请记住一句话:不要因为你现有企业的产品流程不规范，而放弃专业的学习态度和工作态度。
如何理解用户画像？
很简单，我举个例子：
高富帅，白富美，吊丝，宅男这些都是被人贴了标签定义的特定群体。
如：宅男：1，性别:男；2，特征:长期足不出户。(这样用名称来定义这类用户群体)。
用一句话来描述，即：用户信息标签化。
对于产品新人或没接触过数据分析的产品经理来讲，我觉得我的解释已经够清晰明了了。
在日常生活中，如果给人贴上标签的话，会是一种“羡慕妒忌恨”的感觉。
所以我就讲讲在产品经理工作中，做用户画像的目的是什么？
用户画像的目的是为产品筛选出目标客户，通过信息类别来筛选指定用户群。
比如：
分类统计：喜欢购物的用户有多少？喜欢购物的人群中，男、女比例是多少？
数据挖掘：利用关联规则计算，喜欢运动的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢购物的人地区分布情况是怎么样的？
用户画像的方法
从实用角度出发，我们可以将用户画像信息分成五类信息。分别是个人属性，信用属性，消费特征，兴趣爱好，社交属性。
1、个人属性——用户是谁？如何联系用户？
2、信用信息——风险控制(资产、收入、支付习惯)。
3、消费特征——消费习惯和消费偏好。
4、兴趣爱好——品牌偏好，个人兴趣。
5、社交属性——社交媒体，言论特点，个人爱好。
1、个人属性：
用于描述一个人基本特征的信息，主要作用是帮助企业知道客户是谁，如何触达用户。姓名，性别，年龄，电话号码，邮箱，家庭住址都属于人口属性信息。
2、信用属性：
用于描述用户收入潜力和收入情况，支付能力。帮助企业了解客户资产情况和信用情况，有利于定位目标客户。客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分等都属于信用信息。
3、消费特征：
用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务，转化率将非常高。为了便于筛选客户，可以参考客户的消费记录将客户直接定性为某些消费特征人群，例如差旅人群，境外游人群，旅游人群，餐饮用户，汽车用户，母婴用户，理财人群等。
4、兴趣爱好：
用于描述客户具有哪方面的兴趣爱好，在这些兴趣方面可能消费偏好比较高。帮助企业了解客户兴趣和消费倾向，定向进行活动营销。兴趣爱好的信息可能会和消费特征中部分信息有重复，区别在于数据来源不同。消费特征来源于已有的消费记录，但是购买的物品和服务不一定是自己享用，但是兴趣爱好代表本人的真实兴趣。例如户外运动爱好者，旅游爱好者，电影爱好者，科技发烧友，健身爱好者，奢侈品爱好者等。兴趣爱好的信息可能来源于社交信息和客户位置信息。
5、社交信息：
用于描述用户在社交媒体的评论，这些信息往往代表用户内心的想法和需求，具有实时性高，转化率高的特点。例如客户询问上海哪里好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款哪家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求，如果企业可以及时了解到，将会有助于产品推广。
如何简单构建用户画像？
以隔壁老王为列：
1，个人属性：老王；男，27岁；家住：魔都；
2，信用属性：职业：产品经理；
3，消费特征：母婴用户群体；
4，兴趣爱好：1024爱好者；
5，社交信息：目前计划跟太太生二胎。
以这个用户画像为例，项目为母婴教育，对隔壁老王特别合适。所以我们选择用户群体就以这类计划生二胎的家庭为主。因为生完第一胎后，他们深知孩子的教育责任艰巨，跟孩子沟通困难等等，所以对第二胎会加紧注意。用户群体不少的，有数据显示，响应国家二胎政策后，预算从2020年起新生婴儿增加会有1000万个/年。
最后，我们做产品的时候，第一批用户群是必须严格按照用户画像来选择，先细分后扩展。
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