在產(chǎn)品設(shè)計(jì)與用戶運(yùn)營(yíng)的過程中，用戶畫像作為理解用戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)的重要工具，扮演著舉足輕重的角色。特別是對(duì)于目標(biāo)用戶為產(chǎn)品經(jīng)理的公眾號(hào)來說，構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像不僅能幫助我們更好地服務(wù)這一特定群體，還能通過個(gè)性化的內(nèi)容推送提升用戶粘性和活躍度。本文將詳細(xì)探討用戶畫像的搭建方法，希望對(duì)大家有幫助。

一、什么是用戶畫像？

用戶畫像，并非指真實(shí)用戶的直接映射，而是基于大量真實(shí)用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建的虛擬代表。它通過對(duì)用戶行為、態(tài)度、動(dòng)機(jī)及目標(biāo)的深入分析，提煉出具有代表性的特征，形成一系列用戶角色的描述。這些角色可以是某一類型用戶的集合，也可以是具有顯著特征的個(gè)體。

二、為什么需要搭建用戶畫像？

1. 聚焦目標(biāo)用戶：用戶畫像幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員跳出自我假設(shè)，聚焦真實(shí)用戶的需求和痛點(diǎn)。

2. 精準(zhǔn)定位：在產(chǎn)品初期，通過用戶畫像快速了解目標(biāo)用戶群體，輔助產(chǎn)品定位和功能設(shè)計(jì)。

3. 優(yōu)化體驗(yàn)：在產(chǎn)品中期和后期，通過用戶畫像分析用戶行為變化，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品策略，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。

4. 提升效率：在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部形成統(tǒng)一的用戶語言，減少溝通成本，提高決策效率。

三、用戶畫像的兩種形式

1. 綜合性用戶畫像（User Persona）

綜合性用戶畫像側(cè)重于用戶的基本信息和行為特征，通過統(tǒng)計(jì)和分析用戶的性別、年齡、職業(yè)、收入等基本信息，以及用戶的使用場(chǎng)景、行為路徑等，構(gòu)建出具有代表性的虛擬用戶模型。這種畫像主要用于產(chǎn)品上線前的研究和設(shè)計(jì)決策，幫助團(tuán)隊(duì)深入理解目標(biāo)用戶。

 

主要特征：

• 角色描述和用戶目標(biāo)：包括用戶的基本信息（如姓名、年齡、職業(yè)等）以及用戶如何使用產(chǎn)品、與產(chǎn)品的互動(dòng)方式等。

• 代表性：可以代表一類相似的用戶群體，也可以代表個(gè)體，但強(qiáng)調(diào)整體特征而非個(gè)體差異。

• 動(dòng)態(tài)性：用戶畫像不是一成不變的，隨著產(chǎn)品發(fā)展和用戶行為變化，需要不斷更新和完善。

2. 信息標(biāo)簽用戶畫像（User Portrait）

隨著數(shù)據(jù)量的增加和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，信息標(biāo)簽用戶畫像逐漸興起。這種畫像基于用戶在網(wǎng)絡(luò)上的各種行為數(shù)據(jù)（如瀏覽記錄、購買行為等），通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建出用戶的興趣偏好、行為模式等標(biāo)簽。這種畫像更加注重?cái)?shù)據(jù)分析和挖掘的廣度和深度，有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦。

主要特征：

• 真實(shí)性：基于實(shí)際用戶行為構(gòu)建，具有較高的真實(shí)性。

• 時(shí)效性：用戶行為數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化，畫像需要定期更新。

• 覆蓋度廣：能夠監(jiān)測(cè)到用戶多方面的興趣和行為，為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供有力支持。

四、用戶畫像的搭建步驟

1. 確定目標(biāo)與畫像維度

我們常常將綜合用戶畫像描繪成某個(gè)特定個(gè)體，但實(shí)際上，它代表的是一類特定交互產(chǎn)品的用戶群體。不同的業(yè)務(wù)需求決定了我們收集信息的不同維度，因此在構(gòu)建用戶畫像之前，首先需要明確其目標(biāo)和研究的維度。

明確業(yè)務(wù)需求很重要，因?yàn)椴煌男袠I(yè)和部門有各自的訴求，對(duì)應(yīng)的用戶畫像構(gòu)建目標(biāo)和方式也會(huì)有所不同。在用戶畫像構(gòu)建的初期，需要識(shí)別出業(yè)務(wù)目標(biāo)和待解決的問題，這樣才能將信息維度與需求結(jié)合起來。例如：

• 內(nèi)容導(dǎo)向的網(wǎng)站或搜索引擎，關(guān)注用戶對(duì)不同內(nèi)容類型（如體育、娛樂、美食等）的興趣。

• 社交網(wǎng)站則需分析用戶的社交網(wǎng)絡(luò)，以識(shí)別緊密聯(lián)系的用戶群和意見領(lǐng)袖。

• 電商平臺(tái)根據(jù)用戶喜好推薦產(chǎn)品，分析用戶的購物興趣和消費(fèi)能力，細(xì)分不同類別（如服飾、家居等）。

• 金融行業(yè)則關(guān)注用戶的風(fēng)險(xiǎn)特征，比如信用、違約記錄和還款能力。

• 視頻平臺(tái)需要了解用戶對(duì)視頻類型的偏好和觀看行為。

在B2B領(lǐng)域，用戶角色往往與工作職責(zé)相結(jié)合，關(guān)注用戶的工作能力和使用情況。

通過將用戶畫像維度與業(yè)務(wù)需求結(jié)合，篩選出目標(biāo)用戶群體，利用其標(biāo)簽數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匹配，驗(yàn)證產(chǎn)品定位及功能是否契合目標(biāo)用戶，及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)方向。同時(shí)，運(yùn)用算法對(duì)用戶畫像進(jìn)行處理，構(gòu)建智能服務(wù)模型，通過推薦算法輔助營(yíng)銷，提高用戶轉(zhuǎn)化率，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

用戶畫像的信息維度可以從人口屬性和產(chǎn)品行為屬性進(jìn)行綜合分析。人口屬性包括基本信息、社交關(guān)系、位置信息、設(shè)備信息、興趣等；產(chǎn)品行為屬性則涵蓋產(chǎn)品類別、使用頻率、偏好等。

在搭建用戶畫像時(shí)，我們需要了解用戶的行為目標(biāo)和痛點(diǎn)：

• 自然屬性：用戶的基本信息，如姓名、年齡等。

• 社交關(guān)系：用戶的經(jīng)濟(jì)、家庭、社會(huì)地位等。

• 位置信息：用戶所在的地理位置。

• 設(shè)備屬性：用戶使用的電子設(shè)備信息。

• 興趣愛好：用戶的興趣和偏好。

• 產(chǎn)品類別：用戶使用的產(chǎn)品類型。

• 活躍頻率：用戶使用產(chǎn)品的頻率。

• 產(chǎn)品喜好：用戶對(duì)產(chǎn)品的使用方式。

• 行為習(xí)慣：用戶的活躍度和忠誠度。

• 產(chǎn)品消費(fèi)：用戶的消費(fèi)習(xí)慣和金額。

結(jié)合業(yè)務(wù)目標(biāo)和需求后，進(jìn)行盡可能廣泛的用戶調(diào)研，與不同部門同事交流，找出可能的用戶類型。每種類型用戶不超過三個(gè)，調(diào)研中如發(fā)現(xiàn)遺漏可增補(bǔ)，若沒有新信息則考慮結(jié)束調(diào)研。

2. 確定調(diào)研方法

2.1 確定調(diào)研的方法

在明確用戶畫像維度后，需選擇合適的調(diào)研方式來收集信息，常見的有三種：定性研究、定量研究和混合研究。

用戶畫像構(gòu)建思路——理解用戶目標(biāo)和痛點(diǎn)

• 定性研究

定性研究通過用戶訪談、小組討論等方法，利用開放式問題了解用戶真實(shí)的行為和需求。這種研究能迅速幫助我們識(shí)別用戶行為模式，并建立細(xì)分群體的畫像。通常只需5位參與者即可，因他們能夠代表大多數(shù)情況，且便于控制時(shí)間和成本。

定性研究的優(yōu)點(diǎn)：定性研究在自然環(huán)境下進(jìn)行，便于深入觀察用戶行為和動(dòng)機(jī)，研究設(shè)計(jì)靈活，能激發(fā)用戶積極參與。

定性研究的缺點(diǎn)：結(jié)果可能受研究人員主觀影響，且因缺乏客觀性和可重復(fù)性，樣本量小，數(shù)據(jù)處理受限。

定性研究的作用：它幫助我們理解產(chǎn)品使用情況、用戶動(dòng)機(jī)、行業(yè)知識(shí)等，進(jìn)而推動(dòng)設(shè)計(jì)進(jìn)程，使決策基于真實(shí)數(shù)據(jù)而非主觀判斷。

如何進(jìn)行定性研究：首先確認(rèn)研究對(duì)象的重要性，選擇合適的招募方式；其次通過訪談?dòng)^察用戶行為，探討用戶在自然環(huán)境中的反應(yīng)，最終整理用戶資料以建立畫像。

• 定量研究

定量研究通過問卷等方式收集大量數(shù)據(jù)，常用來驗(yàn)證用戶反饋和需求。其數(shù)據(jù)來源于明確的信息，結(jié)果較為客觀。

定量研究的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)是覆蓋廣泛，便于總結(jié)；缺點(diǎn)是缺乏深入交流，結(jié)果單一。

如何進(jìn)行定量研究：定量研究主要通過數(shù)據(jù)、模型和圖表來展示研究結(jié)果。因此，需要集中收集目標(biāo)用戶的數(shù)據(jù)，通常通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)或定量研究結(jié)果等渠道來實(shí)現(xiàn)。而許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)過多年發(fā)展，也建立了自己的數(shù)據(jù)倉庫。

• 混合研究（定性與定量的結(jié)合）

我們之前討論了定量研究和定性研究的區(qū)別。定量研究主要關(guān)注“是什么”，即用戶的行為事實(shí)，而定性研究則側(cè)重“為什么”，旨在探究用戶行為背后的原因。

通常建議先進(jìn)行定性研究，通過用戶訪談識(shí)別不同用戶群體的關(guān)鍵差異，再進(jìn)行定量研究驗(yàn)證這些差異的真實(shí)性。定量研究的局限在于，它常常難以深入了解用戶的動(dòng)機(jī)和背景，影響用戶分類的全面性，也無法揭示群體劃分的原因。

因此，研究時(shí)可以先進(jìn)行小規(guī)模的定性研究，比如訪談或可用性測(cè)試，形成初步認(rèn)識(shí)，然后再用定量研究的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證分類的合理性。

通過定性或定量研究收集的數(shù)據(jù)分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩類：

靜態(tài)數(shù)據(jù)

確定研究對(duì)象后，分析用戶的基本特征，如人口屬性和消費(fèi)特征，這些信息相對(duì)穩(wěn)定，通常通過精確的數(shù)據(jù)挖掘獲得，若數(shù)據(jù)有限，可以結(jié)合定性和定量方法補(bǔ)充。

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)

用戶的網(wǎng)絡(luò)行為是變化的，例如網(wǎng)頁的瀏覽時(shí)間和停留時(shí)長(zhǎng)，隨著時(shí)間的推移，用戶的行為數(shù)據(jù)不斷積累。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)收集包括行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)。

靜態(tài)數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定，而動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)則更為迅速，產(chǎn)品經(jīng)理可以基于用戶行為建立興趣模型，實(shí)時(shí)反映產(chǎn)品特性。不同領(lǐng)域收集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的重點(diǎn)有所不同，如營(yíng)銷關(guān)注消費(fèi)習(xí)慣，而推薦系統(tǒng)關(guān)注用戶喜好。

3、數(shù)據(jù)分析與行為變量識(shí)別

在確定目標(biāo)和調(diào)研方法后，需要分析收集到的數(shù)據(jù)，識(shí)別出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)變量，如用戶的網(wǎng)絡(luò)行為、偏好、交易記錄和生命周期等，將用戶與這些行為變量逐一對(duì)應(yīng)，并識(shí)別出不同的行為模式。需要強(qiáng)調(diào)的是，行為變量比人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更為重要。

不同的行為模式主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面：

行為——用戶做了什么，行為路徑如何，頻率和工作量是否合理，是否有多余步驟或可以自動(dòng)化的環(huán)節(jié)。

態(tài)度——用戶對(duì)產(chǎn)品及相關(guān)技術(shù)的看法，情感和態(tài)度。

能力——用戶的教育背景和學(xué)習(xí)能力，是否容易上手，用戶愿意采取什么行動(dòng)。

動(dòng)機(jī)——用戶參與產(chǎn)品領(lǐng)域的原因，推動(dòng)或阻礙用戶的因素，吸引購買的動(dòng)機(jī)。

技能——用戶在相關(guān)領(lǐng)域的技能水平。

在訪談中挖掘到重要的行為變量后，將每個(gè)訪談對(duì)象與行為變量對(duì)應(yīng)起來。用戶對(duì)應(yīng)時(shí)不需追求絕對(duì)精確，而是確認(rèn)相對(duì)位置關(guān)系，基于觀察與直覺，呈現(xiàn)主體如何圍繞某一重要行為變量聚集。

完成映射后，識(shí)別落在多個(gè)變量上的主體群。當(dāng)一組主體聚集在6到8個(gè)不同變量上時(shí)，形成一種顯著的行為模型，這些模型構(gòu)成用戶畫像的基礎(chǔ)。一些特殊角色可能只展現(xiàn)單一模式，但通常會(huì)發(fā)現(xiàn)2到3種不同模式，從而識(shí)別多種行為模式。

可通過統(tǒng)計(jì)分析方法構(gòu)建不同的行為模型，常用的數(shù)據(jù)分析方法有文本挖掘、分類、聚類、相似度計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)算法，涉及數(shù)據(jù)算法和權(quán)重等，這里不再細(xì)述。

分析前務(wù)必清洗數(shù)據(jù)，去除多余、重復(fù)或不一致的信息，或?qū)Σ蛔阈畔⑦M(jìn)行補(bǔ)充，以確保后期數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

4. 綜合特征，構(gòu)建用戶畫像

在研究過程中，我們將觀察到的行為模式整合為訪談對(duì)象的行為變量，進(jìn)一步識(shí)別他們的目標(biāo)、痛點(diǎn)及特性。這些行為反映了訪談?wù)咴谝欢螘r(shí)間內(nèi)的典型產(chǎn)品使用情況，形成用戶畫像的基礎(chǔ)框架。為了讓畫像更真實(shí)，需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，比如：

• 行為本身（活動(dòng)及動(dòng)機(jī)）

• 使用環(huán)境

• 當(dāng)前解決方案中遇到的困難

• 人口統(tǒng)計(jì)特征

• 相關(guān)的技能和經(jīng)驗(yàn)

• 與他人或產(chǎn)品的互動(dòng)

• 競(jìng)爭(zhēng)或替代方案，尤其是技術(shù)相似者

描述應(yīng)簡(jiǎn)潔并貼合觀察，避免虛構(gòu)或夸大細(xì)節(jié)，以確保畫像的吸引力。通過分析訪談中的行為，確定行為之間的邏輯關(guān)系，從而推斷出背后的目標(biāo)。

同時(shí)，我們還需為每個(gè)角色虛構(gòu)姓名，并添加統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、地區(qū)、收入和職業(yè)頭銜，以增加畫像的細(xì)節(jié)，并通過合適的照片可視化角色，最終形成常見的用戶畫像。

五、檢查用戶畫像

完成用戶畫像后，要評(píng)估其質(zhì)量。

1）覆蓋率：檢查映射、角色特征和目標(biāo)，確保畫像的完整性。若行為信息有缺失，需進(jìn)行進(jìn)一步研究。覆蓋率高可提高后續(xù)精準(zhǔn)營(yíng)銷的有效性。

2）準(zhǔn)確率：若角色僅在某些人口統(tǒng)計(jì)特征上相似，需去掉重復(fù)角色或調(diào)整特征。每個(gè)角色應(yīng)在某些行為上有顯著差異，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3）時(shí)效性：用戶畫像依賴于標(biāo)簽建立。構(gòu)建畫像時(shí)需注意，用戶行為和偏好隨時(shí)間變化，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性。

05 總結(jié)

用戶畫像的概念、作用和構(gòu)建方法到此為止。除了上述內(nèi)容，用戶畫像的優(yōu)先級(jí)也很重要：

主要人物模型：設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)，若設(shè)計(jì)針對(duì)其他模型時(shí)無法滿足主要任務(wù)，但當(dāng)聚焦主要人物模型時(shí)，至少能兼顧其他模型的需求。

次要人物模型：可能有一些額外需求，但在不降低產(chǎn)品功能的前提下，主要人物模型通常能滿足大部分次要模型的要求。

補(bǔ)充人物模型：既不是主要也不是次要模型，主要與次要模型結(jié)合可以完全滿足補(bǔ)充模型的需求。

客戶人物模型：關(guān)注的是客戶而非終端用戶的需求，通常被視為次要人物模型。在某些B2B業(yè)務(wù)中，客戶模型可能被當(dāng)作主要模型處理。

接受服務(wù)的人物模型：雖不是直接使用產(chǎn)品的用戶，但會(huì)受到產(chǎn)品使用的影響，比如醫(yī)院的檢查患者。他們的體驗(yàn)會(huì)因產(chǎn)品設(shè)計(jì)而受到影響，屬于次要人物模型。

負(fù)面人物模型：又稱反人物角色，與接受服務(wù)模型類似，負(fù)面模型并非實(shí)際用戶，只是在討論中幫助識(shí)別不應(yīng)成為設(shè)計(jì)目標(biāo)的人物類型，如精通技術(shù)的早期用戶或商業(yè)產(chǎn)品中的不當(dāng)用戶。

用戶畫像是理解用戶行為的重要工具，需要不斷實(shí)踐和驗(yàn)證。