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未解之谜 2023-05-01 10:02www.bnfh.cn世界未解之谜

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运营用户画像(精细化运营的前提是做深用户画像)精细化运营的一小步，从建立你的用户画像开始。用户画像编辑指南用户画像是根据用户的基本属性、喜好、习惯和行为抽象出来的标签化用户模型。本文分析了为什么要建立用户画像，以及应该如何选择一个实用的用户画像工具。

1.什么是用户画像(人物角色)？艾兰库伯(交互设计之父)提出了人物角色的概念“人物角色是目标用户的具体表征。”人物角色是真实用户的虚拟代表，是基于一系列真实数据(营销数据、可用性数据)的目标用户模型。

通过用户研究来了解用户，根据他们在目标、行为、观点上的差异，将他们分为不同的类型，然后从每种类型中提取典型特征，赋予他们名字、照片、一些人口统计元素、场景等描述，从而形成一个人物角色。

二、为什么要建立用户画像？用户画像最初的应用场景是希望团队在产品设计上能够摒弃个人喜好，专注于目标用户的真实动机和行为来设计产品。在如今的数据时代，企业期望更了解自己的用户，并时刻改进产品迭代，制定营销策略，进行运营活动。

但最重要的关键点会影响用户画像的真实价值。

1.用户画像的所有数据都要基于真实、准确、充分、实时的数据。影响用户画像最终呈现的数据有很多。在当前环境下，我们更倾向于选择在线实时数据进行洞察。相比线下数据，线上数据更直观，更真实；，线上数据可以覆盖越来越全面的端口，全面记录一个用户的各种行为。

2.用户画像里有很多标签。是不是维度越多越宽就一定越好？随着数据的不断膨胀，用户画像会越来越细，越来越多，可供我们参考的信息也会越来越多，

，我们建议，当存在多个用户画像时，一定要制定核心画像，并对其进行优先排序，与核心业务路径转换最相关的将是我们最看重的画像，以指导我们的业务。

3.用户画像需要不断的迭代和修正。标签是动态变化的，不是一夜之间。用户画像的根源是人的画像，人的属性，人是复杂动态的。所以，在现在的环境下，如果有人还在给你宣扬一堆死标签有多有意义，这个人不是傻就是坏。

在真实的商业环境中，一个用户的水平是可以逐步攀升的，他的行为也确实是多种多样的，所以我们做画像的规则也需要动态适应这种变化。

3.如何选择实用的用户画像工具？1.能够整合多源多终端数据。现在有各种用户触点(用户与软件交互的场景)和各种端口(移动终端、手机、PC等。).要全面了解一个用户，必须掌握他在各种设备中的行为数据。

，一个用户也会使用多个系统，所以我们需要整合用户在电商平台的订单数据、CRM中的客户数据、营销系统中的点击数据等。如果有工具帮助我们省去大量的ETL工作，完成对用户的统一识别，自动采集数据，将节省大量的人力投入。

2.在可以自己搭建标签体系的情况下最需要使用用户画像的人其实是业务部门，可以生成画像的人其实是技术部门，所以我们需要一个可视化的界面工具，帮助业务部门的同学通过低门槛的标签定制，自给自足地生成用户的标签。

能够自由管理和维护标签，在业务逻辑上根据用户的生命周期匹配用户标签从创建、加工、维护到下线的全链路，从而紧密贴合业务本质而不是产生一堆数据。

3.能够实时更新数据，基于人口统计学动态标记一个用户的社交属性，可能会略有变化，用户的消费能力、消费偏好、活跃度，甚至影响企业关键转型的决策标签，确实是实时变化的，所以现在的用户画像确实对实时性有很大的要求。

Forrester在2021年跨渠道营销系统管理报告中提到“对于APAC的B2C营销人员来说，电子邮件营销和以PC为中心的参与是不够的。他们需要一个cm解决方案。面向移动优先的消费者，满足他们对移动时刻的期望。”

所以在中国目前的互联网环境下，实时数据已经是非常必要的需求，我们需要自动动态的标记和更新用户画像，而在真实的商业环境下，我们需要实时准确的触达我们的客户。与其说是营销，不如说是深入了解客户后，在客户最有需求、最适应的时候，提供准确的信息。

4.支持数据导入和导出。赋能商业用户画像的最终价值仍需在商业流通中验证，数据导入是必要条件。多项数据的导入可以实现用户的全量数据，保证更加客观准确。标签数据的导出和目标群体的打包，可以帮助商科学生更有针对性地做营销动作和运营活动。

5.开始建立你的用户画像。市场上有各种各样的声音，不代，不同版本的来自标签体系的用户画像。，你永远不能指望一个系统或者一个工具就能解决你所有的数据问题，所以从最棘手、最贴近你业务的环节入手，从梳理用户的标签体系入手，构建用户画像的坚实基础。

精细化运营是一个大熔炉，用户画像、用户分层、用户分组等各种概念错综复杂。不管这个概念有多火，营销口径如何演变，让我们化繁为简，专注于商业的核心本质，从了解你的用户开始。

本文由@酒仙桥石原聪美原创发布。每个人都是产品经理。未经许可，禁止复制。

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运营中的用户画像是怎样的？运营者必须知道的用户画像超级详细。

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