“用戶畫像”有兩種定義。
其一是交互設計之父Alan Cooper在上世紀90年代提出的“User Persona”，指的是建立在一系列虛擬屬性數(shù)據(jù)上的目標用戶模型。一般是產(chǎn)品設計、運營人員從用戶群體中抽象出來的典型用戶，本質(zhì)是一個用以描述用戶需求的工具。
其二則是在互聯(lián)網(wǎng)時代較為通用的“User Profile”，指的是結合用戶人口學特征、網(wǎng)絡瀏覽內(nèi)容、網(wǎng)絡社交活動和消費行為等信息而抽象出的標簽化的用戶模型，其核心主要是通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘，給用戶貼上能表示其維度特征的“標簽”，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務運營。
我個人比較傾向于后者的定義，更加貼近主流的互聯(lián)網(wǎng)運營視角，這種用戶畫像對于運營策略也更具指導意義（下圖為Keep的用戶畫像）。
用戶畫像的內(nèi)容
用戶畫像的內(nèi)容視具體業(yè)務需求可細分出多個類別，大致包括人口屬性、空間/時間屬性、社交屬性、消費屬性、行為特征、金融屬性等。
- 人口屬性涉及基礎屬性（年齡、性別、出生日期、學歷、職業(yè)、行業(yè)、婚育情況等）、位置屬性（國家、省份、城市、區(qū)縣、街道等）、通信屬性（地址、郵箱、手機號、單位座機等）和資產(chǎn)屬性（房產(chǎn)狀況、居住年限、車產(chǎn)狀況、負債狀態(tài)等）。
- 空間/時間屬性空間信息主要與地理位置和使用場景有關，包括上班場所、通勤工具、休閑場所、用餐場所等；而時間信息則主要關注用戶行為在不同時段中的差異。
- 社交屬性用戶的通訊錄、朋友圈好友、微博好友等，發(fā)現(xiàn)用戶所處的圈層以及具體的社會影響力等。
- 消費屬性主要關注用戶的網(wǎng)購興趣（品類）和消費能力。
- 行為特征用戶在使用產(chǎn)品的過程中，通過自己的各種行為累積出的用戶信息。如點擊、分享、收藏、評論等數(shù)據(jù)以及與用戶活躍度、忠誠度有關的指標等。
- 金融屬性主要是與金融風險相關的內(nèi)容，包括征信、違約、還款能力、保險黑名單等。
金融行業(yè)的用戶基礎畫像
需要注意是，上述這些信息只是用戶畫像可能會用到的通用內(nèi)容，在實際應用層面，還要看具體的行業(yè)、產(chǎn)品以及業(yè)務需求。同時，從用戶角度上來看，畫像的具體內(nèi)容處于動態(tài)變化之中，而一些關鍵信息的變動可能會引發(fā)用戶畫像的本質(zhì)變化（比如在生寶寶前后，用戶的消費屬性就會發(fā)現(xiàn)巨大變化）。用戶畫像的應用
在實際應用中，用戶畫像主要為產(chǎn)品優(yōu)化、精準營銷和用戶運營的方面提供支持。
- 產(chǎn)品優(yōu)化在產(chǎn)品早期，產(chǎn)品經(jīng)理們可以通過調(diào)研和訪談的形式來了解用戶，但在用戶體量到達一定程度后，就需要通過用戶畫像來了解核心用戶的屬性特征和具體需求是否發(fā)生變化，并以此來進行針對性的產(chǎn)品功能優(yōu)化和迭代。
- 精準營銷這是用戶畫像應用最為廣泛的領域，尤其是當產(chǎn)品步入精細化運營階段之后，就需要通過更為細致的維度對用戶進行分群，進而為其配置相應的推送、轉化、激勵等運營策略，以實現(xiàn)運營資源的價值最大化。
- 用戶運營在對用戶進行畫像的過程中，有許多信息和數(shù)據(jù)與用戶的關鍵行為息息相關，這些都能為用戶運營策略的制定提供依據(jù)，此外還可以借助自動化工具和人工智能技術，以“千人千面”的形式為用戶提供覆蓋全生命周期的個性化服務或產(chǎn)品推薦，進而促進轉化并達成運營目標。
除此之外，用戶畫像也是很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎，比如我們在無數(shù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上所看到的個性化推薦廣告，其底層的算法大多基于用戶的畫像數(shù)據(jù)和信息。如何構建用戶畫像
簡單來說，用戶畫像的構建過程可分為3個步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標簽化和生成畫像。
（1）數(shù)據(jù)采集
用戶畫像所需的數(shù)據(jù)可劃分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)兩類。
靜態(tài)數(shù)據(jù)通常涉及用戶的人口屬性、空間屬性、社交屬性、消費屬性和金融屬性等維度，這些數(shù)據(jù)可以通過定性的開放式問題來獲取，也可以通過定量的問卷調(diào)研來獲取，主要目的在于了解用戶的真實需求，進而具象用戶特征。
動態(tài)數(shù)據(jù)則主要是用戶不斷變化的行為特征數(shù)據(jù)（場景、媒體、路徑等），這些數(shù)據(jù)通常都會被相應的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品或平臺記錄下來，獲取難度相對較低。
（2）數(shù)據(jù)標簽化
用戶畫像的目的之一就是通過對用戶數(shù)據(jù)的分析為每個用戶打上相應的標簽，并為標簽賦予不同的權重，所以就需要將用戶數(shù)據(jù)映射到構建的標簽體系中，并將用戶的多種特征組合到一起。
標簽的選擇會直接影響到最終畫像的豐富度與準確度，因而數(shù)據(jù)標簽化時需要與產(chǎn)品自身的功能與特點相結合。比如電商類平臺需對價格敏感度相關標簽進行細化，而短視頻平臺則需要盡可能多視角地用標簽去描述視頻內(nèi)容的特征。
（3）生成畫像
在把用戶數(shù)據(jù)標簽化之后，通過相應的模型或工具，即可生成相應的用戶畫像，可以是囊括了各種標簽的Excel表格，也可以是一張可視化的畫像（下圖）。
此外，用戶畫像并非一成不變，所以相應的模型和工具也需要具備一定的靈活性，能夠根據(jù)用戶的動態(tài)行為修正與調(diào)整相應的畫像。
對于任何一款To C的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，用戶畫像對其的健康成長都有著至關重要的作用，而隨著數(shù)據(jù)采集工具和技術的不斷發(fā)展，用戶畫像能做得愈加精細，用戶的真實需求也能被更加準確地呈現(xiàn)出來，此時只要產(chǎn)品和運營策略及時進行優(yōu)化迭代，那么，產(chǎn)品、運營與用戶之間就能形成相互促進的良性循環(huán)，走入穩(wěn)步增長的快車道。
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