手把手教你搭建用户画像

在产品设计与用户运营的过程中，用户画像作为理解用户需求、优化产品体验的重要工具，扮演着举足轻重的角色。特别是对于目标用户为产品经理的公众号来说，构建精准的用户画像不仅能帮助我们更好地服务这一特定群体，还能通过个性化的内容推送提升用户粘性和活跃度。本文将详细探讨用户画像的搭建方法，希望对大家有帮助。

一、什么是用户画像？

用户画像，并非指真实用户的直接映射，而是基于大量真实用户数据构建的虚拟代表。它通过对用户行为、态度、动机及目标的深入分析，提炼出具有代表性的特征，形成一系列用户角色的描述。这些角色可以是某一类型用户的集合，也可以是具有显著特征的个体。

二、为什么需要搭建用户画像？

1. 聚焦目标用户：用户画像帮助产品经理和运营人员跳出自我假设，聚焦真实用户的需求和痛点。

2. 精准定位：在产品初期，通过用户画像快速了解目标用户群体，辅助产品定位和功能设计。

3. 优化体验：在产品中期和后期，通过用户画像分析用户行为变化，及时调整产品策略，优化用户体验。

4. 提升效率：在团队内部形成统一的用户语言，减少沟通成本，提高决策效率。

三、用户画像的两种形式

1. 综合性用户画像（User Persona）

综合性用户画像侧重于用户的基本信息和行为特征，通过统计和分析用户的性别、年龄、职业、收入等基本信息，以及用户的使用场景、行为路径等，构建出具有代表性的虚拟用户模型。这种画像主要用于产品上线前的研究和设计决策，帮助团队深入理解目标用户。

主要特征：

• 角色描述和用户目标：包括用户的基本信息（如姓名、年龄、职业等）以及用户如何使用产品、与产品的互动方式等。

• 代表性：可以代表一类相似的用户群体，也可以代表个体，但强调整体特征而非个体差异。

• 动态性：用户画像不是一成不变的，随着产品发展和用户行为变化，需要不断更新和完善。

2. 信息标签用户画像（User Portrait）

随着数据量的增加和数据分析技术的发展，信息标签用户画像逐渐兴起。这种画像基于用户在网络上的各种行为数据（如浏览记录、购买行为等），通过数据挖掘和机器学习算法，构建出用户的兴趣偏好、行为模式等标签。这种画像更加注重数据分析和挖掘的广度和深度，有助于实现精准营销和个性化推荐。

主要特征：

• 真实性：基于实际用户行为构建，具有较高的真实性。

• 时效性：用户行为数据随时间变化，画像需要定期更新。

• 覆盖度广：能够监测到用户多方面的兴趣和行为，为精细化运营提供有力支持。

四、用户画像的搭建步骤

1. 确定目标与画像维度

我们常常将综合用户画像描绘成某个特定个体，但实际上，它代表的是一类特定交互产品的用户群体。不同的业务需求决定了我们收集信息的不同维度，因此在构建用户画像之前，首先需要明确其目标和研究的维度。

明确业务需求很重要，因为不同的行业和部门有各自的诉求，对应的用户画像构建目标和方式也会有所不同。在用户画像构建的初期，需要识别出业务目标和待解决的问题，这样才能将信息维度与需求结合起来。例如：

• 内容导向的网站或搜索引擎，关注用户对不同内容类型（如体育、娱乐、美食等）的兴趣。

• 社交网站则需分析用户的社交网络，以识别紧密联系的用户群和意见领袖。

• 电商平台根据用户喜好推荐产品，分析用户的购物兴趣和消费能力，细分不同类别（如服饰、家居等）。

• 金融行业则关注用户的风险特征，比如信用、违约记录和还款能力。

• 视频平台需要了解用户对视频类型的偏好和观看行为。

在B2B领域，用户角色往往与工作职责相结合，关注用户的工作能力和使用情况。

通过将用户画像维度与业务需求结合，筛选出目标用户群体，利用其标签数据与业务数据匹配，验证产品定位及功能是否契合目标用户，及时调整业务方向。同时，运用算法对用户画像进行处理，构建智能服务模型，通过推荐算法辅助营销，提高用户转化率，实现精准营销。

用户画像的信息维度可以从人口属性和产品行为属性进行综合分析。人口属性包括基本信息、社交关系、位置信息、设备信息、兴趣等；产品行为属性则涵盖产品类别、使用频率、偏好等。

在搭建用户画像时，我们需要了解用户的行为目标和痛点：

• 自然属性：用户的基本信息，如姓名、年龄等。

• 社交关系：用户的经济、家庭、社会地位等。

• 位置信息：用户所在的地理位置。

• 设备属性：用户使用的电子设备信息。

• 兴趣爱好：用户的兴趣和偏好。

• 产品类别：用户使用的产品类型。

• 活跃频率：用户使用产品的频率。

• 产品喜好：用户对产品的使用方式。

• 行为习惯：用户的活跃度和忠诚度。

• 产品消费：用户的消费习惯和金额。

结合业务目标和需求后，进行尽可能广泛的用户调研，与不同部门同事交流，找出可能的用户类型。每种类型用户不超过三个，调研中如发现遗漏可增补，若没有新信息则考虑结束调研。

2. 确定调研方法

2.1 确定调研的方法

在明确用户画像维度后，需选择合适的调研方式来收集信息，常见的有三种：定性研究、定量研究和混合研究。

用户画像构建思路——理解用户目标和痛点

• 定性研究

定性研究通过用户访谈、小组讨论等方法，利用开放式问题了解用户真实的行为和需求。这种研究能迅速帮助我们识别用户行为模式，并建立细分群体的画像。通常只需5位参与者即可，因他们能够代表大多数情况，且便于控制时间和成本。

定性研究的优点：定性研究在自然环境下进行，便于深入观察用户行为和动机，研究设计灵活，能激发用户积极参与。

定性研究的缺点：结果可能受研究人员主观影响，且因缺乏客观性和可重复性，样本量小，数据处理受限。

定性研究的作用：它帮助我们理解产品使用情况、用户动机、行业知识等，进而推动设计进程，使决策基于真实数据而非主观判断。

如何进行定性研究：首先确认研究对象的重要性，选择合适的招募方式；其次通过访谈观察用户行为，探讨用户在自然环境中的反应，最终整理用户资料以建立画像。

• 定量研究

定量研究通过问卷等方式收集大量数据，常用来验证用户反馈和需求。其数据来源于明确的信息，结果较为客观。

定量研究的优点和缺点：优点是覆盖广泛，便于总结；缺点是缺乏深入交流，结果单一。

如何进行定量研究：定量研究主要通过数据、模型和图表来展示研究结果。因此，需要集中收集目标用户的数据，通常通过数据埋点、第三方数据统计或定量研究结果等渠道来实现。而许多大型互联网公司经过多年发展，也建立了自己的数据仓库。

• 混合研究（定性与定量的结合）

我们之前讨论了定量研究和定性研究的区别。定量研究主要关注“是什么”，即用户的行为事实，而定性研究则侧重“为什么”，旨在探究用户行为背后的原因。

通常建议先进行定性研究，通过用户访谈识别不同用户群体的关键差异，再进行定量研究验证这些差异的真实性。定量研究的局限在于，它常常难以深入了解用户的动机和背景，影响用户分类的全面性，也无法揭示群体划分的原因。

因此，研究时可以先进行小规模的定性研究，比如访谈或可用性测试，形成初步认识，然后再用定量研究的数据来验证分类的合理性。

通过定性或定量研究收集的数据分为静态和动态两类：

静态数据

确定研究对象后，分析用户的基本特征，如人口属性和消费特征，这些信息相对稳定，通常通过精确的数据挖掘获得，若数据有限，可以结合定性和定量方法补充。

动态数据

用户的网络行为是变化的，例如网页的浏览时间和停留时长，随着时间的推移，用户的行为数据不断积累。动态数据收集包括行为数据、偏好数据和交易数据。

静态数据相对稳定，而动态数据则更为迅速，产品经理可以基于用户行为建立兴趣模型，实时反映产品特性。不同领域收集动态数据的重点有所不同，如营销关注消费习惯，而推荐系统关注用户喜好。

3、数据分析与行为变量识别

在确定目标和调研方法后，需要分析收集到的数据，识别出关键的业务变量，如用户的网络行为、偏好、交易记录和生命周期等，将用户与这些行为变量逐一对应，并识别出不同的行为模式。需要强调的是，行为变量比人口统计数据更为重要。

不同的行为模式主要体现在几个方面：

行为——用户做了什么，行为路径如何，频率和工作量是否合理，是否有多余步骤或可以自动化的环节。

态度——用户对产品及相关技术的看法，情感和态度。

能力——用户的教育背景和学习能力，是否容易上手，用户愿意采取什么行动。

动机——用户参与产品领域的原因，推动或阻碍用户的因素，吸引购买的动机。

技能——用户在相关领域的技能水平。

在访谈中挖掘到重要的行为变量后，将每个访谈对象与行为变量对应起来。用户对应时不需追求绝对精确，而是确认相对位置关系，基于观察与直觉，呈现主体如何围绕某一重要行为变量聚集。

完成映射后，识别落在多个变量上的主体群。当一组主体聚集在6到8个不同变量上时，形成一种显著的行为模型，这些模型构成用户画像的基础。一些特殊角色可能只展现单一模式，但通常会发现2到3种不同模式，从而识别多种行为模式。

可通过统计分析方法构建不同的行为模型，常用的数据分析方法有文本挖掘、分类、聚类、相似度计算、机器学习和预测算法，涉及数据算法和权重等，这里不再细述。

分析前务必清洗数据，去除多余、重复或不一致的信息，或对不足信息进行补充，以确保后期数据分析的准确性。

4. 综合特征，构建用户画像

在研究过程中，我们将观察到的行为模式整合为访谈对象的行为变量，进一步识别他们的目标、痛点及特性。这些行为反映了访谈者在一段时间内的典型产品使用情况，形成用户画像的基础框架。为了让画像更真实，需要结合其他数据细节，比如：

• 行为本身（活动及动机）

• 使用环境

• 当前解决方案中遇到的困难

• 人口统计特征

• 相关的技能和经验

• 与他人或产品的互动

• 竞争或替代方案，尤其是技术相似者

描述应简洁并贴合观察，避免虚构或夸大细节，以确保画像的吸引力。通过分析访谈中的行为，确定行为之间的逻辑关系，从而推断出背后的目标。

同时，我们还需为每个角色虚构姓名，并添加统计信息，如年龄、地区、收入和职业头衔，以增加画像的细节，并通过合适的照片可视化角色，最终形成常见的用户画像。

五、检查用户画像

完成用户画像后，要评估其质量。

1）覆盖率：检查映射、角色特征和目标，确保画像的完整性。若行为信息有缺失，需进行进一步研究。覆盖率高可提高后续精准营销的有效性。

2）准确率：若角色仅在某些人口统计特征上相似，需去掉重复角色或调整特征。每个角色应在某些行为上有显著差异，确保结果的准确性。

3）时效性：用户画像依赖于标签建立。构建画像时需注意，用户行为和偏好随时间变化，确保数据的时效性。

05 总结

用户画像的概念、作用和构建方法到此为止。除了上述内容，用户画像的优先级也很重要：

主要人物模型：设计的核心目标，若设计针对其他模型时无法满足主要任务，但当聚焦主要人物模型时，至少能兼顾其他模型的需求。

次要人物模型：可能有一些额外需求，但在不降低产品功能的前提下，主要人物模型通常能满足大部分次要模型的要求。

补充人物模型：既不是主要也不是次要模型，主要与次要模型结合可以完全满足补充模型的需求。

客户人物模型：关注的是客户而非终端用户的需求，通常被视为次要人物模型。在某些B2B业务中，客户模型可能被当作主要模型处理。

接受服务的人物模型：虽不是直接使用产品的用户，但会受到产品使用的影响，比如医院的检查患者。他们的体验会因产品设计而受到影响，属于次要人物模型。

负面人物模型：又称反人物角色，与接受服务模型类似，负面模型并非实际用户，只是在讨论中帮助识别不应成为设计目标的人物类型，如精通技术的早期用户或商业产品中的不当用户。

用户画像是理解用户行为的重要工具，需要不断实践和验证。