分析客户画像的5个步骤都有哪些分析客户画像的5个步骤 _分析客户画像的5个步骤

导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。

作者：马海平于俊吕昕向海
来源：华章科技

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01 用户画像概述1. 什么是用户画像
现代交互设计之父Alan Cooper很早就提出了Persona的概念：Persona是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，用于产品需求挖掘与交互设计。
通过调研和问卷去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后从每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、人口统计学要素、场景等描述，就形成了一个Persona 。 Persona就是最早对用户画像的定义，随着时代的发展，用户画像早已不再局限于早期的这些维度，但用户画像的核心依然是真实用户的虚拟化表示。
在大数据时代，用户画像尤其重要。我们通过一些手段，给用户的习惯、行为、属性贴上一系列标签，抽象出一个用户的全貌，为广告推荐、内容分发、活动营销等诸多互联网业务提供了可能性。它是计算广告、个性化推荐、智能营销等大数据技术的基础，毫不夸张地说，用户画像是大数据业务和技术的基石。
用户画像的核心工作就是给用户打标签，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、兴趣等。由这些标签集合能抽象出一个用户的信息全貌，如图10-1所示是某个用户的标签集合，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度相互联系，共同构成对用户的一个整体描述。

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▲图10-1 用户标签集合
2. 为什么需要用户画像
Cooper最初建立Persona的目的是让团队成员将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉地把自己当作用户代表，根据自己的需求设计产品，导致无法抓住实际用户的需求。往往对产品做了很多功能的升级，用户却觉得体验变差了。
在大数据领域，用户画像的作用远不止于此。如图10-2所示，用户的行为数据无法直接用于数据分析和模型训练，我们也无法从用户的行为日志中直接获取有用的信息。而将用户的行为数据标签化以后，我们对用户就有了一个直观的认识。同时计算机也能够理解用户，将用户的行为信息用于个性化推荐、个性化搜索、广告精准投放和智能营销等领域。

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▲图10-2 用户标签化
对于一个产品，尤其是互联网产品，建立完善的用户画像体系，有着重大的战略意义。基于用户画像能够构建一套分析平台，用于产品定位、竞品分析、营收分析等，为产品的方向与决策提供数据支持和事实依据。在产品的运营和优化中，根据用户画像能够深入用户需求，从而设计出更适合用户的产品，提升用户体验。
02 用户画像流程用户画像的核心工作就是给用户打“标签”，构建用户画像的第一步就是搞清楚需要构建什么样的标签，而构建什么样的标签是由业务需求和数据的实际情况决定的。下面介绍构建用户画像的整体流程和一些常用的标签体系。
1. 整体流程
对构建用户画像的方法进行总结归纳，发现用户画像的构建一般可以分为目标分析、标签体系构建、画像构建三步，下面详细介绍每一步的工作。
1）目标分析
用户画像构建的目的不尽相同，有的是实现精准营销，增加产品销量；有的是进行产品改进，提升用户体验。明确用户画像的目标是构建用户画像的第一步，也是设计标签体系的基础。
目标分析一般可以分为业务目标分析和可用数据分析两步。目标分析的结果有两个：

一个是画像的目标，也就是画像的效果评估标准；
另一个是可用于画像的数据。

画像的目标确立要建立在对数据深入分析的基础上，脱离数据制定的画像目标是没有意义的。
2）标签体系构建
分析完已有数据和画像目标之后，还不能直接进行画像建模工作，在画像建模开始之前需要先进行标签体系的制定。对于标签体系的制定，既需要业务知识，也需要大数据知识，因此在制定标签体系时，最好有本领域的专家和大数据工程师共同参与。