目标客户画像分析案例 3点简括客户画像

用户画像是基于用户特征、业务场景、用户行为等信息，构建标签化的用户模型。简而言之，用户画像就是标注典型的用户信息。在金融领域，建立用户画像非常重要。比如金融公司会利用

本文最后更新时间： 2023-05-02 20:34:59

用户画像是基于用户特征、业务场景、用户行为等信息，构建标签化的用户模型。简而言之，用户画像就是标注典型的用户信息。

在金融领域，建立用户画像非常重要。比如金融公司会利用用户画像，采取垂直或精准的营销方式去了解客户，挖掘潜在客户，寻找目标客户，转化用户。

以某P2P公司智能投顾产品的投资返现活动为例，通过建立用户画像来避免大量烧钱的运营行为。经过分析发现，贷款人A有再投资意愿的概率为45%，贷款人B有再投资意愿的概率为88%。为了增加平台的交易量，在建立用户画像之前，我们可能会给出借人A和B同样的返现奖励。但分析结果是，我们只需要鼓励贷款人A投资，这样就节省了运营成本。此外，在设计产品时，还可以根据用户差异化分析进行针对性的改进。

对于产品经理来说，在做用户调研之前，需要掌握建立用户画像的方法，也就是了解用户画像的架构。

一、收集数据

数据收集是用户画像非常重要的一部分。用户来自网络，如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集实时用户数据，也是产品经理需要思考的问题。

用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司来说，更多的是根据系统本身和用户的需求来收集相关数据。

数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据和用户交易数据。

以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据:如活跃人数、浏览量PV、访问时间、浏览路径等。收集用户偏好数据:如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等。收集用户交易数据:如客单价、退货率、成交率、转化率、激活率等。收集这些指标数据，方便用户有针对性、有目的的操作。

我们可以对收集到的数据进行分析，对用户信息进行标注。比如搭建用户账号体系，可以自己搭建数据仓库，实现平台数据共享，或者开放用户数据。

二。行为建模

行为建模是基于用户行为数据的建模。通过对用户行为数据的分析和计算，对用户进行标签化，可以得到用户画像的标签建模，即可以构建用户画像的标签体系。

标签建模主要是基于对原始数据的统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签和预测标签。

标签化方法来自阿里巴巴的用户画像系统，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告和智能营销。

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