導(dǎo)讀：大數(shù)據(jù)經(jīng)過近幾年的迅速發(fā)展,，從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)到應(yīng)用層面,，主要有數(shù)據(jù)平臺搭建及運維管理,、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā),、上層應(yīng)用的統(tǒng)計分析,、報表生成及可視化,、用戶畫像建模,、個性化推薦與精準(zhǔn)營銷等方向,。“用戶畫像”作為其中一項重要應(yīng)用,，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)公司運營過程中不可或缺的環(huán)節(jié)。而如何利用“用戶畫像”進行精準(zhǔn)營銷,、精細(xì)化運營,，也成為了其發(fā)展的重要方向。

第一部分 用戶畫像是什么

用戶畫像在網(wǎng)絡(luò)上廣泛被定義為“根據(jù)用戶社會屬性,、生活習(xí)慣和消費行為等信息而抽象出的一個標(biāo)簽化的用戶模型,。”

總結(jié)來說,，用戶畫像的核心是為用戶打標(biāo)簽,。也就是將用戶的每個具體信息抽象成標(biāo)簽，然后利用這些標(biāo)簽將用戶具象化,，從而為用戶提供個性化服務(wù),。最終的導(dǎo)向還是提取用戶共性的信息，并提供戰(zhàn)略決策,。

第二部分 用戶畫像分析的價值

用戶行為給企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)帶來了一系列的改變和重塑,，其中最大的變化就是用戶行為在企業(yè)面前是“可追溯”、“可分析”的,。企業(yè)內(nèi)保存了大量的原始數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),，這是企業(yè)經(jīng)營活動的真實記錄，而如何有效地利用這些數(shù)據(jù)進行分析和評估，成為令企業(yè)頭疼的問題,。

然而,，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入研究與應(yīng)用，企業(yè)的關(guān)注點日益聚焦在如何利用大數(shù)據(jù)來為精細(xì)化運營和精準(zhǔn)營銷服務(wù),，而要做精細(xì)化運營,，首先要建立企業(yè)的用戶畫像，對其進行分析,，賦能產(chǎn)品,、提升公司的業(yè)務(wù)決策。

第三部分 如何分析用戶畫像

在企業(yè)搭建起“用戶畫像體系”后,，我們該如何圍繞用戶畫像的數(shù)據(jù)進行分析和布局呢,，如何利用用戶畫像賦能產(chǎn)品、提升公司的業(yè)務(wù)決策呢,？

那么,，現(xiàn)在我們以小飛象·數(shù)據(jù)分析社群里群友的用戶標(biāo)簽進行用戶畫像數(shù)據(jù)分析為例，對社群的用戶畫像進行可視化分析及結(jié)果展示,，還原用戶畫像數(shù)據(jù)分析流程的真實場景展示,。

值得注意的是，業(yè)務(wù)處在不同階段,，其側(cè)重點也不同，在構(gòu)建用戶畫像之前應(yīng)依照業(yè)務(wù)現(xiàn)狀排列需求優(yōu)先級,。并且用戶畫像并非一成不變,，市場不斷變化，客戶的需求以及興趣點也在變化,，業(yè)務(wù)需要跟進客戶的變化不斷調(diào)整用戶畫像的策略,。

分析流程如下：

注：在建立用戶畫像前,，首先需要明確用戶畫像服務(wù)于社群的對象,，再根據(jù)實際需求，明確未來社群的建設(shè)目標(biāo)和用戶畫像分析之后的預(yù)期效果,。

例如：不同業(yè)務(wù)方對用戶畫像的需求有不同的側(cè)重點,，就運營人員來說，他們需要分析用戶的特征,、定位用戶行為偏好,，做商品或內(nèi)容的個性化推送以提高點擊轉(zhuǎn)化率，所以畫像的側(cè)重點就落在了用戶個人行為偏好上,；就數(shù)據(jù)分析人員來說,，他們需要分析用戶行為特征，做好用戶的流失預(yù)警工作,，還可根據(jù)用戶的消費偏好做更有針對性的精準(zhǔn)營銷,。

▌小飛象目標(biāo)解讀：社群目前有超200的小伙伴,，用戶在社群進行瀏覽、聊天,、分享等行為,。主要目標(biāo)是群友的畫像，包括群友職業(yè)組成,、特征,、喜好方向、關(guān)心的話題點,，給群友提供個性化的內(nèi)容和資源,，可延伸利用用戶畫像賦能社群運營，提升群友對社群的認(rèn)可度,。

注：我們已經(jīng)明確了用戶畫像的服務(wù)對象與應(yīng)用場景。那么,，接下來需要針對服務(wù)對象的需求側(cè)重點,，結(jié)合現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系和標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，明確分析維度,。

▌小飛象明確分析維度：可以從用戶屬性分析和用戶行為偏好等維度,，具體如下：

?群友性別占比、男女職業(yè)差別

?所在城市的分布

?群友與數(shù)據(jù)分析的相關(guān)度

?群友期待在小飛象獲得什么

?提供幫助和收獲之間的關(guān)系

注：在本階段,，要跟據(jù)實際情況輸出用戶畫像需求，明確畫像應(yīng)用場景,、最終梳理出的標(biāo)簽內(nèi)容,。

▌明確小飛象需求場景：目前社群需要解決兩個問題：一方面在社群規(guī)模逐漸變大、信息資源過載的背景下,，如何在兼顧自身目標(biāo)的同時更好地滿足群友的需求,，為用戶帶來更個性化的數(shù)據(jù)分析專業(yè)社群的體驗，通過內(nèi)容的精準(zhǔn)推薦以及話題討論,，更好地提高群友的活躍度,；另一方面在群友的規(guī)模不斷增長的背景下，運營方考慮建立用戶流失預(yù)警機制,，及時識別將要流失的用戶群體,，采取運營措施挽回用戶。

注：對于用戶的畫像除了定量維度外，定性畫像也是常見手段。定性類畫像多見于用戶研究等運營類崗位,，通過電話調(diào)研,、網(wǎng)絡(luò)調(diào)研問卷、當(dāng)面深入訪談,、網(wǎng)上第三方權(quán)威數(shù)據(jù)等方式收集用戶信息,，幫助其理解用戶。這種定性類調(diào)研相比大數(shù)據(jù)定量刻畫用戶來說,，可以更精確地了解用戶需求和行為特征,，但這個樣本量是有限的，得出的結(jié)論也不一定能代表大部分用戶的觀點,。

▌小飛象群友自我介紹的數(shù)據(jù)源獲取：通過技術(shù)手段獲取數(shù)據(jù)源,，數(shù)據(jù)概覽如下：

（截圖中為部分?jǐn)?shù)據(jù)，已對數(shù)據(jù)做脫敏處理）

注：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,，對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)缺失值的處理，對原始數(shù)據(jù)進行加工,，建立標(biāo)簽等,，可用各種自己擅長的工具進行，把長段文字打上可分類的標(biāo)簽,，把原始數(shù)據(jù)打上分類標(biāo)簽,，變成可分析的數(shù)據(jù)。

然后,，通過技術(shù)手段進行用戶畫像可視化展現(xiàn),。拿到清洗完、并可分析的數(shù)據(jù)之后,，用自己擅長的工具分析數(shù)據(jù)和可視化。

▌對數(shù)據(jù)進行標(biāo)簽化處理：

·······

▌小飛象可視化畫像圖：

             

（注：截圖中為部分?jǐn)?shù)據(jù)可視化圖,，報告中全部可視化圖,，所涉及的工具有：Excel 、 R語言 ,、Power BI,、Python、詞云圖等,。）

6,、用戶畫像分析以及輸出PPT報告

注：根據(jù)以上輸出的可視化用戶畫像圖，分析數(shù)據(jù),，洞察用戶,，進行分群分析等，比如針對流失率提升，建立的預(yù)測模型,，當(dāng)你能洞察到某一類用戶的某一些行為,，就可以預(yù)判到這一類用戶可能即將流失時，你就能用各種策略進行挽回了,。最后,，進行用戶畫像分析和輸出PPT報告。

▌小飛象用戶畫像數(shù)據(jù)分析報告：

第四部分 最后想說的話

以上就是基于小飛象社群“從0-1構(gòu)建用戶畫像數(shù)據(jù)分析流程”的梳理,?？傊?/span>不同的用戶群體有不同的標(biāo)簽,，不同的標(biāo)簽對應(yīng)不同的營銷手段,。在精準(zhǔn)營銷的過程包含各類觸達(dá)用戶的常用渠道比如短信、郵件,、推送等,。業(yè)務(wù)人員在日常工作中應(yīng)用畫像數(shù)據(jù)、畫像產(chǎn)品,，使運營策略,、營銷策略的背后，有更加具體,、詳細(xì),、科學(xué)、合理的判斷依據(jù),，最終在良好的戰(zhàn)略決策下,，提升業(yè)務(wù)推動的效率及效果。同時,，我們要時刻關(guān)注不同階段下的用戶畫像,，找到差異點和相同點，挖掘其背后的信息與價值,。

通過這一次對用戶畫像分析演練的實際操練過程,，相信我們對用戶畫像分析方法有了一定的了解，在實際場景中,，打標(biāo)簽只是用戶畫像分析的一種方式,，如果你有其他更好的方法，歡迎在留言區(qū)交流分享,！

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