【轉】4w+1h 教你如何作用戶畫像

記得14年開始作用戶畫像的時候，對於用戶畫像徹底沒有概念，覺得是要畫一幅幅圖畫，通過兩年多的學習和理解，漸漸的總結出了一些方法和技巧，在這裏就經過4個W英文字母開頭和1個H英文字母開頭的單詞和你們分享一下我關於用戶畫像的理解。

 

本文框架

1、什麼是用戶畫像（What）

       用戶畫像最先是由交互設計之父Alan Cooper提出persona逐漸演化而來的，他最先提出persona的概念： Personas are a concrete representation of target users.（人物畫像是目標用戶的具體表現形式）。Alan Cooper指出人物畫像是產品所尋找目標用戶的歸類化體現。

      如今的對於用戶畫像還沒有有一個定義化的說法，我曾經看到過一個最好的說法，用戶畫像是企業或組織在基於產品目標的基礎上，依據用戶的我的屬性、社會屬性、消費行爲和消費心理而抽象出的一個標籤化的用戶模型。簡單來講就是「貼標籤」。

舉個栗子：

                              90後的標籤化總結

 

圖片來源於網絡

 

標籤化的遼寧人

 

        這些都是畫像標籤化的總結，經過這些標籤化的總結能夠一目瞭然的瞭解到90後和遼寧人的行爲方式和性格特徵。

2、爲何要構建用戶畫像（Why）

        爲何要構建用戶畫像，構建用戶畫像都有什麼好處呢？像上面「90後畫像」「遼寧人畫像」同樣，貼上標籤之後，展現的很是生動形象，一目瞭然，關鍵印象深入。

       除此以外還有如下幾個緣由：

從用戶層面來看：減小信息干擾，能夠找到適合本身的內容。

       現在處於一個信息爆炸的社會，就我我的微信羣有53個，平均每一個羣聊天記錄超1000條；公衆號關注了128個，還包含了例如「人民日報」等特殊號，根原本不及看，我如今也在逐漸優化，減小干擾，聚焦有價值信息。

        經過用戶畫像企業或組織經過畫像定位目標人羣，能夠把符合用戶需求的內容推送到用戶手中，產品針對性推送，獲得想要的優惠。

        表明性購物類淘寶的「千人千面」、大衆點評、餓了麼優惠券推送、出行類的滴滴根據用戶分層用戶能夠收到不一樣面額的優惠券，新聞類的今日頭條爲表明經過算法爲用戶推送個性化的內容，都是此類的表明，用戶真正獲得了想要的產品和服務。

從企業層面來看：

發現目標市場

        在現在這個充分競爭的紅海市場中如何找到一片藍海，這一直是各個企業頭痛的難題，好不容易想到了細分領域，又不知市場的反響如何，這個時候就須要用戶畫像。經過構建用戶畫像能夠了解目標人羣是誰，消費水平如何，他們喜歡什麼，不喜歡什麼，消費觀念如何，爲此產品付費意願如何等等，經過試錯迭代，最終找到目標市場。

精準定位目標用戶

        有許許多多的老闆都會有這個想法：個人產品和服務可否覆蓋各個年齡階段和消費層級的客戶？答案是NO。老祖宗曾說有360行，現在這個時代，3600行都不止，每一行都有每一行的客戶，有的客戶喜歡吃酸菜，有的人喜歡吃火鍋，有的人喜歡吃魚，每一類客戶的需求不一樣，他們所選擇的產品也不一樣，而經過用戶畫像能夠找到愛吃酸菜的用戶都有哪些特徵，愛吃火鍋的用戶都有哪些特徵，愛吃魚的用戶都有哪些特徵。

舉個栗子：

 

三節課

         �他的目標用戶定位就很精確-互聯網人在線大學，可是互聯網行業也很是寬泛，他進而二次定位，線上產品+運營課程、線下培訓。日前線上該公衆號文章閱讀訪問量輕鬆過萬，線下舉辦了三期訓練營活動，2016年10月份得到了千萬級人民幣的投資。

精準營銷

        精準定位目標用戶以後就能夠進行下一步的營銷推廣工做了，用戶畫像可讓咱們明確這些目標用戶的調性，咱們把更匹配目標用戶內容、產品、消息推送給他，勢必能更容易與其交流和產生共鳴，實現付費轉化。

       在打開知乎APP也會有一個內容的訂閱推薦，用戶選擇本身想要關注的領域後，知乎也會不定時的進行內容推送的工做。

 

 

知乎

        行業工做軟件脈脈一樣如此，用戶下載脈脈APP之後，也會讓用戶選擇行業/方向，進行用戶的精準營銷策略。

 

脈脈

2、什麼時候構建用戶畫像（When）

        在我看來用戶畫像貫穿着一個產品的生命週期的始終，只不過在產品不一樣階段他所承載的側重點各有不一樣。

        用戶畫像在產品初期更多承載着發現目標市場，尋找細分市場，經過畫像進行思路驗證，找到產品的目標市場。

        伴隨着產品發展和數據的不斷積累，用戶畫像也在不斷的完善和豐富，指導着產品體驗和使用更好。
        舉個栗子：某購物類APP在上線優惠券功能，但在實際的使用過程當中，卻發現用戶不多使用優惠券，緣由是用戶不須要優惠券嗎？可能不是！在用戶訪談中咱們發現一筆訂單使用優惠券須要點擊3級後纔可以使用，當把優惠券放到1級頁面後發現優惠券使用大幅上升，訂單數量明顯增加。

      而在產品後期，用戶畫像能夠有用戶的拓展和需求發掘的做用，當畫像展示出一類的人特色時，這些特色多是另外一類人也具有的。

舉個栗子：

 

90、95後畫像比較

      90後的某些特質，95後一樣具有（畫圈部分標記了部分相同項），而90後的某些特質，80、85後確定一樣具有，這個時候就能夠根據這些特質進行需求屢次開發，讓產品的覆蓋邊界更廣。

3、 用戶畫像的構成要素有哪些（Which）

        用戶畫像的構成能夠用兩種方式來表述：用戶靜態屬性和動態屬性或用戶顯性特徵和隱形特徵，雖然稱呼不一樣，但他們都是對用戶內在和外在特徵的描述。

如下作二者的概括和總結：

 

畫像構成要素

4、如何構建用戶畫像(How)

       業內有不少關於建立用戶畫像的方法，好比Alen Cooper的「七步人物角色法」，Lene Nielsen的「十步人物角色法」等，有興趣的同窗能夠自行去查看，在這裏，我經過這3個步驟創建用戶畫像。

 

畫像構建

一、 數據採集

       在數據採集以前，必定要明確產品的主要用戶羣是哪些，而後有針對性的進行數據採集。

       舉個栗子：豆瓣

      豆瓣，工具型興趣導向社區，目標用戶是文藝青年，文藝青年在這裏能找到知音，找到本身想要內容。全部的宣傳海報是「咱們的精神角落」

 

豆瓣—文藝青年-—精神需求

        明確目標用戶以後，那麼這些用戶的基礎數據如何採集呢？

（1） 行業數據

        瞭解目標用戶的數據特徵，我一個建議是把相關的研究報告、文獻資料看一遍。常規的渠道有百度文獻、行業知名公衆號、相關書籍、行業分析報告等。

（2） 問卷調研

        問卷調研是一種比較傳統但有效的手段，經過問卷調研能夠收集到用戶對產品的態度、需求、建議等等。

在調研以前有幾點須要注意：

a． 明確大家調研的主題是什麼？

      根據調研的主題進行問題的設計，不要涉及無關調研主題的內容。

b． 想經過問卷調查獲取的信息有哪些？

      將所要調研的信息進行拆解，以選擇和判斷題目爲主，信息量要控制在適量範圍內，題目不宜過多。

c．篩選獲取後的信息，找出共性的特徵加以總結概括。

（3）用戶訪談

        經過電話或者面談的方式對用戶進行訪談，在訪談前準備好想要獲取的信息，根據產品類型不一樣，訪談的量必定要大，只有基數大了以後才能夠找到共性的特色，而後對特色進行提煉和總結。

（4）產品後臺數據

       後臺能夠看到不少相關的數據（利用cookie跟蹤和統計），常規的經過後臺能夠看到的用戶數據有：

 

後臺可見數據（部分）

      全部產品在使用過程都會要求填寫相關的我的信息，包含電話、性別、暱稱、年齡，地址等。這也是被大部分用戶能夠接受的方式。

      網站後臺：不少網站一進入都要首先進行註冊，填寫手機號、郵箱等相關信息，隨後每次購買後臺都會記錄瀏覽產品、頁面停留時間、點擊次數、購買記錄等信息。

       APP後臺數據：包括咱們的微信、微博、天貓、美團、餓了麼等，在APP中預埋SDK插件，在實際使用過程當中地理位置、聊天記錄、訂單記錄等都會有數據的記錄，後臺會將信息彙總給指定服務器，實現數據收集。

舉個健身類APP栗子：

 

 

Keep

        在我的資料欄目中會要求填寫相關的我的信息，經過用戶自發填寫，收集用戶的基本信息。

        除了我的資料用戶填寫以外，在平時使用過程當中APP一樣時時刻刻記錄你的我的數據，以下圖所示：

 

Keep

（5）其餘方式

        完善信息可看到更多的內容；填寫完整我的資料得獎勵；開展某某活動，填寫完整我的資料得到參與資格；完成相關任務得金幣或者優惠券等方式，都是爲了獲取目標用戶的基礎數據。

二、數據分析和畫像構建

        接下來對收集來的數據進行分析，須要注意的是，並非全部收集而來的數據都是有用的，在分析數據以前必須對數據進行篩選，根據企業目標確立幾個主要維度，好比：你的用戶畫像分析的是誰？用戶在哪裏？用戶需求是什麼？所選取的畫像數據是否有意義？進行數據分析以後提煉出關鍵要素，構建畫像模型。

      那麼如何分析和建模呢？

數據分析：

        咱們經過數據採集來的數據有靜態數據和動態數據。靜態信息數據是指表現用戶相對穩定的信息的數據；動態數據是指表現用戶不斷變化的行爲數據，對這些數據進行分析和關鍵詞提煉，接着經過聚類分析進行概括和總結，找出目標客戶相同的特性（具體的操做方法可自行查閱，這裏不作贅述了），獲得用戶共性的數據。

數據建模：

用戶畫像構建=我的屬性+社會屬性+我的偏好+接觸產品方式+其餘

先舉個栗子：某款遊戲用戶的三類畫像

 

圖片來源於網絡

 

圖片來源於網絡

 

圖片來源於網絡

       從中咱們能夠發現，3個用戶畫像都是遊戲的目標用戶，其中包含了用戶的我的屬性，性別、年齡、住址、家庭狀況；社會屬性，所屬行業、職位、收入情況；我的偏好，愛好、社交方式；接觸遊戲方式，使用方式、觸遊緣由，遊戲時長等等。

       咱們在構建畫像時能夠根據這個模型，進行步驟拆解，最終獲得用戶畫像。

       畫像目標維度設定：企業或組織根據產品的種類不一樣，畫像目標用戶數據蒐集的維度也不會相同，顆粒度的細化也盡相同，因此在畫像制定以前須要對畫像目標的維度進行設定。包括畫像用戶羣、營銷手段、用戶種類細分、維度關鍵項等等。

       數據分析建模：依據設定好的維度進行數據收集，對實際的數據分析和建模，獲得符合預期的模型。

        數據還原用戶：經過分析建模後，獲得的是一個或者幾個用戶的數據類別，這個時候須要將數據還原回用戶屬性類別，包括某類用戶的我的屬性、社會屬性、消費屬性、行爲模式等等。

三、 畫像應用

      畫像作好以後的應用很是普遍，具體體如今如下幾個方面。

a. 用於企業的精準營銷。

       根據收集的大數據，找出目標客戶，進行分層後，進行鍼對性的營銷策略。

b. 爲產品運營提供方案指導。

        在產品的實際推廣過程當中，咱們會想盡各類運營方案進行產品推廣，可是實際操做的過程當中發現運營方案並不必定是正確的，這個時候須要有用戶畫像這個大的框架指導運營方案的策劃、落地、執行。

        去年「支付鴇」事件就是一次離開用戶畫像指導而單純只爲作社交的一次失敗嘗試。（支付鴇:支付寶推出圈子功能，發帖與芝麻信用分捆綁，甚至只限女性，因爲出現大量美女自拍，甚至大尺度照片，所以被網友調侃爲「支付鴇」。）

c. 肯定產品更新迭代的優先級。

       根據畫像，在設計和運營中將焦點聚焦於目標用戶的使用動機與行爲操做，爲產品的更新迭代提供優先級。

5、 關於用戶畫像的幾點補充

一、 定性分析和定量分析

定性的方法有：深度訪談、焦點小組、

定量的方法有：定量問卷、行爲日誌數據

       定性分析師爲了直觀的瞭解和分析用戶，獲得的是用戶的第一手的用戶資料；定量分析是是經過具體的數據和證據來佐證補充定性分析用戶的真實想法。

二、顆粒度

      指用戶畫像應該細化到什麼程度。

舉個栗子

 

 

圖片來源於網絡

畫像1：馬雲、男、 阿里巴巴集團主要創始人。

畫像2：馬雲、男、 浙江省杭州市

            出生日期：1964年9月10日

            1999年創辦阿里巴巴集團 

             2008年日本第十屆企業家大獎 

             2009中國經濟十年商業領袖 

             2012年CCTV中國經濟年度人物

                                 ......

       單純從畫像顆粒度的角度而言，畫像2的顆粒度比畫像1的顆粒度小，畫像2更加細化。

       可能有人認爲越細化越好，可是在實際過程當中並非這樣，太細容易分散畫像的主要目標，也浪費公司資源；但若是畫像顆粒度過大，對於產品設計和運營的指導意義就變小了，起不到用戶畫像的做用，因此在顆粒度把握上必定要適度。

三、權重計算：

       獲得了用戶的興趣標籤，還須要針對用戶給這些標籤進行權重賦值，用來區分不一樣標籤對於該用戶的重要程度。

四、用戶畫像不是一次作好

       市場在處於不斷的變化，用戶的消費觀念也在不斷的升級，用戶畫像也應根據市場和用戶的變化而不斷修改和完善，這樣畫像才更具備指導意義。�

       最後祝你們情人節快樂！

       成文於2017.2.14，首發於簡書。

做者：河豚有毒 連接：https://www.jianshu.com/p/403385170542 來源：簡書 簡書著做權歸做者全部，任何形式的轉載都請聯繫做者得到受權並註明出處。