产品用户画像模板(消费者用户画像怎么做)

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想了解用户画像的具体实现技术，应该怎么做？想了解用户画像的具体实现技术，就要重点了解实现功能。如果计算量比较大，可以在服务器压力比较小的时候计算。，最好是把业务数据库和分析数据库分开，分析数据库运行分析。

什么是用户画像？简而言之，用户画像是从用户的社交属性、生活习惯、消费行为等信息中抽象出来的标签化用户模型。构建用户画像的核心工作是对用户进行标签化，标签是通过对用户信息的分析进行高度精细化的特征识别。

比如你经常买一些公仔玩具，电商网站可以根据购买玩具的情况给你贴上“有孩子”的标签，甚至可以判断你孩子的大概年龄，给你贴上更具体的标签“有5-10岁的孩子”。所有这些给你的标签一次性统一起来，成为你的用户画像。所以也可以说，用户画像就是判断一个人是什么样的人。

用户画像是如何生成的？，对用户的行为习惯进行标签化，细分标签分类的维度，如旅游、消费、理财、购物、餐饮、美容、医疗等。标签分类足够精细，然后通过用户的行为为每个标签逐一填写细节，慢慢就会看到用户的画像。

如何制作「用户画像」？说一下用户画像。用户画像就是通过用户调研来了解用户。根据他们的社交属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据，完美地抽象出一个用户的商业全景。用户画像的核心工作是给用户贴标签。标注的一个重要目的是让人理解，便于计算机处理。

建立用户画像有什么好处？用户画像可以让商家在产品设计中更加关注目标用户的洗涤和行为。而且用户画像的作用不仅仅是发现用户的主要需求，还能发现很多隐形需求。而且商家的广告投放可以进一步提高信息获取的准确性和效率，从而减少无用的浪费。

，如何建立用户画像？要建立用户画像，必须基于真实数据。构建用户画像平台需要的数据可以分为用户、商品、渠道三类，然后根据产品需求给不同的用户特征贴上合适的标签。标签需要仔细简单的区分，少重叠，以便于数据统计，构造数据 ，然后进行数据挖掘和聚合分析。它是终端用户形象的展示。终端用户画像的呈现分为两个部分。一部分是显性呈现，呈现用户的标签化特征。另一部分是看不见的，展示的是我们需要分析的用户潜在需求。明确的标签是使用当前的特征和需求。这些隐形标签所代表的需求，可以引导未来的产品发展。二、为什么需要用户画像？

画像的核心工作是给用户贴标签。标注的一个重要目的是让人理解，便于计算机处理。比如它可以做分类统计有多少用户喜欢红酒？喜欢红酒的男女比例是多少？

还可以做数据挖掘通过关联规则计算，喜欢红酒的人平时喜欢什么运动品牌？用聚类算法分析喜欢红酒的人的年龄分布？

大数据处理离不开计算机运算。标签为计算机以编程方式处理与人相关的信息，甚至通过算法和模型“理解”人提供了一种便捷的方式。当计算机具备这种能力时，它将能够进一步提高搜索引擎、推荐引擎和广告等各种应用领域中信息获取的准确性和效率。

三、如何建立用户画像

标签通常是男人指定的高度精炼的特征标记，比如年龄标签:25~35岁，地域标签:北京。标签呈现了两个重要的特性语义，所以人们可以很容易地理解每个标签的意思。这也使得用户画像模型具有了现实意义。可以更好的满足业务需求。比如判断用户喜好。在短文本中，每个标签通常只表达一个意思，标签本身不需要做太多的文本分析等预处理工作，为机器提取标准化信息提供了便利。

人们制定标签规则，可以通过标签快速读出信息。机器便于标签提取和聚集分析。，用户画像，也就是用户标签，向我们展示了一个简单而简洁的 用来描述用户信息。

3.1数据源分析

构建用户画像是为了还原用户信息，所以数据来源于所有与用户相关的数据。

对于用户相关数据的分类，引入了一个重要的分类思想封闭分类。比如，世界上有两种人，学英语的和不学英语的。客户分为三类高价值客户、中价值客户、低价值客户；产品生命周期分为投资期、成长期、成熟期、衰退期……所有的子品类都会构成整个品类空间。

这种分类有助于不断枚举和迭代补充缺失的信息维度。也不用担心架构中没有完全考虑各层的分类，造成维度遗漏，留下可扩展性隐患。，根据不同的应用场景和业务需求，不同的分类方法可能有各自的道理，可以按需划分。

本文将用户数据分为两类静态信息数据和动态信息数据。

静态信息数据

用户相对稳定的信息，如图，主要包括人口属性、商业属性等数据。这种信息是自我标记的。如果企业有真实的信息，不需要太多的建模和预测，需要更多的数据清洗。，这些信息的数据建模不是本文的重点。

动态信息数据

用户改变行为信息。如果有上帝的话，每个人的行为总是被上帝无形的眼睛监视着。广义来说，一个用户打开网页，买了一个杯子；和用户晚上遛狗，白天取钱一次，打哈欠等一样。都是上帝眼中的用户行为。当行为集中在互联网甚至电商上，用户的行为就会集中很多，如上图所示浏览凡客首页，浏览休闲鞋单页，搜索帆布鞋，发布微博关于鞋品的新闻，赞微博“双十一大会”。等等。可以算是网民的行为。

本文以互联网电商用户为主要分析对象，暂时忽略线下用户行为数据(分析都是一样的，只是数据获取的方式，用户识别方法有些区别)。

在互联网上，用户行为可以视为用户动态信息的唯一数据源。如何为用户行为数据建立数据模型，分析用户标签，将是本文的重点。

3.2目标分析

用户画像的目标是通过分析用户行为，最终给每个用户贴上标签，以及标签的权重。比如红酒0.8，李宁0.6。

标签，代表内容、用户的兴趣、偏好、需求等等。

权重，代表指数，用户的兴趣和偏好指数，也可能代表用户的需求，可以简单理解为可信度和概率。

3.3数据建模

以下内容将详细介绍如何根据用户行为构造模型输出标签和权重。事件模型包括三个要素时间、地点和人。每一个用户的行为本质上都是一个随机事件，具体可以描述为什么用户，什么时间，什么地点，他做了什么。

什么关键在于用户的识别。用户识别的目的是区分用户并在单点定位。

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