什么是用户画像?
用户画像-百度百科用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。
用户画像的起源用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
用户画像的优点用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。在行业里，我们经常看到这样一种现象：做一个产品，期望目标用户能涵盖所有人，男人女人、老人小孩、专家小白、文青屌丝...... 通常这样的产品会走向消亡，因为每一个产品都是为特定目标群的共同标准而服务的，当目标群的基数越大，这个标准就越低。换言之， 如果这个产品是适合每一个人的，那么其实它是为最低的标准服务的，这样的产品要么毫无特色，要么过于简陋。
用户画像还可以提高决策效率。在产品设计流程中，各个环节的参与者非常多，分歧总是不可避免，决策效率无疑影响着项目的进度。而用户画像是来自于对目标用户的研究，当所有参与产品的人都基于一致的用户进行讨论和决策，就很容易约束各方能保持在同一个大方向上，提高决策的效率。
客户画像的内容有哪些？
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。
此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：
1、用户基本信息用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。
此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。
完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。
2、购买决策链。建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。
以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。
人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。
3、用户核心诉求。在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。
如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。
在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。
洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。
这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！
什么是用户画像,一般用户画像的作用是什么？
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
用户画像的优点：
用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。在行业里，我们经常看到这样一种现象:做一个产品，期望目标用户能涵盖所有人，男人女人、老人小孩、专家小白、文青屌丝，通常这样的产品会走向消亡，因为每一个产品都是为特定目标群的共同标准而服务的，当目标群的基数越大，这个标准就越低。
换言之， 如果这个产品是适合每一个人的，那么其实它是为最低的标准服务的，这样的产品要么毫无特色，要么过于简陋。
纵览成功的产品案例，他们服务的目标用户通常都非常清晰，特征明显，体现在产品上就是专注、极致，能解决核心问题。比如苹果的产品，一直都为有态度、追求品质、特立独行的人群服务，赢得了很好的用户口碑及市场份额。
又比如豆瓣，专注文艺事业十多年，只为文艺青年服务，用户粘性非常高，文艺青年在这里能找到知音，找到归宿。所以，给特定群体提供专注的服务，远比给广泛人群提供低标准的服务更接近成功。
其次，用户画像可以在一定程度上避免产品设计人员草率的代表用户。代替用户发声是在产品设计中常出现的现象，产品设计人员经常不自觉的认为用户的期望跟他们是一致的，并且还总打着"为用户服务"的旗号。这样的后果往往是:我们精心设计的服务，用户并不买账，甚至觉得很糟糕。
产品分析：用户画像
用户画像是通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。作为大数据的根基，用户画像完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。
用户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。提到用户画像，很多品牌商都会提到全方位用户画像，其实全方位用户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述用户，透彻了解用户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。
什么是用户画像？
用户画像分为个人用户画像和用户群画像。个人用户画像可以理解为产品用户的所有相关数据。用户群画像可以理解为将所有个人画像通过不同标识（用户属性、用户角色、应用场景、用户行为、生命周期以及产品的特征）进行划分（分层、分组、分群）。
每个产品定义的用户画像基本都不一样，即便是同类产品，对用户画像的定义也可能不一样；用户画像的呈现和定义是产品经理对产品、对用户、对场景、对生命周期以及对行业的理解等综合因素的转化和抽取。
如何对用户进行划分？
就是为用户贴上标签。用户的属性、用户角色、应用场景、用户行为、生命周期以及产品的特征等都可以是明显标识或者根据产品情况定义的特征标识。产品经理根据这些标识进行组合、筛选出用户，以快速对这些用户群进行统计、分析、应用和运营，并为产品经理提供决策依据。
用户画像属性示例
以物联网智能家居用户为示例简单介绍（假设用户家庭的电子设备全部为智能设备，而使用智能设备的用户就是我们的用户）：
用户属性：用户终端账号（App或其他智能设备账号）、名称、性别、年龄、用户所属家庭角色
房屋属性：房屋位置、房间数量、各房间名称、各房间设备数量
智能设备：设备ID、设备名称、设备分类、图片、联网方式、设备激活时间、设备活跃时间、设备明细参数、设备日志
应用场景：回家（设置时间回家后自动开空调）、离家（自动关闭所有灯关、空调、部分插座）、日出（早晨窗帘自动打开）、日落（窗帘自动关闭）
用户行为：什么时间通过什么方式什么原因使用智能设备（晚上睡觉前语音控制关灯、夜起后夜起灯自动亮）
周期：不同设备生命周期、设备的使用周期、app的使用周期、设备的使用频率、app的使用频率
…
以上用户画像属性数据仅为简单示例，实际物联网智能家居用户画像的数据深度、广度、多维度非常复杂。
用户标签示例
位置：国家、省、市、区
性别：男、女
年龄段：5-18、19-25、26-30、30-40、40-50、50-60、60以上
家庭角色：父亲、母亲、女儿、儿子、孙子、孙女
房间数量：0-1、1-2、2-3、3-5
智能设备数量：0、1-2、3-5、6-10、10-20、20以上
智能设备活跃度：0、1-3天、4-10天、10天以上
App用户的活跃度：0、1-3天、4-10天、10天以上
智能设备分类：摄像机、电源开关、照明、家居安防、路由网关、厨房电器等
…
以上用户标签数据仅为简单示例，实际物联网智能家居用户标签的数据深度、广度、多维度非常复杂。
用户画像有什么作用？
1、 精准营销：邮件、短信、App消息推送、个性化广告、个性化推荐等，通过用户标签筛选出需要的用户画像进行精准运营。
2、 产品定位，用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点
3、 战略决策：好的用户画像可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策。
4、 数据价值：用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值，使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据流通
以上就是关于用户画像全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
