旅游产品的用户画像

㈠ 什么是用户画像如何分析用户画像

用户画像：定位用户有很多的方法，比如用户调研、问卷访谈、数据分专析、市场调研等等，海属量甚至不可计数。我们针对自家产品的特点和自身的实际情况，更多的使用“用户画像”这种方法，来迅速、准确定位服务群体，提供高水准的产品设计服务。
关于如何分析用户画像：业内有很多关于创建用户画像的方法，比如Alen Cooper的“七步人物角色法”，Lene Nielsen的“十步人物角色法”等，这些都是非常好并且非常专业的用户画像方法，值得我们借鉴和学习。事实上，当我们了解了这些方法之后，就会发现这些方法从流程上可以分为3个步骤：获取和研究用户信息、细分用户群、建立和丰富用户画像。在这3大步骤中，最主要的区别在于对用户信息的获取和分析。获取和分析数据使用的工具一般为：Google Analytics；Mixpanel；数极客；友盟；网络分析等

㈡ 用户画像是什么怎样建立用户画像

用户画像又称用户角色（Persona），作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。

用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。

首先,可以对后台数据进行提取，通过后台数据挖掘了解到用户上网环境的一些关键指标。在对用户使用场景有一些初步把握后，我们随机提取了10万用户UID样本量，获取用户职业身份、年龄、性别、学历、浏览习惯(手机、浏览器)，用户的交易偏好等关键因素，进行清洗后，使用SPSS聚类分析确认区分最明显的因素。

其次， 在用户画像的过程中有一个很重要的概念叫做颗粒度，就是我们的用户画像应该细化到哪种程度。举一个极端的例子，如果“用户画像”最细的颗粒度应该是细到每一个用户每一具体的生活场景中，但是这基本上是一个不可能完成的任务，同时如果用户画像的颗粒度太大，对于产品设计的指导意义又相对变小了，所以把握好画像的总体丰富程度显得异常重要了。可通过调查问卷的形式来减小颗粒度。

再次，在前期数据支持下，在这一阶段就需要发挥变性研究的长处了，前期如果是一个搭建骨架的过程，那么这一阶段就是一个塑造一个有血有肉的活体的过程了。重点挖掘其生活情境与使用场景。围绕用户的行为特征，通过添加环境、人际关系、操作熟练程度、使用意向、人口统计学属性等细节对用户进行描述，形成用户画像的框架。此外，对用户画像取合适的名字、适当描述个性，附照片等能使角色更加生动，栩栩如生，更易于设计师形成直观印象。
David Travis认为一个令人信服的用户角色要满足七个条件，即PERSONA
P 代表基本性（Primary research）指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈
E 代表移情性（Empathy）指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心。
R 代表真实性（Realistic）指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。
S 代表独特性（Singular）每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
O 代表目标性（Objectives）该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标。
N 代表数量（Number）用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。
A 代表应用性（Applicable）设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策

缺点：对于不同的数据来源，可以获得的用户的数据只是少量的。了解不同用户在不同情境（交通过程中，上班途中，睡觉前）的典型使用行为与习惯，在不同情景下，不同典型用户操作行为和习惯有什么不同。同时我们按照职业分类用户的方法可能还存在问题，还需要研究不同行业人士、不同职业背景、不同身份地位的人的行为，细化专业人员与专业行业，以使用行为模式为特征提取共性，探索在不同典型场景开发出新需求点的可能性。

㈢ 如何构建用户画像

我们用教育行业来说一下这个问题，

2017年4月初，62个在教育行业产品获投资，这一消息，使得教育行业产品再次被热议。事实上，教育行业早已是一片红海，有调查显示，近6成的互联网学习者位于三四线城市，而一款好的教育产品，会让用户对学习这件事情上瘾，不断对后续的课程进行消费。总的来说教育行业仍旧有突出重围的希望。

在教育产品竞争如此激烈的今天，如何争夺到更多的用户，似乎是困扰着众多教育产品的问题。本文以在线教育产品为例，说说如何构建用户画像，并为下一步获客制定运营计划。

什么是用户画像

用户画像是指，建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型。

为什么要构建用户画像

构建用户画像，就是帮产品找到用户真实的述求点，能够帮产品的功能设计提供依据。对运营人员来说，最基本的一点就是了解用户。通过对用户信息的采集，分析，抽离，生成最终的用户画像。构建用户画像后，就可以制订更精准的运营方案了。

在线教育产品，如何构建用户画像

1.用户画像分析逻辑

在构建用户画像之前，先来看看用户画像构建、分析的一个逻辑。

根据用户画像，如何在精细化运营上发力

对运营来说，构建完用户画像，但是没有将用户画像应用到运营推广中，就等于做了个无用功。在线教育产品在构建完用户画像之后，应该重点考虑如何利用用户画像，辅助课程开发和产品运营，做到精细化运营。

做精细化运营的一个基本思路就是理清楚一个逻辑：在什么时间把什么内容发给什么类型的用户。

1.根据搜索数据的个性化运营

用户浏览了某一个课程，可以根据用户标签，推荐相同类型的课程。

更多内容，可网络一下“在线教育app：构建用户画像并制定运营计划怎么做”。

㈣ 什么是用户画像他和CDP客户数据平台有什么关系

用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，已在各内领域得到广泛应用。容在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，CDP客户数据平台正是将用户的数据进行采集后智能管理，使得每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象在dm hub中具体化，从而为用户提供有针对性的服务的。

㈤ 用户画像是什么

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

㈥ 作为产品经理，你心目中理想的用户画像是怎样的

长时间有效，如果仅针对现阶段的产品，用户画像里三四十岁的大叔可以多一些，至于用户粘性是越大越好，谁也不希望产品是个短命鬼。

㈦ 什么是用户画像呢一般用户画像的作用是什么

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个专标签化的用户模型。构属建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

其作用大体不离以下几个方面：
精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销；
用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10；
数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况；
进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务；
对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。

㈧ 什么是用户画像

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

用户画像的八要素
做产品怎么做用户画像，用户画像是真实用户的虚拟代表，首先它是基于真实的，它不是一个具体的人，另外一个是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型，迅速组织在一起，然后把新得出的类型提炼出来，形成一个类型的用户画像。一个产品大概需要4-8种类型的用户画像。
用户画像的PERSONAL八要素
P代表基本性(Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈;
E代表同理性(Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心;
R代表真实性(Realistic)：指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物;
S代表独特性(Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性;
O代表目标性(Objectives)：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标;
N代表数量性(Number)：用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色;
A代表应用性(Applicable)：设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。
L代表长久性(Long)：用户标签的长久性。