构建用户画像的数据分析流程

构建用户画像的数据分析流程

构建用户画像的数据分析流程

第一部分用户画像是什么

用户画像在网络上广泛被定义为“根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。”

总结来说，用户画像的核心是为用户打标签。也就是将用户的每个具体信息抽象成标签，然后利用这些标签将用户具象化，从而为用户提供个性化服务。最终的导向还是提取用户共性的信息，并提供战略决策。

第二部分用户画像分析的价值

用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化就是用户行为在企业面前是“可追溯”、“可分析”的。企业内保存了大量的原始数据和业务数据，这是企业经营活动的真实记录，随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立企业的用户画像，对其进行分析，赋能产品、提升公司的业务决策。

第三部分如何分析用户画像

在企业搭建起“用户画像体系”后，我们该如何围绕用户画像的数据进行分析和布局呢，如何利用用户画像赋能产品、提升公司的业务决策呢？

值得注意的是，业务处在不同阶段，其侧重点也不同，在构建用户画像之前应依照业务现状排列需求优先级。并且用户画像并非一成不变，市场不断变化，客户的需求以及兴趣点也在变化，业务需要跟进客户的变化不断调整用户画像的策略。

分析流程如下：

1、目标解读

在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于社群的对象，再根据实际需求，明确未来社群的建设目标和用户画像分析之后的预期效果。

例如：不同业务方对用户画像的需求有不同的侧重点，就运营人员来说，他们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在了用户个人行为偏好上；就数据分析人员来说，他们需要分析用户行为特征，做好用户的流失预警工作，还可根据用户的消费偏好做更有针对性的精准营销。

2、明确分析维度/指标口径

我们已经明确了用户画像的服务对象与应用场景。那么，接下来需要针对服务对象的需求侧重点，结合现有业务体系和标签之间的关联关系，明确分析维度。

可以从用户属性分析和用户行为偏好等维度，具体如下：

?群友性别占比、男女职业差别

?所在城市的分布

?群友与数据分析的相关度

?群友期待在XX获得什么

?提供帮助和收获之间的关系

构建用户画像的数据分析流程

注：在本阶段，要跟据实际情况输出用户画像需求，明确画像应用场景、最终梳理出的标签内容。

目前社群需要解决两个问题：一方面在社群规模逐渐变大、信息资源过载的背景下，如何在兼顾自身目标的同时更好地满足群友的需求，为用户带来更个性化的数据分析专业社群的体验，通过内容的精准推荐以及话题讨论，更好地提高群友的活跃度；另一方面在群友的规模不断增长的背景下，运营方考虑建立用户流失预警机制，及时识别将要流失的用户群体，采取运营措施挽回用户。

3、获取数据源

对于用户的画像除了定量维度外，定性画像也是常见手段。定性类画像多见于用户研究等运营类岗位，通过电话调研、网络调研问卷、当面深入访谈、网上第三方权威数据等方式收集用户信息，帮助其理解用户。这种定性类调研相比大数据定量刻画用户来说，可以更精确地了解用户需求和行为特征，但这个样本量是有限的，得出的结论也不一定能代表大部分用户的观点。

4、清洗/分析数据+用户画像结果可视化

统一数据格式，对数据进行数据缺失值的处理，对原始数据进行加工，建立标签等，可用各种自己擅长的工具进行，把长段文字打上可分类的标签，把原始数据打上分类标签，变成可分析的数据。

然后，通过技术手段进行用户画像可视化展现。拿到清洗完、并可分析的数据之后，用自己擅长的工具分析数据和可视化。

5、用户画像分析以及输出PPT报告

根据以上输出的可视化用户画像图，分析数据，洞察用户，进行分群分析等，比如针对流失率提升，建立的预测模型，当你能洞察到某一类用户的某一些行为，就可以预判到这一类用户可能即将流失时，你就能用各种策略进行挽回了。最后，进行用户画像分析和输出PPT 报告。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/ypq4.html