用户画像对于运营工作非常重要，它能够帮助我们更好地了解用户，并根据他们的需求和行为进行分类和分析。用户画像是建立在真实数据之上的虚拟用户代表，通过用户调研和数据分析，我们可以从中抽取出典型特征，赋予其名字、照片和一些人口统计学要素，然后形成一个人物原型。

用户画像的作用非常广泛。首先，它可以优化用户体验，不仅可以改善用户浏览页面的体验，还可以优化产品消费过程。其次，用户画像可以实现精准化营销，通过了解用户的喜好和需求，我们可以精准地匹配个性化的业务内容。此外，用户画像还可以进行关联数据挖掘，结合过去和未来的画像数据的变化，对用户进行数据关联的挖掘。通过用户画像，我们可以减轻团队成员中主观因素对产品和营销策略的影响，设计出更符合用户需求的产品。

用户画像可以应用于不同的场景数据。在网站内容方面，我们可以通过访问量、点击率、热点图等指标进行分析，同时还可以关注用户体验的指标，如跳转率、关联标签点击情况等。在流量情况方面，我们可以关注渠道效果指标，如来路、点击访问量、转化率等。在电商交易方面，我们可以通过点击量、转化率等指标分析页面流量情况，同时还可以关注用户销售转化的指标，如收藏率、加入购物车比例等。在APP使用方面，我们可以关注流量分析指标，如访客活跃度、留存率等，同时还可以了解用户的活跃情况，如活跃时段、地域、版本等。

用户画像的操作过程可以简单概括为以下三个重要过程。首先是用户维度筛选，我们需要建立在真实有效数据的基础上进行筛选整合，不同公司和不同阶段的用户画像维度可能不同，不同职能人员对不同用户画像维度的看重程度也会不同。其次是数据信息收集，收集数据的方式方法决定了数据的有效性，常用的方法包括对用户进行监控和跟踪以及用户访谈等。

作为一个非技术型的运营人员，我的用户画像理解和实践可能与专业的产品经理有所差距。然而，我会通过数据简单整合和多维度与用户沟通的方式来实现用户画像。用户画像是一个动态的过程，我们不必过分追求更全面的维度，而是应该将用户数据细分为静态维度和动态维度，并归类维度属性，然后开始收集数据信息的过程。

当然，还有一种方式是通过数据跟踪和用户调研相结合来收集用户数据信息。比如在电商运营中，除了跟踪用户的购物和下单数据，还可以通过筛选特定的用户进行访谈调研，了解他们的产品选择偏好和对产品消费过程的反馈等。### 数据建模分析 用户画像的数据通常是零散的或者表面的，需要进行整理和归类。常用的方法是使用数据建模来创建用户画像。小圆接触的用户画像主要是较初级的，可以使用excel等工具进行基本整合。当数据量不大且用户画像较初级时，可以通过筛选、归类和整合的过程对用户进行属性归类，进而确定用户画像。这种方式可能有一些不完善之处，但在产品推出前或数据量较小的情况下，对用户画像进行初步处理可以避免过于主观的决策。而在数据量较大、用户画像更精细化的情况下，就需要使用一些用户画像工具来进行数据整理，如聚类、回归、关联和分类等算法处理。关联性分析和RFM模型是用户画像中常用的数据建模分析方法。小圆对于这方面的内容仍在学习探索阶段，暂不展开讨论。## 关于用户画像的几个实操经历实际上，并不是所有公司都像我们想象的那样重视用户画像。一方面，很多公司急于求成，没有耐心去进行漫长的用户画像流程，因为这个流程并不能直接刺激大量的销售转化，营销人员也没有时间等待这个过程；有时甚至需要投入费用来进行用户画像，这也是很多公司所忽视的。在小圆的运营经历中，有些公司开始重视用户画像，但也有些完全不在意甚至没有概念。小圆希望真实地还原这个过程，给大家和自己一些启发。### 初始阶段：产品推出前在互联网产品推出之前，可能会有一些竞品的数据可供参考，但这些数据所组成的用户画像可能不够准确。因此，常用的方式是进行用户抽样调研。小圆在团队中主要负责运营，团队在产品上线前进行了多次讨论。由于团队成员的专业背景不同，从运营、市场、产品和内容等角度对用户的理解也有所不同，导致目标用户画像一直模糊不定。在这个阶段，用户画像的意义在于定义产品的差异化特点，明确产品面向的人群以及业务的发展战略。为了更清晰地描绘用户画像，我们从广泛确定的目标人群中，根据不同属性（从业时间、专业方向、地区等）筛选了50多个用户进行深度沟通。通过整合筛选出的沟通结果，明确产品能够解决用户的哪些需求，并确定各个阶段的核心策略方向。在团队中，每个人对于用户的理解都会受到一定的主观专业因素的影响，谁也无法确定他们的观点是否正确。因此，在产品原型确定阶段，进行深度的用户访谈调研非常必要。在进行用户调研访谈时，应避免封闭式的沟通，而善用开放式的沟通方式，以获得更全面、更多的信息，有利于后期的数据筛选和整合。这个阶段的定性用户画像对于新品营销策略的制定非常有帮助。当时，我们准备推出一款面膜新品，希望通过在产品中增加差异化的亮点（如专利、使用方法、成分等）来吸引用户。团队经过了激烈的讨论，提出了许多不错的想法。这种前期的头脑风暴方式对我们的帮助很大，因为我们不需要对用户画像有太多限制。营销策略一直没有最终确定的方案，于是我们想到，不如做一个与新品关联度较高的用户画像。首先，我们对数据的维度进行了筛选，聚焦在"面膜的复购频次、面膜的客单价、面膜的关联销售产品"等方面。然后，我们选择了大约500个用户进行问卷调查，并精选一部分用户进行深度电话访谈。基于收集到的信息，我们进行了简单的分析，主要通过图表和属性内容的归类，分析用户与新品营销关联最密切的维度情况，了解功效型面膜与用户复购频次的关联以及不同类型面膜的复购情况等。这次用户画像不仅筛选出了对新品感兴趣的用户，而且对于团队在头脑风暴时一些不成熟的想法也进行了修正，比如成分投入和使用流程设计。最终，新品面膜推出时，许多营销动作都非常扎实，销售量也不错，因为当时还涉及到一些复杂的情况。### 增长阶段：实现产品的精准营销缺乏用户画像对于营销的影响是什么？小圆曾经负责过一段时间的投放工作，通过投放引流到微信然后进行进一步的营销转化。那时候用户数据量还是相当大的（好友数、购物情况等数据），但从运营的角度回顾这段经历，我们发现用户画像是缺失的。一方面，这可能与销售产品较为敏感有关，因为产品用户的投诉率较高，我们相对来说较少去维护用户的价值；另一方面，产品品类单一，SKU非常少，用户画像延伸的更多需求匹配表现不够充分。在那个时候，对于用户的理解更多地依赖销售人员或推广人员的感性主观认知。

缺少用户画像的问题导致了电商公司对待用户的不合理方式。他们采用统一的促销活动和营销话术，并通过微信群发来推送给不同的用户。然而，这种方式对关注的用户来说是一种伤害，可能导致账号被举报和用户流失。为了解决这个问题，电商公司应该根据用户画像来进行沟通方式的选择。比如，对于活跃用户可以选择高频互动的方式，对于沉睡用户可以定制特权活动来激活他们的兴趣。此外，一些公司只是简单地将用户分为新用户、老用户和不活跃用户，并对他们进行相同的营销活动。然而，这些操作真的符合用户的需求吗？

用户画像对于设计用户体系的引导起到了关键作用。一个用户画像的案例是小圆在论坛运营中进行的调整。在调整论坛的会员等级、积分体系和勋章系统时，小圆意识到了用户画像对于运营的重要性。通过合理设计会员等级、积分和勋章系统，可以有效地推动论坛的发展。为了尽量减少对用户的影响，并制定合理的规则，小圆进行了对用户活跃情况、等级变化时间和用户标签等方面的数据分析和深入交流。基于这些分析结果，小圆制定了相应的等级设置、积分匹配行为和勋章的刺激点。用户画像可以让运营更有依据，不再仅仅依靠主观决策。用户画像是一个需要持续学习和优化的过程。

用户画像的应用可以通过专业工具或精细整合来实现。小圆正在不断学习中，通过业务全局的筛选，引导出适合的营销、运营和产品策略，并最优地配置资源投入，实现最大化的用户价值输出。这种思维方式应该是用户画像的核心。