，輔助課程開發和產品運營，做到精細化運營。

做精細化運營的一個基本思路就是理清楚一個邏輯：在什麼時間把什麼內容發給什麼類型的用戶。

1.根據搜索數據的個性化運營

用戶瀏覽了某一個課程，可以根據用戶標簽，推薦相同類型的課程。

更多內容，可網路一下「在線教育app：構建用戶畫像並制定運營計劃怎麼做」。

『貳』 網路營銷與策劃的用戶畫像實操怎麼做

網路營銷與策劃的用戶畫像實操如下：
第一步：建模，獲取原始數據得到用戶行為信息，數據預處理，分析用戶行為，通過模型進行預測，完善用戶畫像，預測用戶的操作行為；
第二步：思考多維度刻畫用戶畫像：自然屬性、興趣屬性、地理位置信息、IP、隱含屬性。
第三步：標簽，用戶需求和用戶場景不斷更新，所以標簽體系在不斷的完善。
第四步：映射用戶畫像。
第五步：評估用戶畫像；第六步：數據可視化。

『叄』 構建用戶畫像的主要步驟包括哪些及每個部分主要完成的工作是什麼

用戶畫像又稱用戶角色（Persona），作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。我們在實際操作的過程中往往會以最為淺顯和貼近生活的話語將用戶的屬性、行為與期待聯結起來。作為實際用戶的虛擬代表，用戶畫像所形成的用戶角色並不是脫離產品和市場之外所構建出來的，形成的用戶角色需要有代表性能代表產品的主要受眾和目標群體。

一般的，用戶畫像在產品沒有上線、市場前景較為模糊、產品需求還需探索的階段，定性化的用戶畫像能有效地節省時間、資源，在較短的時間通過桌面研究、訪談等定性化的方法來獲得用戶畫像是一種比較可行和最優的方式。而事實上，用戶畫像是一種能將定性與定量方法很好結合在一起的載體，通過定量化的前期調研能獲得一個對於用戶群較為精準的認識，在後期的用戶角色的建立中能很好地對用戶優先順序進行排序，將核心的、規模較大的用戶著重突出出來。定性化的方法雖然無法對不同單位的特徵作數量上的比較和統計分析，但能對觀察資料進行歸納、分類、比較，進而對某個或某類現象的性質和特徵作出概括，在角色建構的過程中定性化的方式能獲得大量用戶的生活情境、使用場景、用戶心智等資料，進而形成活生生的用戶類型。基於後台數據的支持和挖掘，可以用戶畫像選擇將定量化和定性化方法相結合來創建用戶畫像。

用戶畫像是在創造一系列的「典型」或者「象徵性」的用戶，但用戶畫像的一個更高層次的功用在於使用用戶畫像融合邊緣情況的行為或需求。

『肆』 如何做「用戶畫像」

首先講一下么是用戶畫像，用戶畫像是通過用戶調研去了解用戶,根據他們的社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌。用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理。

最後是如何構建用戶畫像，要建立用戶畫像必須建立在真實數據的基礎上，將構建用戶畫像平台所需的數據分成用戶、商品、渠道三類，然後按產品需要，給不同的用戶特徵貼上合適的標簽。標簽需要精簡易區分少交叉重疊，這樣是為了方便數據統計，構建數據集合，後續進行數據挖掘和聚合分析。最終是用戶畫像的呈現，用戶畫像的呈現分為兩個部分，一部分是顯性的呈現，呈現的是用戶的給俺個標簽特點；另一部分是隱形的，呈現的是需要我們去分析的用戶潛在需求。顯性的標簽就是用現在的特點需求。而這些隱形的標簽所代表的需求可以為以後的產品發展起到指引的作用。

『伍』 利用大數據技術如何構建用戶畫像

【導讀】目前，我們已經身處大數據時代，大數據的使用不僅普通用戶可以享受到技術帶來的便利，企業也可以從數據中提取有商業價值的信息，構建出用戶畫像，從而對用戶行為進行分析和預測。雖然用戶畫像不是什麼新鮮的概念，但是大數據技術的出現使得用戶畫像更加清晰客觀，那麼利用大數據技術如何構建用戶畫像?

1、認識用戶畫像

用戶畫像簡單來講，就是用戶信息標簽化。即收集這個用戶的各種數據和行為，從而得出這個用戶的一些基本信息和典型特徵，最後形成一個人物原型。一般用戶畫像會分析三個信息維度，分別是基本屬性、消費購物以及社交圈。其中基本屬性就是指用戶的一些基本信息，比如年紀、性別、生日、學校、所在地等等。

2、利用大數據構建用戶畫像的好處

(1)精準營銷：當企業和商家掌握了用戶的一定信息後，就可以構建出清晰的用戶畫像，這樣一來就可以根據用戶的偏好、收入等標簽，推薦給他們會感興趣的商品和服務。

(2)用戶統計：通過大數據我們可以對一些數據進行統計，比如我們經常會看到有一些APP的排行榜，甚至是滲透率、日活率這些具體數據都可以清晰統計出來。

(3)數據挖掘：構建智能推薦系統，利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌，利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況。

(4)進行效果評估：其實相當於市場調研、用戶調研，迅速下定位服務群體，提供高水平的服務。比如你是一個買車的想要投放廣告，但是不知道哪個渠道投放更好，就可以先嘗試一下，看看數據反饋如何。

(5)私人訂制：對服務或產品進行私人訂制，然而不法商家也會利用用戶畫像來殺熟。

(6)業務經營分析：業務經營分析以及競爭分析，影響企業的商業決策，甚至發展戰略。

3、構建用戶畫像的流程

(1)數據源端：一般來講構建用戶畫像的數據來自於網站交易數據、用戶行為數據、網路日誌數據。當然也不僅限於這些數據，一些平台上還有個人徵信數據。

(2)數據預處理：第一步是清洗，把一些雜亂無序的數據清洗一下，然後歸納為結構化的數據，最後是把信息標准化。我們可以把數據的預處理簡單理解為把數據分類在一個表格中，這一步就是奠定數據分析的基石。

關於利用大數據技術如何構建用戶畫像?就給大家分享到這里了，如果你想成為大數據工程師，那就從現在開始，不斷進行自我提升，學會大數據實用技能，保證自己在大數據行業有一定的立足之地，有徵服他人之能。

『陸』 網站用戶畫像分析怎麼做

首先是尋找目標用戶, 拿抖音為例, 抖音剛開始上線以後, 很重要的一點就是要去分析我們的用戶是誰, 比如是什麼樣的年齡 性別 地域 學歷等等, 這可以很快幫助產品去發現現在的主流的用戶群體是不是產品最開始的定位, 如果完全不一樣了, 那就是產品哪裡的設計有問題 偏離了方向。

等上線一段時間, 我們就可以對用戶進行不同活躍的等級的劃分, 比如同樣都是玩抖音, 有天天玩的 也有偶爾玩的, 有一次可以刷很久的, 也有刷刷就走了的用戶, 頻次, 時長成了用戶這時候最大的特徵差異， 那麼不同頻次, 不同時長的用戶他們的 年齡， 性別, 地域有什麼差異, 這些都是特徵的進一步洞察。

再過一段時間, 有用戶留存有用戶流失, 需要去分析留存和流失的用戶在行為特徵上的差異是否有什麼特別不一樣的。

『柒』 如何構建用戶畫像實現品牌營銷

用戶畫像，又稱人群畫像，是根據客戶人口統計學信息，社交關系，偏好習慣和消費行為等信息而抽象出來的標簽化畫像。

構建客戶畫像的核心工作即是給客戶貼「標簽」（猶如娛樂圈中明星的立人設）

標簽由兩部分組成：

1、根據客戶的行為數據直接得到的

比如：用戶在網站或者APP上主動填寫的數據，嚴格一些平台會要求客戶上傳身份證、學生證、駕駛證等，這樣的數據准確性較高。

2、通過一系列演算法或規則挖掘得到

比如：一個用戶最近開始購買母嬰類商品，奶粉尿布等，那麼可以根據客戶購買的頻次和數量，結合客戶的年齡、性別推斷是否為新媽媽/爸爸。

用戶畫像其實就是希望通過某些手段對用戶做甄別，把他們分成彼此相同或不同的人群或個體，進而區別化提供服務進行觀察分析。

用戶畫像的價值

1、精準營銷

精準營銷是用戶畫像或者標簽最直接和有價值的應用。這部分也是廣告部門最注重的工作內容。當我們給各個用戶打上各種「標簽」之後，廣告主（店鋪、商家）就可以通過標簽圈定他們想要的客戶，進行精準的廣告投放。

2、助力產品

一個產品想要得到廣泛的應用，受眾分析必不可少。產品經理需要懂用戶，所以用戶畫像能幫助產品經理透過客戶行為表象看到客戶深層的動機和心理。

3、行業報告

通過對客戶畫像的分析可以了解行業動態，比如90後人群的消費偏好趨勢分析、高端客戶青睞品牌分析、不同地域品類消費差異分析等等。

講了這么多「干貨」大家是不是有點蒙圈了呢...下面我們看個簡單的案例來幫助大家更好地理解。

場景案例

現有一份200多用戶對十部電影的豆瓣評分數據，我們根據這些數據來刻畫幾組用戶畫像。

十部電影分別如下：

動作類：諜影重重5、湄公河行動、血戰鋼鋸嶺、倫敦淪陷；

青春愛情類：北京遇上西雅圖、七月與安生、六弄咖啡館；

動畫類：瘋狂動物城、功夫熊貓3、大魚海棠。

下面就開始進行用戶細分及刻畫：

1、用戶細分

可以看出一些大城市的人們在忙碌的工作之餘都喜歡用看電影來放鬆心情，娛樂一下，電影方工作人員是不是可以在大城市多排一些片場，來促進票房增長。

從上面簡單的案例我們就可以看出用戶畫像使產品的服務對象更加聚焦，更加專注，能更好的滿足客戶的需求，實現精準營銷，並提升公司的經營效益。

『捌』 如何建立用戶畫像

• 用戶畫像

  完美地抽象出一個用戶的信息全貌，可以看作企業應用大數據的根基。

• 構建方法

1. 數據源分析

   還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。

2. 靜態信息

   包括人口屬性、商業屬性等方面。

3. 動態

   用戶不斷變化的行為習慣。

• 圖解

  

『玖』 用戶畫像是什麼怎樣建立用戶畫像

用戶畫像是一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具。企業通過對海量數據信息進行分析，將數據抽象成標簽，再利用這些標簽將用戶形象具體化就是用戶畫像的建立過程。

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