用户画像知识体系最全解析

所谓“用户画像”，就是从海量的用户数据中，通过统计分析或者建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性不仅具有一定的商业价值，同时还可以将这些属性标签化，帮助企业或品牌更好地描述、理解和洞察用户。因此，构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”。

一、用户画像的作用价值是什么？

在不同的领域，用户画像都至关重要，用户画像不仅可以帮助了解用户行为，精准分析用户特征，还能实现产品优化改进。

·  帮助了解用户行为：

了解现有用户，并获取标签相似的新用户。还可将用户的行为信息用于个性化推荐/搜索、广告精准投放和智能营销等领域；

·  精准分析用户特征：

基于用户画像可以清楚地了解目标户的共同特征，从而深入了解用户的需求；

·  实现产品优化改进：

在产品的运营和优化中，根据用户需求设计更加适用用户的产品或服务，投其所好，从而提升用户的体验感。

二、用户画像类型有哪些？

那么，用户画像可以分为哪些类型呢？常见的有以下几种。

·  人口/社会属性画像

人口/社会属性的常见标签如性别、年龄、职业、学历、收入水平、消费水平、所属行业等，这些标签基本稳定，构建一次可以很长一段时间不用更新，且标签体系相对固定。

·  兴趣/需求属性画像

兴趣/需求竖向主要是从用户海量的行为诶只中进行核心信息的抽取、标签化的统计。这类标签会随着时间的变化而改变，时效性很强，且标签体系不固定。

·  地理/位置属性画像

地理/位置属性一般是基于用户手机端所收集到的位置信息，需要获取用户GPS信息的权限，位置属性一般是需要随着用户位置变化而实时更新的。

三、用户画像的评估指标有哪些？

用户画像的评估指标指的是通过可计算的指标来衡量用户画像的质量，这些指标对于评估用户画像有着非常重要的意义。

·  准确率：准确率是指被打上正确标签的用户比例。它是用户画像最核心的指标。

·  覆盖率：覆盖率是指被打上标签的用户占据所有用户的比例。

·  时效性：对于不同的标签，需要建立合理的更新制度，以保证标签时间上的有效性。有些标签的有效性很强，比如兴趣标签；而有些标签没有时效性，比如性别、年龄等。

四、用户画像的实际应用场景有哪些？

而在实际的应用场景中，用户画像可以发挥很大的作用。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在广告投放、精准营销、数据分析、个性推荐、产品设计和风险检测中。

·  广告投放：精准广告定向投放

·  精准营销：针对用户特点精细化运营

·  数据分析：上层决策、数据报告

·  个性推荐：精准的内容分发

·  产品设计：产品符合核心用户群体的需求

·  风险检测：羊毛党识别等