用户画像怎么做才靠谱？不是画几个标签那么简单。本文将从目标拆解、信息采集、结构设计到落地验证，一步步带你构建真正有用的用户画像。

什么是用户画像？

用户画像是通过收集各种用户反馈、数据，并结合定性、定量等方式的调研分析之后，总结凝练出的一种标签化的目标用户模型。

这个用户模型，有名字、有故事、有痛点、有动机，非常像一个真实的用户。

不过用户画像本质是虚拟的，但必须要来源于真实数据。

通常一种用户画像代表一类用户，是这一类用户对应社会属性、消费习惯、群体特征、兴趣爱好等维度的“信息集合体”。

为什么要做用户画像？价值是什么？

用户画像这个词儿，一听觉得有点高大上，但实际作用非常接地气。

1. 精准定位目标用户

很多产品并不像微信一样，是全民产品，大部分都是有特定人群作为目标用户的，用户画像就能很直观的表现出，产品的目标用户是谁，避免大而全的产品设计，凸显不出优势。

2. 指导产品设计和体验优化

明确了目标用户，就可以针对性的进行产品设计和优化。比如一款面向老年人的APP，就不能设计的字小按钮也小。

3. 内部建立共识

用户画像做得好，全公司上下都认可，能省去很多麻烦，比如需求评审、UI评审中，统一认知的用户画像，可以减少很多不必要的沟通，整体的方向也会一致。

4. 精准运营和个性化推荐

一款产品很有可能有不止一种用户画像，不同细分类型的用户画像，是实现精细化运营的基础。淘宝的千人千面，以及现在各种信息流app的个性化推荐就是很好的例证。

用户画像由哪些要素构成？

用户画像的构成要素，你可以理解是各种维度的标签信息，下面是一些比较常见的维度，在实际做用户画像的时候，可以根据具体情况选用：

1. 基本属性（ta是谁？）

包括但是不限于年龄、性别、职业、教育程度、收入水平、所在地域、婚姻状况等等这些人口统计学的基本信息 。

或者是在生活中扮演的角色，比如职场新人、新手爸妈、企业老板、职场牛马等。

2. 行为特征和偏好（ta做了什么？ta喜欢什么？）

比如消费的频率、单价高低、价格敏感度；或者产品使用的活跃时间、功能使用偏好、访问路径、停留时长、内容浏览偏好、搜索词等等；

这些都可以归为用户的行为特征或者偏好。

3. 社交信息

用户在社交网络上的朋友、关注者、关注对象等社交关系。比如粉丝量多少，关注了多少博主，粉丝和博主的领域都是哪些？

4. 设备和技术使用

比如用户所使用的设备类型、操作系统、技术类型、平台类型、用的什么浏览器。

5. 时间和频率

用户使用时间的长短，什么时候使用，使用频率如何。

6. 情感和态度

用户在社交app中表达的情感态度，比如点赞？点踩？收藏？还是举报？

以及用户对产品或服务的满意程度。

7. 用户痛点（ta为什么要这么做？ta的需求痛点是什么？这是最重要的）

第一、目标（Goals） ，用户希望通过使用什么样的产品或服务、采取什么动作来达到某种目的？比如用户想快速完成报销审批。

第二、动机（Motivation） ，让用户采取行动的内在或外在驱动力 。比如知乎上发文章能够获得大家的的认可，获取粉丝量是外在动机。

第三、痛点（Pain Points） ，用户在某种特定场景下面临的具体问题、挑战或者不便 ，并且给用户带来很大的影响。

第四、真实需求（Needs） ，伪需求和表面需求的对立面，也是用户未被满足的深层期望 。能够通过表象深究本质，也是产品经理的核心能力之一。

最经典的例子：用户说“我想要一匹更快的马”（Want），其真实需求是“更快地从A地到达B地”（Need）。

如何构建用户画像第一步：明确业务目标和范围

这是做用户画像之前，产品经理必须要做的事情，要明确以下三个问题：

为什么要构建用户画像？是为了提升转化率还是降低流失率？用户画像要用于什么业务场景？目标用户群体是谁？第二步：多维度数据收集整合

数据主要分为两种，一是定量数据，比如行为数据、交易数据、用户属性数据等等，这些在注重数据获取的公司，基本上都是现成的

另一种是定性数据，比如通过用户访谈、测试、现场观察、反馈投诉等方式获得到的一些数据，产品经理可以通过这些数据来深挖产品需求，更透彻的了解用户。

第三步：数据分析和用户分群

数据收集到之后，大部分情况下并不是完美贴合需求，比如会有一些无效的、杂乱的数据，产品经理需要处理这些数据，筛选出符合要求的数据，再通过数据进行详细的分析，得出结论，

这个时候，用户画像其实已经初具雏形了，通过数据分析大概的能看出来用户画像很多维度的信息。

第四步：信息标签化处理

这是将用户画像呈现出来的关键一步。

主要就是将以上收集分析之后的数据，和用户画像的维度做对应填充，

比如

基本信息：姓名、照片、人口统计学的那些属性；

目标或动机、痛点需求、行为偏好、情感态度等等。

以及通过数据分析之后得出的一些标签，比如流失风险高、购买力强、对促销敏感等和业务目标强相关的标签。

第五步：验证、应用、迭代

用户画像可不是搞出来就不用管了，搞出来用户画像只是完成了前半部分，最核心的在后半部分的验证、应用、迭代。

产出的用户画像，需要和真实的用户数据、用户表现再去做验证对比，看看用户画像是否准确，且具有代表性。比如可以通过A/B测试来验证。

然后就要落到实际的应用上，比如咱们上面提到的用于指导产品设计、精准营销等等，

在实际应用中，要注意随着实际的情况，不断的动态更新用户画像中的标签信息，不断的验证—应用—迭代，形成循环。

实践中的注意事项

1. 避免贪大求全

要从小处着手，可以选择好明确的业务问题或场景，针对性的输出用户画像，不要为了做而做。

2. 定性和定量结合

不要太迷信你看到的数据，更不能凭着几个用户访谈和调研就轻易的下结论。

用定量的数据发现规律（What），用定性研究来解释原因和动机（Why） ，深挖用户本质需求和痛点，二者相辅相成。

3. 让用户画像成为一潭活水

用户画像输出之后，可以给不同部门的成员都看一看，多方不断验证，最好能的得到大家的认可，达成共识，这样后续沟通起来也会方便很多。

同时不断关注新的用户数据，不断迭代更新用户画像。这样也可以一定程度上避免形成信息茧房：光关注用户画像，而忽视了新的真实用户。

切记：用户画像要不断的“验证——应用——迭代”。

作者：向上的小霍，现任某厂AI产品经理，：向上的小霍。

本文由 @向上的小霍 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

题图来自 Pexels，基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。