构建用户画像的流程与方法

客客户画像是一种将客户信息进行整合和分类的方法，他可以帮助企业更好地了解客户的需求和行为，从而制定更精准的营销策略。以下是一些制作客户画像的步骤，一、收集数据收集客户的相关数据， 包括基本信息、消费行为、购买编号等，这些数据可以从各种来源获取，如客户调研、 c r m 系统、社交媒体等。二、数据清洗和整合将收集到的数据进行清洗和整合， 去除重复、错误或无效数据，然后将数据按照客户 id 或其他标识进行整合，以便后续分析。三、数据分析对客户的基本信息、消费行为、购买偏好等方面进行 分析。例如，可以分析客户的年龄、性别、地域、职业等基本信息，分析客户的消费金额、频次、时间等行为，分析客户的购买渠道、产品类别、品牌偏好等偏好。 四、构建客户画像根据数据分析结果构建客户画像，这包括将客户信息进行整合和分类，已形成一个完整的客户画像。客户画像应该包括客户的基本信息、消费行为、购买偏好等方面的信息， 并且可以使用文字描述、图表可视化等方式呈现。五、应用客户画像将构建好的客户画像应用于企业的营销活动、产品设计、服务优化等方面。例如，可以根据客户画像来确定目标客户群体， 制定更精准的营销策略，或者根据客户画像来优化产品设计，满足不同类型客户的需求。六、更新和维护随着时间的推移和市场环境的变化， 客户画像也需要进行更新和维护。企业需要定期对客户画像进行更新，以保持其有效性和可用性，同时 还需要根据客户反馈和市场变化来调整和完善客户画像。总之，制作客户画像需要经过多个步骤， 包括收集数据、清洗和整合数据、数据分析、构建客户画像、应用客户画像以及更新和维护等。这些步骤需要企业进行认真分析和考虑，以便制定出更精准的营销策略和产品设计方案。

这小节我们来讲一下作为产品经理如何创建优化项目的第三步，用户建模。这一步呢，是非常重要的一步，也是我们在构建整个优化项题中最为关键的一步。上一小节呢，我们讲到了用户角色， 那有了调研得到的乱序的用户标签表格，那基于这个基础啊，我们就可以来着手绘制用画像了。 用画像他其实是一套结构化的表示体系啊，虽然我们说的是绘制用画像，但本质上他并不是图表，而是分层次反应或需求行为的数据结构，所以多少会涉到一些数据分析的内容。用画像的建模我分为三部分来讲，分为标签组合与交叉分析 四层的标签体系和用画像的自动化的标签。会的用画像需要把一堆乱序的标签变成有条例的标签结构，那这里需要准备 啊，就是标签组合与交叉分析。所谓标签组合，就是把不同的标签之间进行两两之间或者多个之间的分析，试图找到他们之间的关系啊。这些关系呢，包括两大类，一类叫做相关性，也就是两个标签或者多个标签一起出现易消失的这种规律。 比如沃尔玛发现啤酒和尿布的销量是成相关性的。第二个是因果性，也就说一个标签是导致另一个标签出现的原因。这里需要说明的是，相关性并不等于因果性，但因果性一定是相关性。从这个图上就可以看出来，因果性是相关性的自己。 那既然有一些相关性并不是因果性，那么仅仅是相关性还有什么样的价值呢？我们刚才从这个并尿不湿的这个非常经典的案例中啊，我们可以来回答这个问题，那 这个案例他是相关性的，他不是因果性的，但是呢，我们仍然可以啊，给到这个商家，他可以把这个屁股跟尿不湿啊，哎，摆在同一位置，可以有效的提升个销量。 再比如电商平台啊，并不知道用户选取书籍的原因，那接通过相关性的推荐啊，就可以极大的去提升书籍的销量。我们听这些案例可能比较枯燥啊，也比较抽象，但你仔细想想， 有价值的数据，无非就是我们找到了这两类关系，而且往往这些关系还是比较隐蔽的啊，不容易发现的一类。 那有价值的用户洞察，无非就是我们找到用户的一些深层的动机和行为啊，这里面体现就是相关性或者因果性。那如果说你比竞争对手找的更快，更准，更深，那你的产品必然竞争力就更加强大。了解的 表情背后的税价值，那么具体要怎么做啊？首先给你介绍一下标签组合，也要具体分析啊，具体做法是这样， 假设你通过经验和观察啊，认为用户的消费能力和产品的知识，这两个标签对用户的行为的这个影响比较大。那么你可以这样做， 第一，你要这两个标签作为横胜坐标。第二，把所有的用户在这两个标签上的曲直对应的划到这个细道中啊。具体绘制的方法呢？你可以用 excel 里面啊，就三点图或者气泡图，或者用一些 br 的工具也可以。那么第三的话， 你要看一下就是这两个标签这个数据呈现出来的规律，如果说他在这个这个图里面，你会呈现一条哎，这个线对吧？乘以基本是呈现一条线，就是点组成一条线，那我们就认为啊，这两个标签啊，是 正存着正相关的，如果说维度再多怎么办？一个办法是作为初步分析呢，你可以进行两两或者三三的这样变成组合，这能够满足大部分下的场景的使用了。那另一个更专业的方法是借助算法的帮助，那这就需要有一定的数据分析的背景知识了啊，这里呢就把它展开， 有了标签组合与交叉分析的基础，接下来就进入用画像最核心的部分标签体系。用画像是结构化的标签体系啊，典型的用画像的标签体系呢，一般设置为四层， 从下到上分别是静态标签、动态标签、编号标签、预测标签。你也可以把它看作是一种金字塔的结构模型啊，这里我们用一个切字学的用画像作例子， 假设你在一家企业做客户啊，这个咨询分析，那你怎么通过用画像来做分析呢？在金字塔的底部 第一层叫做静态标签，那主要体现的是用户的一些基础的信息啊，比如年龄、性别、居住地等人口学方面的这些属性标签之所以被称为静态标签，是因为这类数据不会经常跌动，那基本上一次获取之后呢，就可以在很长时间内都有效， 比如用户的年龄，那一旦获取，只要每年自动加一，就可以得到今年的情况，那收入情况，家庭住址在一定时间内也不会频繁的变动，那在我们这个企业咨询的案例当中呢，静态标签对应的就是企业的一些基本情况， 就是稳定运营时候的一些数据。金字塔向上的第二层叫做行为标签，也叫动态标签。之所以叫动态标签，是因为这里信息啊变化的比较快，主要收集的是用在使用我们这个产品过程中啊，或者在某个 场景下的一些行为信息，比如像 ap 点击，比如电影平台上的购买，比如线下买店的到店啊，这些动作发生的频率往往是以周性计算的，比如说啊，周天或者小时，甚至是秒啊。 在企业咨询这个案例当中呢，动态标签对应的是企业的一些经营状况和业务状况相关的一些动态数据。 那这两层这个标签，无论是静态还是动态，收集到的这些数据啊，都是一些客观的数据，我们先不对他们做出解读是怎么样的，就忠实的记录下来，不做任何判断。 至于价值判断，也就是好与坏，应该是怎样，不该怎样，这些都是涉到主观的判断。所以你看一个规范的标题，是要把事实和观点，也就是客观和主观分开的，那这样的话是有什么样的好处 呢？好处就是清晰而理性。你知道一旦涉到主观的判断，很容易会造成更说更有理，婆说婆有理，而客观的事实呢，是很容易通过验证达成一致的。所以将二者分开， 可以让我们聚焦在后面的观点碰撞价值判断的部分啊，从而避免主观的观点在收集数据阶段就会污染数据啊，欢笑不清，即使以后我们有不同的观点看法，也不影响客观的数据收集。这一层，那你看，就像你去医院检查这个身体一样， 那完全可以由冰冷的机器毫无情绪波动的完成，那至于医生凭经验的主观诊断是下一步的事情。第三层，标签称之为偏好标签，偏好标签不是我们采集到的，而是我们通过前面两层的标签判断出来的。因此这其实是一个鉴定模型的过程，也就是 根据用户的静态动态标签去判断这些行为背后反映的用户什么样的编号。那这个过程是需要加入我们的人为主观判断的，因为前面我们已经打下了比较好的标签化基础，所以说这个芥末的过程，也就是判断用户编号的过程，可以用非常清晰的规则表达出来。 后面呢，我给大家讲规则，那么就可以自动的通过规则啊，就可以自动的生成这一类的标签，而不必在手工录入了。这规则呢，可以很简单，也可以比较复杂，但是啊，要求中间的每一步是逻辑清晰的，这就是所谓的决策术的判断。逻，逻辑判断。 举个例子啊，如果某用户在最近一个月内访问了十五次这个 a p p 啊，并且形成了五次购买，那么对于一个电商网站，我们就可以认为这是一个忠实的用户。那如果 五次购买中有四次都是衣帽类的商品，那就可以得出这个用户偏爱服装类这个产品的一个标签。那刚刚提到的这些判断都是可以用清晰的规则标志出来的， 比如我们定用户的行为当中啊，有超过四十啊，有超过四十是一万类的商品。那么显然根据这样一个指标，那我们刚刚提到这位用户就可以被打上偏好服装类商品这个标签。那在企业咨询这个案例当中呢， 偏好标签就是我们对企业做出的诊断，企业的健康与否，竞争力高下，这些都是我们的主观判断，而这些判断虽然主观， 但却是清晰的逻辑之称的。比如说之所以判断企业健康，是因为我们根据企业的行业的背景，加上好这个规模施展率， 加上现金流，加上就有一个企业的 st、 w、 s、 w、 o、 t 所有的分析，那得到的是完全可以根据这些规则自动得到的这样一个结论啊。到此为止呢，我们就两种手段来得到，填好标签，一个是人工判断，手工输入，另一个的话就是 算法方式，也就是利用程序自动化的高效的时间啊，无论哪种方式，这就是传说中的叫数据挖掘了啊。得到用户的偏好标签之后呢，并不是我们的最终目的啊，我们其实是为了更好的预测用户未来的行为， 一变为客户停更优质的服务体验啊和产品，这就是我们要讲的第四层的标签。预测里的标签从编号标签推倒而来的，那这一步仍然是一个建立模型的过程，仍然可以用清晰的方式进行定义。 预测标签就相当于在诊断的基础之上开出的处方和治疗方案了。海纳刚这位用户举例，那根据这位用户上一个月的访问频频次啊，购买编号以及消费金额，那我们有信心预测他在未来的一个月当中啊，会在我们的电商平台上消费什么样的商品以及大量的花费。 为了进一步促成他的消费，那我们就可以在他登录 ap 首页的时候，依据预测啊标签进行相关的产品推送，这就构成了硬画像和产品功能之间的壁画。预测标签和编号标签类似的都是建模推导和数据挖掘的过程， 所以上述的人工与算法两种方式相结合，这种方式生成在预测类的标签里面仍然是适应的。在企业咨询这个案例当中呢，在预测标签这里，其实给出的就是改善建议和转型建议啊，无非是针对 对偏好标签当中的健康度、竞争力这类的这个诊断评估啊，做出推论的这些标签。最后还要说一下各层标签数量比的问题， 如果在产品初期手工鉴定画像打标签的话，基本上按照金塔的形状，从下向上保持在十比五比二这样一个大的比例就好了。注意，这是一个大概的参考。 刚才我们讲了四类标签啊，用户的标签等于静态加动态，将偏好加预设这四类标签。 其中静态和动态标签是我们采集的关于对于用户的事实，而偏好和预测类的标签是我们对于用户的推断和观点 啊，这中间是有一个飞跃的，是从客观事实过得到主观观点的这样一个过程。用画像的目的啊，最终能够实现高效的对用户的标识分析和迅速挖掘。那么如果去进行自 自动化的标签呢？接下来我们看一下，如果在第一层，第二层在正的标签，该动的标签这块，我们实现对数据的自动化的采集，以及在三四层啊，对于偏好标签及预存标签这块呢，我们 通过规则或者说算法自动化的去加工，那这样的话我们就实现了用画像的自动生成，也就是自动标签技术。要实现自动化了，标签生成底细啊，对每一层有一些前置条件的要求，其中静态标签需要能够实现自动化采集，或者人工采集后批量导入导啊系统当中， 比如用 acr 表格手动导入，然后呢，用护花像系统的知识导入这样的功能，或者是说用护花像系统啊，就支持导入从第三方购买的数据啊。动态标签呢，则主要是在私家的业务系统当中啊，比如 ap 或者买定的物联网系统， 具备自动采集的能力，动态数据的采集我们往往采用买点的方式，偏好和预测标签只要依赖清晰明确的规则，也就是说明确的逻辑定义，就是自动生成这两类标签的自动引擎。 对于无法自动采集和没有明确规则的业务，意味着就需要人工介入了，也就是说我们要开发一个自动录入的功能，比如说我们开发一个啊手中打标摄像的工具这样一个方法。 那我们为什么要用四种标签这种技术呢？是有几个优势的，第一个的话是高效低成本，那相对于人工档标签的话，那我们只要明确了对应的规则啊，开发定的代码， 或说我没通过对应的标签的这样的工具啊，要去配对定的规则，那就可以忠实的啊，不是疲倦的源源不断的去生成标签了。第二的话是千人千面，那对， 尤其是 to c 的产品，这个用户量是特别大的，那如果说我们对于人工去打标签啊，这个效率是很低的。 第三，内容分发，那对于强内容的产品，需要不断的上新，也就是不断的补充新的内容， 让这个用户消费。那比如说新闻、音乐、影视、短视频、电商、教育、零售，这个商品的本质呢，就是源源不断的产生内容与这个用户的匹配。这种情况下，我们必须用规则或者算法啊，去实现这样一个标签技术。这是一辆共享电动车的标签体系的例子， 你可以再体会一下别人体系。有一天呢，你收到共享电动车这样一条短信，您经常去的还车点已被取消，请在应用车前确认目的地啊，是否能还车， 避免影响您的期行。那这是不是一条很贴心的题型啊，那贴心的背后一定是精准的预测标签体系。那我们来分析一下这 这条短信背后的标签体系。首先静点标签啊，是一些用户的注册信息，这个主要是通过微信第三方授权给他的小微信号啊，手机号，这个很简单，就没必要多说了。 那第二层的话是动态标签，他会收集你每一次用车的数据啊，比如说你的用车的时间，岂止地点，使用的时长，是否逆行等等，这些呢，都能够收集到。 第三呢，判了你的偏好，比如你一周里面有三次在某地停车，那么就说明这里是你经常停车的地点，还有可能是你的家里或者办公室。 那第四层呢，是预测类的标签，你在未来的一周里面还会大概率的在这里停车，但是因为停车点已经被取消了，可能啊，会感觉很不爽，所以说啊，提前呢，给你发一个短信提醒。通过这个案例，你可以看到一个好的用户 体验背后啊，离不开对用户画像的刻画及其对用户需求的洞察。用户的键我完成了，你就可以得到一个四层的标识体系作为第三步的完成产出了。 ok， 我们产出了这样的一个四层的这个标识体系。这和第二步上一小节我们讲到的用户角色有很大的不同， 这将感性认知深化为理性认知深度结构化标签的过程，目的是高效的进行用户需求的分析、洞察、挖掘。 你需要注意我们所说的这样的一个用画像，他其实包括了四层标签加上里面的规则啊。第二个， 感性到理性，特别注意第二层到第三层的标签是一个事实到观点的过度，这是一次飞雪。第三，这个四层边体系只是一个体系框架，真实的用画像要复杂的多，特别是在 算法介入的情况下，还可能有很多这个层次，层次之间呢，也没有严格的界限，那规则的引入呢，是为了实现自动化。那么既然说到了自动标签，关于算法呢，这里也要多说几句， 算法呢，永远代替不了人工。算法的引入是为了高效，但人啊，是复杂的，所以需要产品经理不断的根据产品的发展，人工的加入，标签最终是人机缓和，共同协作的一种关系。虽然前面也举了很多的例子，但因为画像的标准体系啊，真的非常重要，那坑也比较多， 所以最后还是用在线教育的案例啊，来完整的复现下应护画像的过程。这里呢，我们还是请出家长啊这样一个角色，因为是这个产品里面的目标用户，我们可以看到对于家长的静态标签，动态标签，偏好标签、预测标签 啊，这里呢，我就不再给大家一一的去读了，在这个图上都有，我们重点讲一下右边的推导规则，我们来先看啊，动态标签到偏方标签的规则算法，在静电标签这里打新号呢， 在这里家庭收入、教育支出这两个标签是判断家长的偏好和预测非常重要的信息。也因此，我们将价格敏感度和报告购买倾向啊设置为重点的这样一个偏好标签和预测标签。 那么最好的办法其实是我们输出清晰明确规则，能够让价格敏感度和报告购买倾向这样的主观标签标准化，自动化完成。我们给出的算法其实并不复杂，简单粗暴的将价格敏感度设为一个从零到一的这样一个数字， 数率越小代表价格敏感度越低，数率越大代表价格敏感度越高。然后呢，再次简单粗暴的设定教育 出比上家庭数，这个比率反映了价格敏感度，你也可以叫做教育支出比，那么我们可以判断教育支出比大于某一个预值，比如说百分之二十的话，那我们就设定价格敏感度啊，为百分之零点二，如果这个比例在百分之五到百分之十之间， 则将价格敏感度设置为零点六。这个逻辑你应该能看出来，教育支出比大，说明家庭重视教育，在教育上舍得花钱。那么当这两个数值确实不全的时候，或者我们无法自动加工的时候，这时候就需要引入人工大标签了。再来看偏好到预测的规律算法，也就是 这里，如果价格敏感度小于均值百分之五十，并且权威影响力呢，大于百分之七十，那么就推送权威解读报告，并且呢客服跟进，推进高价课程。如果某一个功能二的关注度啊，小于均值的百分之二十，并 你上一次活跃已经大于四周了，则判断该用户未来有可能流失，客服呢，需要跟进。你看到了，在预测标签这里啊，其实已经把用户运营的逻辑反映在标签体系里了，这个算法你觉得复杂吗？就算比较复杂，但是所有的逻辑是清晰的，而且 是可以量化的。想象一下，如果这些规则啊都被一次性算法，我们定义好这个规则之后，用画像的加工的效率是非常非常高的。还记得在第一小节里边啊，我们输出的用户的乱序标签表格吗？之前呢，我们是空了一列的， 现在呢，我们就可以把它给补齐了，没错，就是把这些标签归立到四层标签体系里面。我建议你在做完这一步之后啊，对自己的产品呢，输出一个四层的标签体系的金塔结构，同时产出一个完整标签表。在企里面配置有画像的时候呢，我们往往会 借助标签画像这样一个工具，这里呢我给大家准备了标签画像整个这个产品，那这个产品是怎么去落地的呢？在这里面这是这个产品的这样一个架构，也有对应的这个产品的原型啊，有对应的这个产品的原型，也有对应的这个产品的 p、 r、 d 这个内容啊，说白了你可以包绕到你的简历当中啊，也可以在企业里面落地的时候呢，直接拿过来作为参考啊，是非常详细内容，也是当时呢我带数据这个产品团队的时候啊，当时我们落地过的评审过内容。

第一步先说第一步我们具体是怎么做的，是叫做确定影响购买的核核心标签，因为到底哪些标签是有影响的？ 比如说你可以是跟客户去进行问卷的调研，也可以是进行一对一的访谈，然后也可以在团队内饰进行访谈，也可以去找一些行业报告。然后因为我们时间比较有限，因为这是第一轮， 所以我们选择的是跟销售团队去进行访谈，其实还是要建立企业划向的标签库，但是放到我们自己这个业务里面到底应该选择什么样子的标签，这个是应该是被讨论的，而且的话我们要花很多的时间去做数据的处理，来经营数据的获得。 然后第二步的话是建立去进行我们的分析策略，用他的客户生命周期价值去衡量，那如果是他的 ltv 是比较长的，那么我们把这种客户列为我们的正样本，然后还有的是他的流失比较高的列为是负样本， 能正负样本事对比就会帮助我们能够数据，数据层面是分析说到底哪一类型的客户更倾向于是理想的，哪些类型的客户是更倾向于不选择的。然后这里面往下去做的话，也是通 过我们的算法工程师和我们数据分析师来去把我们去进行算法的一些剧类。第二步做完之后的话，就会形成一些我们的一些课群的一些分布，那这个时候其实是需要所有的管理层去进行讨论了， 这个来毛订我们的核心共识，呃，核心客群这里面最重要的事情是说形成团队的共识，以及制定我们的真正的一个策略。

有粉丝问我，什么是用户画像，为什么要做用户画像？用户画像都有哪些内容等等类似的一些问题。 我相信绝大多数的人也都听过用户画像这个词，只是有些人解释的过于专业了，导致很多人都没有听明白，云里雾里的，还有也不知道搞这个玩意有什么用，自己都不太清楚，所以这个视频我依旧采用大白话的方式来给大家进行剖析一遍。 首先我们来了解一下什么是用户画像，其实用户画像大家可以理解为用户特征，比如我要筛选一批数据，要求为女客户啊，然后呢，年龄呢？在二十到三十岁的，已婚的平均消费呢？在五千到一万以内的， 这就是用户滑翔，也可以理解为打标签，性别女是一个标签，年龄是一个标签等等等，这些都是通过 软件工具来管理的客户档案，在已有的数据里面来进行筛选的。当然这个用户画像在不同的行业所需要的标签是不同的，你的客户是 b 端还是 c 端消费者，那么所需要的标签也是不一样的。我们拿用户年龄来举例，不同的业务场景当中，标签也是不同的， 比如你是游戏类的企业哎，你要的分类那就是一到五岁啊，六到十二岁，十三到十八岁啊，十九到二十二岁，二十三到，呃，三十岁，三十岁以上。那么如果你是药店的企业呢，可能你要的分类就是三十岁以下，三十一到四十岁，四十一到五十岁，五十一到六十岁，六十一岁以上，哎， 那么如果你是美业的企业，那可能你要的分类又不一样了等等，所以我想表达的是你要这些数据是为了达到什么目的？要先思考清楚，你才能够制定出针对于自己企业 的用户画像内容。比如刚刚说的药店，店里面呢，刚进了一批新的保健品，针对的人群呢就是五十一到六十岁之间的，所以我们需要筛选出这一类的客户，目的是要做定向推广，做营销。那 那么现在大家理解什么是用户画像了吗？那么接着我们来讲讲为什么要做用户画像。其实用户画像的目的我们前面内容呢也有提到过，那第一个目的就是营销活动， 前面药店的例子就非常明确了，那么第二个目的就是服务，比如我们现在要搞一场自驾游，拉近与客户之间的关系，这时候就能够通过用户画像来进行筛选出我们想要的这些这批用户。 第三个目的就是寻找新的增长点，通过用户画像不断的分析客户取的一些占比，那么客户的特征等等，看看产品是否可以做调整啊，升级啊，然后我们的营销 模式是否需要做创新啊等等，都是通过一系列的数据来进行分析而来的决策。总的来说，用户画像对于我们任何一个企业都至关重要，如果不重视，我们所有的决策都只是凭感觉，平时经营企业的时候就会发现有些营销方案出来了，就像闹着玩一样， 一点动静都没有，就像兔子拿胡萝卜钓鱼的故事一样的，你不去分析客户的喜好，只是根据自己的喜好来去找客户，鬼才理你。当然了，画像不仅仅用在用户上，还可以用在员工里， 比如我们来分析一下，哎，我们这些优秀的员工的特征有哪些？哎，都是农村来的呀？还是市区的？是中专还是大专还是本科的？是男的还是女的？年龄在多少岁？入职公司的人留的时间最长是小白好一点呢？还是说有经验的会好点？那么这些都是属于 画像，所以画像不是用户独有的，只要你想要分析的东西，都可以通过画像来作为一个数据基础进行分析的。大家一定要用好软件系统，因为他能够为我们将这些画像都整理出来，意见 可以查询到，如果还没有用系统软件后台可以私信我，免费体验。好了，今天就分享到这里，我是软件妹，专做软件开发十余年，如果你有软件的需求，欢迎私信我们，也可以私人订制。

用户画像建立步骤在运营工作中，用户画像是我们洞察用户、赋能业务的重要工具。用户画像的建立步骤如下，一、数据收集公开数据收集。例如，可以在数据统计网站、公开报告、社交媒体应用内用户的留存数据等渠道收集用户定量数据。 深度调研，可以使用用户调查、问卷调查、用户访谈等方式获得定性数据。二、数据整合对收集来的数据进行整合。 三、数据分析、定量分析使用数据分析工具确认用户规模、活跃行为模式等情况。定性分析，使用定性数据进行用户画像的进一步构建，包括用户特征、兴趣需求等。 四、用户画像细分根据用户特征将用户分成不同的群体，如年龄段、地理位置、兴趣爱好等，可以建立用户标签体系。

真的知道怎么做用户画像吗？从这四个维度出发，帮你避开百分之九十九的坑。什么是用户画像？简单的说就是通过用户的某种特征给用户贴标签，例如远哥，性别男，爱好女， 今年十八岁，喜欢刷抖音，你如果知道你的用户详细信息，为他会服务的更好。用画像就是干这个用的，方便企业提升获客率、提升业务转化、提升用户流程。 如何做用户画像？我建议你啊，从这四个维度出发。第一个维度，静态属性。静态属性是勾勒用户画像的基础，是从用户的基本信息进行的用户划分，比如说性别、年龄、角色、收入、地域、婚姻等。 接受维度，动态属性动态属性是指用户在互联网上的各种行为，在信息时代，用户的日常动作都离不开互联网，可以更 更好的记录用户的偏好，为用户推荐喜欢内容。比如说社交圈交广、喜欢旅行、喜欢分享、喜欢记录的用户希望可以将自己的思想整理和记录下来，并且推荐给同样喜欢旅行的人看，以此为目标用户的产品就能够修改相应的功能。 第三个维度，消费属性。消费属性指用户的消费意向、嗜好等，比如说家庭主妇更喜欢为日常付费，而 v 世代的用户更喜欢为娱乐付费，例如说剧本杀、密室逃脱等等。第四个维度，心理属性。心理属性是指用户拥有的个人价值观，也就是为了某种 产品付费，值不值得想法。有的用户呢，就喜欢为了品牌名气付费，哪怕议价也无所谓。而有的用户也喜欢为品牌代言人付费，不 不在乎产品本身的质量，来个校结用户画像，可以让我们更了解用户，帮助我们识别潜在用户、资深用户，让用产品设计和精细化运营更方便。有哪些做用户画像的独特方法呢？欢迎在评论区补充。