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模型用户画像

article 2024/11/14 17:03:47

系列文章分享模型，了解更多👉 模型_思维模型目录。精准勾勒目标用户特征。

1 用户画像的应用

1.1 瑞幸咖啡的用户特征分析

瑞幸咖啡作为新零售专业咖啡运营商，经历了快速扩张和商业模式调整后，转向精细化运营。为了更好地了解和满足用户需求，瑞幸咖啡进行了用户画像分析。

用户画像分析过程如下：

业务背景：瑞幸咖啡在经历管理层换血后，调整了发展战略，优化门店，停止大面积补贴促销，逐渐转向精细化稳健运营方式。
需求痛点：分析报告期望通过掌握瑞幸咖啡用户特征，收集消费者对瑞幸咖啡营销活动的态度、对瑞幸及竞品的评价，在分析瑞幸各渠道营销活动的效果的基础上，对消费者偏好进行洞察，挖掘不同用户的价值，为其差异化的用户运营，推广策略提供一些建议。
分析思路：首先从受访者的性别、年龄、职业、收入这四大属性对该问卷受访者整体结构进行描述性分析，此外，围绕瑞幸咖啡营销策略这一主题，根据用户是否喝过瑞幸咖啡将用户大致分为瑞幸用户和非瑞幸用户两大类，试图在排除非瑞幸用户数据干扰的基础上探究瑞幸用户真正的特征。

模型的应用：

收集用户数据：瑞幸咖啡首先从受访者的性别、年龄、职业、收入这四大属性对该问卷受访者整体结构进行描述性分析。
细分用户群体：围绕瑞幸咖啡营销策略这一主题，根据用户是否喝过瑞幸咖啡将用户大致分为瑞幸用户和非瑞幸用户两大类，试图在排除非瑞幸用户数据干扰的基础上探究瑞幸用户真正的特征。
年龄分布分析：瑞幸咖啡的用户中，19-35岁占比70.2%，其中25-35岁用户占比38%，比非瑞幸用户中该年龄段高出20.2%。女性用户占比46.3%，男性用户占比53.7%。
综合指标分析：瑞幸咖啡在咖啡类用户渗透率极高，喝咖啡的用户基本都已经喝过瑞幸。未来用户运营应以促进复购并尝试开拓非咖啡类用户为核心。
用户画像分析对应策略：从产品端来说，瑞幸可针对高品质客户打造中高端产品或子品牌，低成本提升用户对瑞幸咖啡豆质量整体满意度；同时瑞幸可利用营销方式加强用户对咖啡豆质量的感知价值，也可有效提升用户对产品质量的满意度，促进用户复购；从营销端来说，瑞幸可聚焦线下自有渠道的活动营销，同时需要注意活动形式的丰富度，如特色咖啡体验、IP联名周边等，实现营销效果优化的同时降低推广成本，进而提升用户复购。

通过这些具体的分析步骤和策略，瑞幸咖啡能够更精准地识别和满足不同用户群体的需求，提高产品或服务的竞争力和用户体验，实现商业目标。

1.2 健身APP的精准定位

随着健康意识的增强，健身APP市场日益扩大。某公司计划开发一款健身APP，为了精准把握用户需求，产品经理进行了深入的用户调研和数据收集，构建了详细的用户画像。

用户画像分析过程如下：

数据收集与预处理：产品经理通过问卷调查、用户访谈和数据分析，收集了用户的基本信息、健身习惯、偏好和需求等数据，并进行清洗和格式化。
特征工程：基于业务需求，构建了用户活跃度、购买频率、平均消费金额等特征，并筛选出对用户行为预测最有影响的特征。
用户分群：使用聚类算法将用户分为几个群体，比如健身新手、健身爱好者、专业健身教练等。
用户画像建模：针对每个用户群体，构建预测模型，预测他们的购买行为和偏好变化。

模型的应用：

产品经理根据收集的数据，构建了以下用户画像：

用户数据收集：健身APP通过引导用户在注册环节填写基本信息，如性别、年龄、健身诉求（塑形、增肌、减脂）等，以对新用户有初步的了解。
使用第三方画像服务：运动健康类APP可以利用个推用户画像（个像）这样的第三方服务，对新安装注册的用户快速进行标签补全，全面洞察新用户的需求偏好。个像服务提供的标签维度丰富，包括基本属性、兴趣偏好、线上偏好、线下场景等，帮助APP从多个维度对新用户进行全方位洞察。
精准内容推荐：例如，对于标签属性为“想要减脂”的新用户，如果个推用户画像服务分析出这部分用户同时也有外卖类APP使用行为偏好，APP就可以给该部分用户精准推荐“健身党的外卖指南”等内容，满足他们在饮食管理方面的个性化需求。
用户需求分析：基于KANO模型的运动健身APP用户需求分析及功能设计，KANO模型将用户需求分为五类：必备型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异型需求和逆向型需求。通过标准化问卷调研，区分影响用户满意度的核心因素。
用户满意度模型构建：根据KANO模型，构建健身APP的用户满意度影响因素模型，确定用户健身APP期望属性要素、魅力属性要素、无差异属性要素，以及提升用户满意度的关键因素。
深度用户画像刻画：在未来的发展中，健身APP应注重刻画深度用户画像，增设性别专属入口，提升功能的精准性；开放平台入口，扩大用户群体，优化现有的健身APP的经营模式。

通过这些步骤，健身APP能够更精准地定位目标用户群体，提供个性化的服务和内容，从而提升用户体验和用户留存率，从而在竞争激烈的市场中获得优势。

1.3 UNISKIN护肤品牌的精准营销

UNISKIN是一家主打抗老的护肤品牌，为了在宠粉节对不同偏好的女性进行产品营销，品牌通过Linkflow系统将全渠道的用户数据进行了合规和统一处理，因此在做产品营销活动时，可以根据系统生成的用户画像进行针对性的内容推送。

用户画像分析过程如下：

数据收集与处理：UNISKIN将全渠道的用户数据进行了合规和统一处理，包括用户的基本信息、购买历史、偏好和反馈等数据。
用户分群：品牌根据用户的购买意向度和用户画像将历史购买用户进行了分层处理，并根据用户活跃度分为三种生命周期：“活跃期”、“沉默期”、“沉睡期”。
用户画像构建：通过用户画像，UNISKIN洞察出客户购买的品类、连带组货的购买习惯、客户补货周期、近期浏览加购等信息。

模型的应用：

数据整合与标签化：UNISKIN利用Linkflow CDP平台整合了来自有赞、微信公众号、小程序、官网、抖音等多个渠道的用户数据，构建了360°客户视图，沉淀全域消费者流量池。

用户画像构建：通过全渠道数据为消费者打标签，如产品需求标签、购买渠道偏好标签、肤质标签、所在私域渠道标签、消费力标签等多种标签类型，并将消费者不同渠道的标签进行汇总整合，形成完整的用户画像。
自动化营销旅程：Linkflow CDP能够根据消费者的购买渠道、购买产品的品类、公众号活跃度、企业微信上的行为活跃度等数据自动为消费者打标签。运营人员能够通过设置自动化旅程，在短信、企业微信和公众号等平台上向圈选出来的各人群包发送有针对性的模版信息和优惠信息，实现引流。
精准营销实施：在活动期间，针对喜欢参加优惠活动、喜欢抗老产品的这部分用户，主要进行产品种草的推送，并赠送满减优惠券促进下单。同时，UNISKIN上线了测肤小程序，根据用户的不同测试结果推送适合不同消费者肤质的产品，达到精准营销。
营销效果评估：利用CDP平台中客户画像分析、私域平台的运营分析、营销活动的漏斗转化分析、活动页面的访问点击分析等功能模块，评估营销效果，判断其带来的支付转化率和复购率，并预测消费趋势。

通过用户画像的应用，UNISKIN在宠粉节期间的营销活动取得了显著的效果：私域下单转化率提升4倍；累计下单用户达到18万+。

这里展示了用户画像在精准营销中的作用，通过深入了解和分析用户特征，UNISKIN能够更有效地触达目标用户群体，提升营销效率和销售业绩。

1.4 电商业务场景下的个性化推荐

在电商业务场景中，个性化推荐是提升用户体验和增加销售额的关键。通过构建用户画像，电商平台能够为用户推荐与其偏好一致的商品，从而提高转化率。

用户画像分析过程如下：

定义用户关键指标：确定关键指标，如购买频率、平均购物车价值、最常购买的产品类别等。
创建用户画像：基于收集到的数据，创建用户画像。例如，将用户分为以下几个群体：频繁购买者、浏览者、特定类别偏好者、地理位置群体。
分析用户行为：通过路径分析，了解用户在网站上的典型访问路径。利用漏斗分析，查看用户从访问网站到完成购买的整个流程，找出可能的流失点。
洞察用户需求：通过调查、用户反馈和客服记录，了解用户的购物体验和需求。分析用户评论，挖掘用户对产品的评价和建议。
持续优化用户画像：定期更新用户画像，反映市场和业务变化。根据用户反馈和行为调整产品推荐策略、促销活动等，以更好地满足用户需求。

模型的应用：

用户路径划分：电商平台将用户的购物路径划分为六个环节：闲逛、搜索、比价、购买、晒单和分享。在每个环节中，推荐商品的策略都有所不同，需要有用户标签才能实现推荐信息精准触达目标用户。
闲逛阶段：根据用户全网购物偏好标签，为其推荐符合与其偏好一致的跨品类热门商品。例如，如果用户偏好标签显示对“时尚服饰”感兴趣，系统会推荐相关的服饰产品。
搜索阶段：根据用户在列表页的点击行为、搜索商品的关键词，结合全网购物偏好，为用户生成个性化排序列表页中的商品。例如，用户搜索“运动鞋”，系统会根据其历史购买和浏览行为，推荐符合其偏好的品牌和款式。
比价阶段：系统会根据用户对比的商品特征和全网购物偏好，推荐用户最有可能购买的商品。例如，如果用户在比较不同品牌的手机，系统会推荐最符合其偏好和预算的手机型号。
购买阶段：结合用户购物车中的商品，推荐跨品类搭配商品或相关优惠套装。例如，如果用户购物车中有一款笔记本电脑，系统可能会推荐电脑包或鼠标等配件。
晒单阶段：用户晒单后，根据全网购物偏好，结合会员积分和优惠券进行个性化推荐。例如，如果用户晒单了一款护肤品，系统可能会推荐该品牌的其他产品或相关护肤品。
分享阶段：对于快消品，根据复购周期推荐同类商品；对于耐用品，根据购物偏好推荐关联商品。例如，如果用户分享了一款耳机，系统可能会推荐其他音频设备或耳机配件。

通过这些具体的步骤和策略，电商平台能够更精准地定位目标用户群体，提供个性化的服务和内容，从而提升用户体验和用户留存率。这种个性化推荐策略不仅提高了用户的购买意愿，也增加了销售额和用户满意度。拥有个性化网站的企业中有63%显著提高了转化率。客户对替代品的接受度也有所提高。沃尔玛构建的技术使用深度学习人工智能来考虑数百个变量，部署这项技术以来，客户对替代品的接受度已经提高到95%以上。

1.5 常州城市形象IP的用户画像分析

常州城市形象IP项目旨在通过打造具有地方特色的个人IP来提升城市形象和文化认同。项目团队通过问卷调查和数据分析，构建了目标用户画像，并据此设计了符合用户喜好的IP形象。

用户画像分析过程如下：

问卷调查：项目团队进行了广泛的问卷调查，收集了市民对于城市IP的偏好和期待。
数据分析：在对问卷数据进行处理分析之后，得出了以下结论：
- 常州IP意向购买用户主要为青少年。
- 本土化IP更受常州常驻人口关注。
- 天宁寺、红梅公园作为常州市民心中最具代表的城市名片。
- 古风+简约风最适合常州IP形象。
用户画像构建：基于问卷的分析结果绘制出常州城市形象IP的用户画像，主要包括年龄性别、性格特征和生活爱好等。

模型的应用：

问卷调查与数据收集：常州城市形象IP项目通过问卷调查收集了市民对于城市IP的偏好和期待，包括对本土化IP的关注程度、最具代表性的城市名片、适合常州IP形象的风格等。
数据处理与分析：在对问卷数据进行处理分析之后，得出了如下结论：
- 常州IP意向购买用户主要为青少年。
- 本土化IP更受常州常驻人口关注。
- 天宁寺、红梅公园作为常州市民心中最具代表的城市名片。
- 古风+简约风最适合常州IP形象。
用户画像构建：基于问卷的分析结果，绘制出常州城市形象IP的用户画像，主要包括：
- 年龄性别：青少年群体，可能涵盖从儿童到年轻成年人。
- 性格特征：偏好本土文化，对城市有认同感。
- 生活爱好：对城市文化、历史感兴趣，可能参与城市文化活动。
IP设计与文化结合：在调研并分析了市场定位和用户画像后，团队选取具有常州特色的两个历史文化景点：天宁禅寺和红梅公园，将这两个景点的文化符号和历史象征形象地赋予两个人：广福（天宁寺）和红梅（红梅公园），并分别赋予他们相应的文化特性。
故事讲述与情感共鸣：通过打造与季札文化相关的城市IP形象人物“季四爷”，从情感、角色、世界观、故事、符号五个角度，系统化定义基于季札文化的常州城市IP形象的核心人物，以激发情绪共鸣。

这里我们可以看到用户画像在个人IP打造和城市形象提升中的应用，如何通过精准的用户数据分析和画像构建，实现文化产品的精准定位和市场推广。

2 模型用户画像

2.1 什么是用户画像？

用户画像模型是一种描述目标用户特征和行为的模型，通过对用户进行分类和分析，帮助企业更好地了解用户需求和制定精准的营销策略。用户画像模型通常包括用户的基本信息（如年龄、性别、地理位置）、兴趣爱好、购买行为、使用习惯等方面的特征。这些特征可以帮助企业更好地理解目标用户的需求和偏好。

用户画像模型的应用非常广泛，它可以帮助企业针对不同用户群体进行定向营销、个性化推荐和产品定制。通过用户画像模型，企业可以提高用户满意度、增加用户忠诚度和促进销售增长。

用户画像模型的构建过程包括数据收集、数据分析、定义用户画像以及实施和调整。

数据收集阶段：需要收集大量的数据，包括用户的个人信息、行为数据、社交媒体活动等。
数据分析阶段则：使用各种数据分析工具，如人工智能技术、机器学习算法等工具，找出其中的关联性和规律性。定义用户画像阶段是根据用户的特征和偏好，将用户进行分类和归类，形成不同的用户群体。
实施和调整阶段：企业可以根据构建的用户画像进行市场推广活动，并根据用户反馈和数据分析结果对策略进行调整。

用户画像模型的构建和应用，使得企业能够更精准地满足用户需求，优化产品设计和营销策略，从而提升用户体验和业务成效。

用户画像模型的概念最早可以追溯到交互设计之父Alan Cooper的提出。在1998年出版的《交互设计之路：让科技回归人生》一书中，Alan Cooper介绍了通过使用人物角色（Persona）作为设计工具解决实际产品设计过程中的问题。他将用户画像（Personas）定义为：“Personas are a concrete representation of target users”，即用户画像是对目标用户的具体表示，又被称为用户角色。用户画像是基于大量目标用户群的真实信息构建的用户标签体系，是对产品或服务的目标人群做出的特征刻画。通过收集用户的人口统计信息、偏好信息及行为信息等，构建出用户画像，可以让产品经理更好地了解用户，设计出合适的产品原型，因此，用户画像是用户需求与产品设计的联系的桥梁。

随着互联网及信息采集技术的发展，用户画像的研究从早期的基于统计分析层面，通过用户调研来构建用户画像标签，发展到后来可以通过数据采集器记录互联网上用户产生的各种浏览行为及用户的兴趣偏好，实现对用户兴趣模型的构建，并随着数据的不断累积扩大而更新系统模型，用户画像标签也更加丰富。

2.2 为什么会有用户画像？

用户画像之所以存在，有以下几个可能的原因：

优化产品设计与服务：用户画像帮助企业明确目标用户的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，创造出更多的商业与社会价值。
解决“认知摩擦”：用户画像最初由Alan Cooper提出，用于解决设计师与用户间的认知差异，帮助设计师跳出自身视角，更好地理解用户需求。
数据整合与抽象：用户画像通过将现实世界中的人、物、事件用数据抽象出来，整合到虚拟世界中，帮助企业处理和理解海量而零散的数据。
提升推荐系统效果：在推荐系统中，用户画像作为重要一环，能够提升推荐效果，让顾客快速找到心仪的商品，缩短购买路径和决策时间。
支持运营决策：用户画像提供了丰富的用户基础特征与行为特征，支撑APP做出正确的决策，尤其在产品萌芽期帮助锁定目标人群，让产品功能更加聚焦。
提高营销效率：用户画像可以帮助企业了解用户的购买行为、消费习惯和偏好，从而制定更有效的营销策略，提高销售额。
提升客户满意度：通过用户画像，企业可以提供更个性化的服务，解决用户问题，并提供更符合需求的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
产品创新与改进：用户画像帮助企业了解用户需求和痛点，进行产品创新和改进，提高产品竞争力。
全局用户画像构建：掌握的用户信息越多，画像就越准确越丰富，平台不仅仅掌握了用户的消费数据，还可以采集客户的行为数据，通过这些来组合生成第一方的用户标签。
解决信息过载问题：引入推荐系统来进行内容的分发，推荐系统本质上也是人和物品的关系模型，用于给不一样的人推荐适合他们的商品或内容。