用户画像模板怎么做的,客户画像怎么做 。小编来告诉你更多相关信息 。
用户画像怎么做? 用户画像基础
1要想搞清楚用户画像 ， 首先得搞清楚用户
比如:
1、你的用户的特征是什么?
2、怎么描述用户需求?
3、不同阶段的用户特征又是什么?
文章插图
文章插图
2用户画像关系
1、用户肖像、用户细分、用户角色和用户画像的对比
2、高层、产品、开发、市场、运营眼中的用户画像
3、用户画像是一种公共语言 ， 串联互联网商业的高层、产品、开发、市场、运营等 ， 提高沟通效率
用户画像的原理
用户画像的方法—用户标签化 。
标签是用户属性、兴趣、行为等特征的抽象与描述 。
1分层标签（用户分层）
将总体中各个用户按某种特征分成若干个互不重叠的几部分 ， 每一部分叫做层 。
2AARRR 用户分层模型
AARRR 模型是由获取、激活、留存、推荐、变现等五个部分组成 ， 形成一个用户流量漏斗
3用户业务分层
1、可以按资讯类别把用户分成科技用户、娱乐用户、游戏用户等等
2、将同一层内的用户继续切分以满足精细化需求
分群标签
按照指定规则 ， 将总体中若干个用户合并为组 ， 这样的组称为群
1RFM 用户分群模型
RFM是根据用户活跃程度、交易金额的贡献 ， 对用户价值进行分群的一种方法
2用户属性分群
实际应用中 ， 也可以基于用户属性（自然属性、社会属性）进行分群 。
比如“北京-男-程序员”的体育用户群体 。
3个性化标签
全面、完整、细致地标签化用户个性化特征 。
通常把用户的个性化标签近似称为用户画像 。
个性化标签生成主要三种方式：人工打标签、机器打标签、混合打标签（人工+机器） 。
4人工打标签
人工打标签 ， 即手动打标签 ， 可以打上自然属性标签、社会属性标签、关系属性标签等 。
5机器打标签
机器打标签 ， 也称自动打标签 ， 是指根据用户消费过的文本、图片、视频等数据 ， 机器自动学习出用户兴趣、喜好等标签
【客户画像怎么做 用户画像模板怎么做的】 6混合打标签
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