茶叶用户画像结构图（茶叶的图画）

今天给各位分享茶叶用户画像结构图的知识，其中也会对茶叶的图画进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、帮你更好地了解什么是用户画像
• 2、聚焦用户—用户画像
• 3、如何做分析报告
• 4、茶商关注的销路的问题，线上线下怎样结合，才能走出困境？
• 5、用户画像数据建模方法_用户画像分析
• 6、史上最全用户画像分析，附带案例讲解

帮你更好地了解什么是用户画像

用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们运营谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接挂钩的。

什么是用户画像？

在中文的语言环境中，用户画像是用来描述用户特征（用户背景、特征、性格标签、行为场景等）和联系用户需求与产品设计的。

简单来说，构建用户画像的目的就是想要通过从海量用户行为数据中提炼出用户特征信息，并根据用户信息来进行精准营销。它根据用户在互联网留下的种种痕迹，主动或被动地收集信息，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。比如：猜用户的性别，来自哪里，月收入多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备购物吗？

用户画像细分维度

用户画像主要包括：

1-性别，年龄段，成长环境；

2-生活情形，生活方式，生活习惯；

3-性格描述，以及内心的渴望；

4-消费情绪，喜欢什么，不喜欢什么；

5-内心的期待，未被满足的需求；

6-世界观，人生观，价值观；

7-社交特点；

8-媒体接触习惯；

9-对新事物的好奇心和反应程度；

10-对产品需求的联想层面；

11-和产品的接触点；

用户画像分类

随着时间的推进，用户画像也在不断完善和改进，分析方法也从最初的“经验论”逐渐改进，变成以大数据为基础和导向。

1. 虚拟用户画像

早期的用户画像和上文描述的用户画像定义和细分维度都有所不同。它是通过对用户各方面信息的调研，将得到的多种信息分类聚合，并进行分析，形成有典型特征的虚拟用户。

通过调查的方法得出的这种用户画像主观性比较强，没有数据的参与构建，自然粒度也就比较粗，做不到精确地描述用户的特征，只是将用户抽象成几个简单的形象。

比如，这种用户画像的描述形式可以用下图表示：

2. 数据用户画像

通过“虚拟用户画像”我们可以定义用户的性别、年龄等这些表面的基本特征，但这种特征的定义比较粗放，并不精确，想要更加全面准确的了解你的用户，就需要使用数据用户画像。

在互联网时代，大数据技术的应用使数据用户画像成为可能。这种用户画像是随着互联网的不断发展，积累的用户信息、行为记录越来越丰富，可以计算出每一个用户的特征。用户画像的细分维度前文已经讨论过了。

用户画像用标签集合来表示，例如：

张某，女，28岁，北京人，上海工作，金融业，分析师，年收入50万，已婚，一套房，两辆车，有孩子，不喜欢社交，爱运动，消费力强等。

基础信息可以通过用户的注册信息获得，但像是否有孩子、是否喜欢社交、喝白酒、消费能力等级等，用户不会告诉我们，需要建立数据模型才能计算出来。

当然，企业的业务领域不同，用户标签体系也不同，是需要有针对性的进行设计的，比如：金融和快消用户标签体系就会不同。

聚焦用户—用户画像

用户画像的核心就是给用户贴标签。 高度精简的概括用户特征。用户画像可以很好的帮助设计师聚焦目标用户， 专注用户视觉偏好以及挖掘用户视觉偏好 。

1.用户人口与社会特征（影响界面颜色与设计细节）

2.消费行为特征（影响文案细节）

3.其他动态属性（影响运营渠道）

用户社会特征包括：年龄、性别、教育、收入、婚姻、居住城市等等。

去了解用户的数量与社会特征，有利于我们剖析用户的审美，视觉喜好，从而对产品进行定制化处理 。

举个例子，大家看下面这两张图片，就会有很强的视觉感受，左边的衣服看上去会更廉价，右边的看上去会更有品质感。你也会大致的分析出消费者审美与消费水平是怎样的，从而在做设计的时候针对性的去差异化、定制化。

这一步作为设计师需要做的就是：通过 情绪版 方法论找到用户的视觉偏好。（下一篇会具体的讲情绪版方法论）

✔通过用户特征找到目标用户的视觉偏好

消费行为特征包括经济价值、购买行为、平台行为三方面。 剖析用户经济价值与购买行为能让我们 定制化的为用户推送用户感兴趣、对用户有价值的内容 。平台行为中的UGC（用户产生内容）行为也就是平时我们会看到一些资讯内容，资讯内容的文案如何具有吸引力才能提高用户的点击率。小红书的消息通知就做的很不错，很有吸引力，吸引用户点击。频道关联也就是我们经常在看视频的app上看到淘宝、京东广告。也是通过分析发现爱看这一类视频的用户平时喜欢购物，所有给他们推送一些这种广告也是对她们有吸引力的。

这一步更影响文案细节。让文案千人千面，更具有价值、吸引用户。 消费行为特征要素有这么多的内容，不同用户关注的点都是不一样的。比如有的用户更关注优惠情况，有的用户更关注产品质量，所以在内容排序的时候可根据用户关注的点来排序。

淘宝的千人千面就是很好的例子，每一个用户打开淘宝的首页都是不同的，淘宝平台依赖其大数据，根据用户的消费特征，差异化定制化的为用户推一些产品、优惠券、banner等。比如推给每一个用户的优惠金额是不一致的，比如推给平时购买力在1000多的用户，满2000减500；推给平时购买力在500左右多用户，满1000减200，这样对不同多用户才更具有吸引力。美团的优惠券也是如此。

这一步作为设计师需要关注的是：

✔通过用户消费行为特征让文案定制化、让细节字段“千人千面”，吸引用户

其他动态属性包括兴趣爱好、生活方式、社交习惯、出行方式、学习手段、价值观等等。关注这些内容 能让我们找准推广渠道，也能帮助设计师找一些设计灵感 。比如蘑菇街的banner文案字体常用很细长的杂志字体，因为分析发现蘑菇街的服务人群在平时的生活中常常浏览时尚杂志，这种细长文字更吸引她们的注意力。

通过用户画像，让我们更聚焦目标用户，从而挖掘用户的视觉偏好，更好的帮助我们关注设计中的细节。也让整个产品的设计、运营、推送更加科学合理。

如何做分析报告

如何做分析报告

如何做分析报告，求职面试的时候要注意一些小细节，懂得人际交往也是职场制胜的法宝，在职场上跟着前辈大牛可以学到很多东西，做事游刃有余是工作能力强的表现，学会如何做分析报告，职场达人非你莫属！

如何做分析报告1

1、分析背景

描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。

2、分析目的

通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。

3、分析思路

如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。

些学员这样子描述分析思路：

是不正确的，这只是在概括你这篇文章的写作框架，并不是分析思路的内容。

分析思路的写作方法：

1、思维导图

具体的分析内容表现在思维导图上，一目了然。

2、提出问题

用提问的方式将分析思路中的内容罗列出来，这些问题也可作为后面“分析内容”的小标题，并且顺序也一一对应，这样子文章就有逻辑性了。

如何做分析报告2

一、什么是数据分析报告？

数据分析报告就是以文档或ppt的形式，

将分析过程（解决问题步骤）总结成一个故事汇报给用户，将数据分析结果展示给用户。

二、为什么要做数据分析报告？

用户通过数据分析报告，可以快速了解研究问题的基本情况，结论以及建议。

*用户：老板或客户

三、如何做数据分析报告？

组成：1、分析背景 2、分析目的 3、分析思路 4、分析内容 5、结论 6、建议；

目标：增加用户和你的共同认知；

形式：1、数据分析报告或文章；2、PPT制作数据分析报告；

如何做分析报告3

一、产品概览

文档最开始简介产品体验环境，手机平台，软件版本等信息，毕竟不是做测试，这一类信息简单说明就好。

首先应说明产品的市场状况：

产品所在的行业简单分析概括；

产品在市场上的数据，如排名情况，和竞品相比处于什么位置。

其次应概括产品本身：

一句话产品定义。采用一句话概括产品的定位，包括使用人群，产品定位，或者主要功能。甚至是产品的slogan。

三种用户画像。列举目标用户类型，简洁描述三种目标用户群。（有时也可以只写一种主要用户，写三种是为了促进思考）。如爱宅在寝室里的大学生。

三种用户场景。列举出三种用户场景，即用户在什么情况下可能会使用这种产品。如在寝室的床上。

三种用户目标。即用户使用产品来干什么，完成什么任务。如看美女表演，满足色欲。

二、产品分析（产品体验报告中最重要的一部分）

产品结构图

使用思维导图，画出产品功能结构图。根据此图，可以分析各个功能所在层级，功能分类框架，从而进一步分析功能层级的合理性。如功能入口过深，或者次要的功能入口过于直接等等。可以在此基础上提出自己对于功能结构的优化建议。

用户使用流程图

根据用户使用产品的操作路线绘制出流程图。

如果此应用专注于解决一个需求，用户使用流程的路线图只有一条，功能体验分析基于此条路线即可。

如果应用比较复杂，用户使用流程的路线就不止一条，那么可以只挑选几个核心功能需求的使用路线进行功能体验分析。比如分析手机淘宝，可以只分析购物流程，省略聚划算，拍卖等功能。

三、 竞品分析

对产品本身进行深入分析后，还应该在市场上适当选取该产品的相关竞品，进行横向分析。此处对于竞品的分析主要针对竞品的'战略层面，功能层面，及用户体验的优缺点。最终在此部分附上竞品值得借鉴的优点即可。在此处的竞品分析，也可以从宏观及具体两个角度进行：

宏观层面：主要竞争对手有哪些？当下市场格局如何，该产品在市场中处于什么位置？竞争对手通过什么方式来满足用户需求？竞争对手的优缺点，以及值得借鉴的优点有哪些？

具体层面：竞争对手具体的优秀功能？与竞争对手的功能差异？UI与交互的优缺点？通过比较，该产品有什么地方需要借鉴竞品进行改进。

四、用户意见

可以从APP Store ，知乎，安卓应用市场，查看相关的评论，并挑选有代表性的意见，附在体验报告上，不需要逐条分析，只要根据用户评论，最后给出自己的意见或建议即可。

五、如果我是PM

站在战略层面，对产品方向进行深入思考，分析产品的商业模式是否有着其他模式，谋求新的策略，思考产品方向是否有着更新的玩法，对产品进行总结性的建议。

总结本应用及竞品应用的使用敢想，谈一谈对用户市场的理解，有没有可能深入挖掘用户其他需求的可能性。

茶商关注的销路的问题，线上线下怎样结合，才能走出困境？

在新零售的趋势冲击下，中国茶企需要尽快做出应变，紧跟时代潮流完成新零售转行。

1. 了解消费群体

通过调研发现，茶叶消费人群呈现年轻化趋势，30-40岁的消费人群占比已经超过三成，而且千禧一代（1984-2000年出生的人群）逐渐进入茶饮市场。

茶叶消费人群呈现年轻化趋势,这极大程度影响了传统茶叶市场格局。现在的年轻新一代消费者更多是聚焦在茶品牌的性价比、品牌文化、品牌性格等层面。这就要求茶品牌用年轻的方式演绎传统文化，通过“年轻化”的操作，尽可能多的抓住年轻消费群体。

2.提高消费者体验

茶连锁的营销模式要遵循新零售互联网思维，即线上线下一体化、跨界营销以及大数据应用。

借助大数据技术，茶叶企业可以优化线上线下零售数据平台，并通过支付、探针等方式收集获得大量用户的精准数据，构建饮茶人群的用户画像，最终将消费者个人特征、产品与服务、饮茶购茶环境、营销策略、线上线下渠道等数字化，打造完整立体的数据库系统。

通过线上线下结合，网店与实体店相互助力，突破传统的物流方式，进行一次新的消费变革。

3．生产走向标准化

茶叶长期的非标准化恰恰是制约行业发展的短板。因此，茶产品的标准化改造势在必行。产品标准化不仅体现在预制包装形态上，还有种植、生产环节的标准化，运输、仓储环节的标准化，以及口感、风味等方面的标准化。

目前80后、90后为茶饮新消费势力，他们更加看重产品的健康功能、便捷性、品牌共鸣等。所以在产品上，茶企要尝试突破传统，大胆创新，迎合年轻人消费特征开发出全新的茶产品。

新经济时代，茶商茶企应主动加入新零售浪潮，抓住互联网给茶行业带来的新机遇，让自身不被时代抛弃，更让好茶流行起来。

用户画像数据建模方法_用户画像分析

近些年，互联网进入了“ 大数据 时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚 焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生： 用户画像 （UserProfile），完美地抽象出一 个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。

一、什么是用户画像？

男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。

这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。

如果用一幅图来展现，即：

二、为什么需要用户画像

用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？

也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？

大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

三、如何构建用户画像

一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每 个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多 文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。

人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。

3.1 数据源分析

构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。

对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类， 高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。

这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。

本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

静态信息数据

用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。

动态信息数据

用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户 傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡 客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。

本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。

在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。

3.2 目标分析

用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。

标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。

权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。

3.3 数据建模方法

下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

什么用户 ：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。

什么时间 ：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间 戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即 可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。

什么地点 ：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机 上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。

内容 ：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。

注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车 上卖3元，景区卖5元。商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿 泉水的需求程度不同。即，愿意支付的价值不同。

标签 权重

矿泉水 1 // 超市

矿泉水 3 // 火车

矿泉水 5 // 景区

类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。

所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。

什么事 ：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。

不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1

红酒 1 // 浏览红酒

红酒 5 // 购买红酒

综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。

用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式：

标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重

如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。

标签：红酒，长城

时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95

行为类型：浏览行为记为权重1

地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）

假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。

则用户偏好标签是：红酒，权重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用户A：红酒 0.665、长城 0.665。

上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。

四、总结 ：

本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。

核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。

比如影视产品，我看了一部电影《英雄本色》，可能产生的标签是：周润发 0.6、枪战 0.5、港台 0.3。

最后，接触点本身并不一定有内容，也可以泛化理解为某种阈值，某个行为超过多少次，达到多长时间等。

比如游戏产品，典型接触点可能会是，关键任务，关键指数（分数）等等。如，积分超过1万分，则标记为钻石级用户。钻石用户 1.0。

百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。

史上最全用户画像分析，附带案例讲解

对于互联网从业者，经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM，工作中总是会被需求方问到——

我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到：你们是怎么做用户画像的？

然而在沟通的过程中，我发现，不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息，有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性，有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的，本文就用户画像的基础知识进行说明，并结合一些DMP产品进行分析，同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。

1、当我们谈论DMP和用户画像时，我们在谈论什么？

此部分结合常见DMP用户画像定义和我工作中对DMP用户画像的定义进行说明

用户画像是DMP中非常重要的一个环节，因此将DMP和用户画像拆开进行说明

1.1DMP

1.1.1 DMP是什么？

DMP即 datamanagement system,数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将dmp的核心功能理解错。

结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表，并进行用户标签的计算，以期能够精准的描述各种用户。

纯碎的DMP平台是指小型的、定制能力极强、中立性好的DMP技术服务商。美国DMP市场是极度细分的，中国市场是高整合的，往往DMP的需求是和DSP、SSP紧密联系在一起的，目前还很难有纯粹的DMP平台。

1.1.2 DMP可以做什么

精准营销，广告投放，个性化推荐，其他应用

1.1.3 DMP的基础架构及数据加工流程

DMP的基础架构：

DMP的数据加工流程：

1.1.5 DMP的实际应用（市面上能够看到的产品）

DMP广告平台：腾讯广点通、阿里妈妈达摩盘；

独立第三方DMP：talkingdata、神策数据；

个性化推荐：今日头条、一点资讯、淘宝、京东等；

说明：个性化推荐的应用我们能够感受到，但是背后的逻辑我们是看不到的

其他应用

1.2用户画像

1.2.1 用户画像是什么

关于用户画像，有两类定义：User Persona 和User Profile

User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；

经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像

UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。

本文所提到的用户画像，指的是User Profile

1.2.2 用户画像怎么做

基础数据收集：收集用户在网站内外的静态数据和动态数据；

行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；

构建画像：通过行为建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出这个用户的特点。

1.2.3 用户画像的常见应用

个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等

1.2.4 用户画像与DMP的关系

DMP是数据管理平台，可以简单理解为，把数据提供到DMP平台，DMP平台输出一系列标签，或其他想要的结果。

用户画像是输入用户数据到DMP，DMP输出了用户标签。

DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，比如输入文章，输出文章标签。

因此，用户画像是DMP的一个应用方向。

2 相关产品介绍

由于用户画像主要是作为底层应用，因此它的很多应用都是能感知，但不可见。比如电商平台的个性化推荐页面，资讯类App首页的个性化推荐背后，就是用户画像在发挥着作用，用户标签和内容标签/商品标签进行智能组合。

由于本人从事K12教育行业，所以只选取了两类竞品：开放DMP平台、教育类产品，其中以开放DMP平台为主。

3 竞品分析

3.1 开放DMP平台

3.1.1 产品说明

3.1.2 功能对比

达摩盘

广点通

神策数据

说明：神策数据看起来更像是一个数据分析工具，但是其底层的搭建、对数据的管理与DMP有类似的地方，并且我们可见的部分即类似BI的功能，可看作DMP在应用层的表现，因此也把它列为竞品

3.1.3界面对比

说明：由于这三个产品均需付费才可体验全部产品功能，界面主要来自于说明文档，可能与真实节面有一定出入

达摩盘-标签

达摩盘-新建标签

达摩盘-人群报表

达摩盘-人群明细

达摩盘-整体报表

广点通操作界面

广点通-创建广告

广点通-创建广告2

神策数据-用户分析-事件分析

神策数据-用户分析-用户属性

3.1.4产品底层技术架构思考对比

说明：

1）此部分内容为通过产品体验和阅读说明文档，思考抽象出可能的底层架构，并非真实情况；

2）产品底层技术架构：我们所看到的功能模块，都是由不同的技术模块相互协作实现的。产品底层技术架构描述了产品对应的底层技术模块、以及模块之间的关系。

达摩盘

神策数据

3.1.5总结

总结来看，达摩盘和广点通是DMP在互联网广告中的典型应用。DMP是定向广告投放最核心的大脑，DMP提供的用户画像，是进行定向广告投放的最核心最关键的一步。达摩盘和广点通最重要的目标是，把对的广告在对的时机，展示给对的人。

而对于神策数据，这一类数据分析工具，DMP在数据分析、数据可视化的过程中也发挥着非常重要的作用，哪类用户的哪类行为比较突出，哪类用户在未来会产生什么样的行为。

3.2教育类产品

用户画像DMP在教育类产品中的应用——

（1）  洋葱数据个性化课程制定（类似自适应学习）；

用户在学习前，先进行测试，根据测试情况为用户制定个性化课程包，如下图1；

图1

用户完成学习，根据用户学习测试结果，展示可视化学习分析报告，如下图2

图2

4 用户画像怎么用？

用户画像是一个的底层产品，用户画像的应用通常难以看到。那么，用户画像该怎么用呢？结合对DMP产品和教育类产品的分析，用户画像的应用总结如下：

（1）用户标签可视化——

相关产品的功能：广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来，用户可直接选择标签，并且对标签进行组合，选出目标用户，然后投放广告。

可借鉴场景举例：比如说，我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息，希望他们能够参加一场直播，促进其对知识的掌握。那么可以直接选中：新用户+消费能力高+学习认真这几个标签，然后对这部分用户发送短信。

好处：精细化运营，提高ROI；简化操作

（2）用户标签关联分析：

相关产品功能-广点通lookalike：（1）提供种子用户；（2）筛选种子用户特征；（3）将种子用户与腾讯用户进行匹配，进行人群扩展

可借鉴场景：一批用户购买了商品A，我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP，计算出这批用户的标签，再通过关联分析，找到和这批用户相似度比较高的用户

（3）个性化推荐：

相关产品功能：个性化课程制定

可借鉴场景（以K12教育为例）：

（1）针对未注册用户，根据其访问行为，为其推荐个性化课程页面，提高购买转化率；如果是通过互联网广告进来的用户，则可以为其制定个性化落地页，提高注册和购买转化；

（2）针对注册未购课，根据其浏览行为，为其推荐个性化课程页面，提高购课率；

（3）根据用户学习行为（主要是做题情况），为其制定个性化试题和学习建议。

关于茶叶用户画像结构图和茶叶的图画的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。