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用户画像的建立方法和流程

用户画像（Personas）这一概念最初是由交互设计之父Alan

Cooper提出的，如图1所示。互联网中的用户画像是通过多个

角度，从用户行为数据中提取某个产品的使用者的共同特征，通

过比对和抽取特征来描绘该产品使用者的画像的工具。

用户属性用户行为用户模型

▲图1用户画像的概念

在大数据技术已经广泛应用于各个产业的今天，通过大量的数据

塑造，筛选用户，建立产品的专属用户画像供产品经理和运营人

员优化产品和服务，已经成为业界非常推崇和认可的应用方式。

那么，我们该如何建立用户画像呢？一般情况下，数据部门会有

专业的技术团队进行用户画像建模，但在实际应用中，用户画像

的建立方法和流程完全可以简化，以缩短建模周期，为用户运营

指明方向。本文将从用户的数据源类型和用户数据建模两方面详

细介绍用户画像的建立方法。

01用户数据源类型

1.用户画像的数据源

用户画像的数据源主要分为两种：一种是用户属性，另一种是用

户行为。

用户属性主要有两个来源：设备自有的客观被动信息（如设备型

号、应用版本、地理位置等），以及用户主动登记的信息（如产

品交互中提示用户选择的个人登记信息）。

而用户行为类数据多为用户运营提需求，研发人员埋点（标记用

户交互行为），在用户发生交互行为后统计点击或其他交互数据

得到的。

了解了收集方式，下面来看数据源的具体类型（见图2）。

2

图用户画像的数据源

从前面举的例子中可以看到，在大数据技术出现之前，无论是小

区保安还是朝阳群众，其信息库的建立基本依靠口口相传或者人

工记录。不过，即便是通过这种原始的数据记录方式所得到的有

限数据源都能有一套自己的模型，可见对数据源的整理和关联具

有非常重要的作用。

和原始的数据记录方式相比，如今的互联网产品收集数据要容易

得多，产品经理和运营人员都不会太担心数据的来源问题。

用户使用一款产品，从注册到登录再到点击，我们就已经能够收

集到非常多的用户数据了。哪怕产品依托于其他的大平台，平台

也会提供已有的海量数据，在此基础上，我们还可以依据自身产

品的特点进一步进行用户数据的收集。以常用的平台产品微信公

众号为例，它的后台提供了多维度的用户数据和简单的分析（见

图3）o

用户分析

用户增长用户■（性

用户舄件

I性别分布

▲图3微信

公众号后台用户分析模块

2.用户属性

数据源有客观数据和主观数据之分，其中用户属性属于客观数

据。自然属性、商业属性、垂直属性、标签属性这些都属于客观

数据，而用户行为和行为关联则属于主观数据。将用户属性和用

户行为这些零散的数据输出为可用、可视的数据模型，用户画像

就建立了。

自然属性

我们常说的80后、90后、00后是根据年龄划分的部分人群，在

这些称谓的后面一般会紧跟这些人群的一些特征。这就属于依据

自然属性来对人群进行划分的分类方式。

一般来讲，自然属性指的是一个自然人的基本属性。图4列出了

依据自然属性划分时常用的参数。性别属性是使用较为广泛的标

签，不同性别的人群对于不同内容的喜好会有明显不同。而通过

年龄、地域、学历、职业、婚姻状况、子女状况等自然属性标签,

比较容易分析出一个产品用户群体的基本占比情况。

不同产品所关注的点在这些自然属性里基本都有迹可循。比如目

标用户是针对年轻人群体的，可以通过年龄属性看到自己产品目

前的年龄层占比情况；而目标用户是妈妈群体的，可以通过婚姻

状况和子女状况来判断这部分用户的占比情况是否符合预期。

性别

年龄

地域

学历

职业

婚期状况

子女状况

4

▲图依据自然属性划分的基本参数

商业属性

商业属性也是一个比较重要的属性类别，依据商业属性划分的基

本参