产品狗运营喵，别告诉我你还不会做“用户画像”

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2021-03-30 • 阅读

在网易，用研部门承担了大多数创新互联网业务的用户体验研究工作。就小编拿到的独家资料显示，网易的用研部门主要分为用户研究和战略分析两条线，用户研究线承担了网易大多数创新互联网业务的用户研究工作，目前主要服务于音乐、教育、社交、智能硬件、阅读等十多款互联网产品。

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用户研究方法主要分为两个大类：定性研究与定量研究。定性研究方法中经常用到的有：深度访谈、观察法、可用性测试等，在定量研究中主要用到问卷调研、流量/日志数据分析、实验法等，通过系统的方法论保证研究结论的有效性。

今天着重要说的，是“用户画像”。所谓用户画像，就是一种目标用户的人物原型，它不仅可以快速了解用户的基本信息并快速归类，还可以进一步精准地分析用户行为习惯和态度偏好。用户画像虽然是用户的虚拟代表，但必须基于的是真实用户和真实数据。

明确研究目的

我们尝试去做一个用户画像，往往是基于以下情景：

1. 确定目标用户，将用户根据不同特征划分不同类型，确定目标用户的比例和特征；

2. 统计用户数据，获得用户的操作行为、情感偏好以及人口学等信息；

3. 根据目标用户确定产品发展相关优先级，在设计和运营中将焦点聚焦于目标用户的使用动机与行为操作；

4. 方便设计与运营，据用户画像提供的具体的人物形象进行产品设计和运营活动，也比仅有模糊的、虚构的、或是有个人偏好的用户形象更为方便和可靠；

5. 根据不同类型用户构建智能推荐系统，比如个性化推荐，精准运营等等。

从用户画像的使用情境也可以看出，用户画像适用于各个产品周期：从潜在用户挖掘到新用户引流，再到老用户的培养与流失用户的回流，用户画像都有用武之地。

明确研究方法

采用定性的方法（如，深度访谈、焦点小组）或定量的方法（如，定量问卷、行为日志数据）都能够完成用户画像的构建，不同的方法各有优缺点：

但是，不论是选择定性还是定量的方法，都首先需要对用户类型有一个基本“量”的了解，否则在选用样本时就会产生偏差。那么如何通过定量的方法（聚类）构建用户画像呢？

确定目标维度和数据

3.1 选择哪些指标？

用户指标的选择，可以是封闭性的，也可以是开放性的。

在封闭的指标中，用户群的类型是固定的，所有用户类型构成了全部的用户整体，比如轻度用户、重度用户；男性用户，女性用户。但是这种划分方式维度可能过于单一，无法体现用户群的复杂性，并且不利于指标体系的补充改进和迭代。因此在研究中我们更倾向于采用开放性的分类方式，可以根据不同应用场景变更或者拓展指标。

开放式的指标体系包括用户人口属性、行为操作属性、态度偏好属性、用户价值属性等，用户的行为和态度是不断变化的。

其中，注意一点，封闭式指标中的人口属性指标是相对稳定的静态数据。通常，从我们的经验和掌握到的用户信息，我们对用户的年龄结构、性别比例都已经明确，如果在聚类中人口属性指标对聚类干扰较大（共线性较强），或在模型中作为因子影响过高，可以在聚类时重点关注用户的行为操作和态度偏好等指标，聚类成功之后再比较每一种用户类型的人口学背景信息等。

3.2 如何获得和筛选数据？

在确定指标后，我们需要确定指标的

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