① 如何構建一套完善的用戶畫像體系，實現精準化營銷
為什麼需要用戶畫像 用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理，如，可以做分類統計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做數據挖掘工作：利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌？利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況？ 大數據處理，離不開計算機的運算，標簽提供了一種便捷的方式，使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息，甚至通過演算法、模型能夠「理解」 人。當計算機具備這樣的能力後，無論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應用領域，都將能進一步提升精準度，提高信息獲取的效率。 三、如何構建用戶畫像 一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。 人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。 3.1 數據源分析 構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。 這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。 本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。 靜態信息數據 用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。 動態信息數據 用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。 本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。 在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。 3.2 目標分析 用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。 標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。 權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。 3.3 數據建模方法 下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。 什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。
② 如何構建用戶畫像
一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。
人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。
3.1 數據源分析
構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。
對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。
這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。
本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。
靜態信息數據
用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。
動態信息數據
用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。
本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。
在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。
3.2 目標分析
用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。
標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。
權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。
3.3 數據建模方法
下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。
什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。
以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。
什麼時間：時間包括兩個重要信息，時間戳+時間長度。時間戳，為了標識用戶行為的時間點，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常採用精度到秒的時間戳即可。因為微秒的時間戳精度並不可靠。瀏覽器時間精度，准確度最多也只能到毫秒。時間長度，為了標識用戶在某一頁面的停留時間。
什麼地點：用戶接觸點，Touch Point。對於每個用戶接觸點。潛在包含了兩層信息：網址 + 內容。網址：每一個url鏈接（頁面/屏幕），即定位了一個互聯網頁面地址，或者某個產品的特定頁面。可以是PC上某電商網站的頁面url，也可以是手機上的微博，微信等應用某個功能頁面，某款產品應用的特定畫面。如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關頁。
內容：每個url網址（頁面/屏幕）中的內容。可以是單品的相關信息：類別、品牌、描述、屬性、網站信息等等。如，紅酒，長城，干紅，對於每個互聯網接觸點，其中網址決定了權重；內容決定了標簽。
註：接觸點可以是網址，也可以是某個產品的特定功能界面。如，同樣一瓶礦泉水，超市賣1元，火車上賣3元，景區賣5元。商品的售賣價值，不在於成本，更在於售賣地點。標簽均是礦泉水，但接觸點的不同體現出了權重差異。這里的權重可以理解為用戶對於礦泉水的需求程度不同。即，願意支付的價值不同。
標簽 權重
礦泉水 1 // 超市
礦泉水 3 // 火車
礦泉水 5 // 景區
類似的，用戶在京東商城瀏覽紅酒信息，與在品尚紅酒網瀏覽紅酒信息，表現出對紅酒喜好度也是有差異的。這里的關注點是不同的網址，存在權重差異，權重模型的構建，需要根據各自的業務需求構建。
所以，網址本身表徵了用戶的標簽偏好權重。網址對應的內容體現了標簽信息。
什麼事：用戶行為類型，對於電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏 等等。
不同的行為類型，對於接觸點的內容產生的標簽信息，具有不同的權重。如，購買權重計為5，瀏覽計為1
紅酒 1 // 瀏覽紅酒
紅酒 5 // 購買紅酒
綜合上述分析，用戶畫像的數據模型，可以概括為下面的公式：用戶標識 + 時間 + 行為類型 + 接觸點（網址+內容），某用戶因為在什麼時間、地點、做了什麼事。所以會打上**標簽。
用戶標簽的權重可能隨時間的增加而衰減，因此定義時間為衰減因子r，行為類型、網址決定了權重，內容決定了標簽，進一步轉換為公式：
標簽權重=衰減因子×行為權重×網址子權重
如：用戶A，昨天在品尚紅酒網瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。
標簽：紅酒，長城
時間：因為是昨天的行為，假設衰減因子為：r=0.95
行為類型：瀏覽行為記為權重1
地點：品尚紅酒單品頁的網址子權重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7）
假設用戶對紅酒出於真的喜歡，才會去專業的紅酒網選購，而不再綜合商城選購。
則用戶偏好標簽是：紅酒，權重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用戶A：紅酒 0.665、長城 0.665。
上述模型權重值的選取只是舉例參考，具體的權重值需要根據業務需求二次建模，這里強調的是如何從整體思考，去構建用戶畫像模型，進而能夠逐步細化模型。
③ 如何設計網站用戶畫像呢怎樣建立用戶畫像呢是否有用戶畫像的視頻教程呢
有專做PM視頻教程的mte能看到。
根據用戶畫像，能確定用戶需求，然後能具體和精準化的策劃產品、做內容和運營，降低投入成本，增加效果。
畫像內容包含：用戶來源、類型、特點、興趣、動機、行為、地點、時間、場景、需求、期望。
需要區分用戶類型（核心、忠實、目標、潛在），找到合適的用戶定位，然後進行產品設計。
針對用戶會有的特點、興趣，結合場景，參考調查結果或數據統計或用戶定位，將使用產品的行為，想要的需求服務，進行整理和分析，方便日後設計產品功能。
做用戶畫像的方法如下：
1、結合真實的數據，建立靜態化基本信息。區分為不同的用戶類型，選擇典型特徵加入到用戶畫像中。
2、加入描述性的元素和場景描述，將用戶定位中的范圍和描述具體化或量化；
3、讓用戶畫像容易記憶和形象化，比如用名字、標志性語言、附加照片，幾條簡單的關鍵特徵描述，好看又好記；
4、人物角色一般會與產品使用相關的具體情境、行為、需求，增加動態化信息的簡單描述。
5、用戶畫像要歸類到用戶類型特徵里，設計3～6個角色代表所有的用戶群體。
④ 什麼是用戶畫像如何分析用戶畫像
用戶畫像又稱用戶角色，作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。
目前市場是分為 To C 和 To B 兩類用戶畫像需求，網上傳播的用戶畫像一般以 C 端為主，它們模版多，方法全，RFM 模型成熟，並逐漸衍生出一些用戶洞察公司，幫助企業完善用戶畫像。但這些 C 端模版對於 To B 端的企業來說無法直接套用，並且兩者用戶畫像研究群體不同，導致在洞察方法上也略有差異。
此處我以製作 To B 用戶畫像為例進行闡述，希望可以解決你的疑問，它的的主要內容包括：
洞察用戶進而輸出完整的用戶畫像報告這是我們每個人都必須了解的事情，無論你是產品、設計還是運營、銷售，了解用戶可以讓我們更有針對性地幫助他們達成目標。
這個模版我已經上傳至藍湖的「超級文檔」，大家可以在創建文檔時直接選擇，希望你能喜歡！
⑤ 用戶畫像包含什麼（客群畫像的內容包括）
客戶畫像客戶信息標簽化，完美地抽象出一個客戶的信息全貌，可以看作企業應用大數據的根基。客戶畫像的核心工作是為客戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓
用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像的核心工作即是給用戶貼標簽」，而標簽是通過對用戶信息
用戶畫像又稱用戶角色，作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。用戶畫像最初是在電商領域得到應用的，在
用戶畫像又稱用戶角色。Persona。作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。我們在實際操作的過程中往往
用戶畫像實際上是數據和文字，並不是圖片。主要是指用戶的基本信息，如性別，年紀，性格，愛好，職業等，另外，還包括一些習慣，比如上網時間，上網行為，操作
追燦數據認為用戶畫像有用處的維度是以需求為基礎的，比如用戶偏好價格分布、顏色分布、購買渠道分布、關注點分布等，這些維度更能幫助企業了解用戶需求。
怎麼描述消費者畫像。謝謝。
對於大數據的消費人次，迫切需要解決消費者畫像，通過大數據找到未來的發展邏輯。公司以優異和多樣化產品，覆蓋不同細分市場，得到國內消費者的普遍認可與贊同。
有專做pm視頻教程的mte能看到。根據用戶畫像，能確定用戶需求，然後能具體和精準化的策劃產品、做內容和運營，降低投入成本，增加效果。畫像內容包含用戶來
給某一目標群體畫像，這個畫像是什麼意思能否具體點舉例說下比如對買童
目標用戶畫像是指用戶的自然特徵，包括年齡、性別、喜好、職業、職位、家庭等方面有的時候為了實現更好的推廣，還涉及到一些用戶的行為特徵，如聚集在QQ
網路區域內人群屬性特徵，基於大數據人群屬性模型的精準畫像。性別、年齡、收入、婚姻等。通過互聯網、雲平台獲取用戶更為精準的反饋信息，進而快速分析
⑥ 如何進行准確的用戶畫像分析
一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。 人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。 3.1 數據源分析 構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。 這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。 本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。 靜態信息數據 用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。 動態信息數據 用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。 本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。 在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。 3.2 目標分析 用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。 標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。 權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。 3.3 數據建模方法 下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。 什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。 以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。 什麼時間：時間包括兩個重要信息，時間戳+時間長度。時間戳，為了標識用戶行為的時間點，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常採用精度到秒的時間戳即可。因為微秒的時間戳精度並不可靠。瀏覽器時間精度，准確度最多也只能到毫秒。時間長度，為了標識用戶在某一頁面的停留時間。 什麼地點：用戶接觸點，Touch Point。對於每個用戶接觸點。潛在包含了兩層信息：網址 + 內容。網址：每一個url鏈接（頁面/屏幕），即定位了一個互聯網頁面地址，或者某個產品的特定頁面。可以是PC上某電商網站的頁面url，也可以是手機上的微博，微信等應用某個功能頁面，某款產品應用的特定畫面。如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關頁。 內容：每個url網址（頁面/屏幕）中的內容。可以是單品的相關信息：類別、品牌、描述、屬性、網站信息等等。如，紅酒，長城，干紅，對於每個互聯網接觸點，其中網址決定了權重；內容決定了標簽。 註：接觸點可以是網址，也可以是某個產品的特定功能界面。如，同樣一瓶礦泉水，超市賣1元，火車上賣3元，景區賣5元。商品的售賣價值，不在於成本，更在於售賣地點。標簽均是礦泉水，但接觸點的不同體現出了權重差異。這里的權重可以理解為用戶對於礦泉水的需求程度不同。即，願意支付的價值不同。 標簽 權重 礦泉水 1 // 超市 礦泉水 3 // 火車 礦泉水 5 // 景區 類似的，用戶在京東商城瀏覽紅酒信息，與在品尚紅酒網瀏覽紅酒信息，表現出對紅酒喜好度也是有差異的。這里的關注點是不同的網址，存在權重差異，權重模型的構建，需要根據各自的業務需求構建。 所以，網址本身表徵了用戶的標簽偏好權重。網址對應的內容體現了標簽信息。 什麼事：用戶行為類型，對於電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、、購買、點擊贊、收藏 等等。 不同的行為類型，對於接觸點的內容產生的標簽信息，具有不同的權重。如，購買權重計為5，瀏覽計為1 紅酒 1 // 瀏覽紅酒 紅酒 5 // 購買紅酒 綜合上述分析，用戶畫像的數據模型，可以概括為下面的公式：用戶標識 + 時間 + 行為類型 + 接觸點（網址+內容），某用戶因為在什麼時間、地點、做了什麼事。所以會打上**標簽。 用戶標簽的權重可能隨時間的增加而衰減，因此定義時間為衰減因子r，行為類型、網址決定了權重，內容決定了標簽，進一步轉換為公式： 標簽權重=衰減因子×行為權重×網址子權重 如：用戶A，昨天在品尚紅酒網瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。 標簽：紅酒，長城 時間：因為是昨天的行為，假設衰減因子為：r=0.95 行為類型：瀏覽行為記為權重1 地點：品尚紅酒單品頁的網址子權重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7） 假設用戶對紅酒出於真的喜歡，才會去專業的紅酒網選購，而不再綜合商城選購。 則用戶偏好標簽是：紅酒，權重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用戶A：紅酒 0.665、長城 0.665。 上述模型權重值的選取只是舉例參考，具體的權重值需要根據業務需求二次建模，這里強調的是如何從整體思考，去構建用戶畫像模型，進而能夠逐步細化模型。
⑦ 如何做「用戶畫像」
首先講一下么是用戶畫像，用戶畫像是通過用戶調研去了解用戶,根據他們的社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌。用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理。
最後是如何構建用戶畫像，要建立用戶畫像必須建立在真實數據的基礎上，將構建用戶畫像平台所需的數據分成用戶、商品、渠道三類，然後按產品需要，給不同的用戶特徵貼上合適的標簽。標簽需要精簡易區分少交叉重疊，這樣是為了方便數據統計，構建數據集合，後續進行數據挖掘和聚合分析。最終是用戶畫像的呈現，用戶畫像的呈現分為兩個部分，一部分是顯性的呈現，呈現的是用戶的給俺個標簽特點；另一部分是隱形的，呈現的是需要我們去分析的用戶潛在需求。顯性的標簽就是用現在的特點需求。而這些隱形的標簽所代表的需求可以為以後的產品發展起到指引的作用。
⑧ 用戶畫像是什麼怎樣建立用戶畫像
用戶畫像，即：用戶標簽。一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。
如何建立用戶畫像
(1) 數據源分析（構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。）
(2) 目標分析（用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。）
(3) 數據建模方法（一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。
什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。）
⑨ 網站用戶畫像分析怎麼做
首先是尋找目標用戶, 拿抖音為例, 抖音剛開始上線以後, 很重要的一點就是要去分析我們的用戶是誰, 比如是什麼樣的年齡 性別 地域 學歷等等, 這可以很快幫助產品去發現現在的主流的用戶群體是不是產品最開始的定位, 如果完全不一樣了, 那就是產品哪裡的設計有問題 偏離了方向。
等上線一段時間, 我們就可以對用戶進行不同活躍的等級的劃分, 比如同樣都是玩抖音, 有天天玩的 也有偶爾玩的, 有一次可以刷很久的, 也有刷刷就走了的用戶, 頻次, 時長成了用戶這時候最大的特徵差異， 那麼不同頻次, 不同時長的用戶他們的 年齡， 性別, 地域有什麼差異, 這些都是特徵的進一步洞察。
再過一段時間, 有用戶留存有用戶流失, 需要去分析留存和流失的用戶在行為特徵上的差異是否有什麼特別不一樣的。