2024年用户画像如何建模？用户画像建模的3个步骤

跟大家分享一个营销中常用且重要的技能，如何构建用户画像。

它常常用于市场细分，新产品设计，营销活动推广，新媒体账号运营等环节中，可谓应用非常广泛，是营销人的基本技能。

用户画像对企业非常重要，它可以指导产品优化，改进服务质量，还能帮助企业进行精准营销。可是我们该如何做好用户画像呢？

我把过去的研究方法简化为3步：收集数据，分析数据，提纯画像。

第一步：收集数据

到底收集哪些数据，这很关键。

很多人不知道从哪里下手，数据维度太少做不出精准画像，有太多不必要数据，会浪费时间。

现在通用的数据主要有：人口属性，社会属性，行为习惯，兴趣偏好和心理属性5个方面。

人口属性，包含年龄，性别，身高，地域，学历，收入和教育

社会属性，包括社会职务，婚姻状况，住房车辆，社交关系等等

行为习惯，包括运动，休闲旅游，酒店住宿，饮食起居等偏好

兴趣偏好，包括购物，游戏，体育，文化等

心理属性，生活方式，个性，需求动机，价值观，人生态度等

这5个方面数据原则上可以通过电话访谈，问卷调查，小组访谈，网络数据分析等方式获得。常常互联网企业比传统企业有优势：

像淘宝，腾讯，还有类似京东，唯品会，线上购买优衣库等等，通过注册，会员信息等很方便积累数据。

而传统企业很多依赖于经销商，或者不方便记录这些数据，所以用户画像难度很大。

第二步：数据分析

根据企业产品来设计关键性画像数据，而不是全盘分析所有数据。

?举个例子：

卖房子而言，关键需要知道你年龄，婚姻，收入，是否有小孩，消费情况，因为这些数据决定了你买房的动力和购买力。至于爱好，兴趣，娱乐等数据就不那么重要了。数据分析就是找出目标客户的共同点，当然也发现非目标用户特点，避免销售人员浪费精力。

第三步：提纯丰富用户画像

就是找出某一类用户的关键共同点之后，要丰富它的画像，关键点还只是点，我们需要补充一些次关键信息更立体描述出用户画像。

?举个例子：

比如卖房子，卖的是排屋，那得到一类关键信息，年龄40-50岁，企业高管或私营老板，互联网或金融行业，年收入100万以上，每年2-3次国外游，喜欢红酒，运动等。如果我们在补充一些，购车以宝马居多，有购买商业或医疗保险经历，一般2个小孩，父母同住等等，这样对用户画像更加清晰饱满。

最后的用户画像写出来就具备几个元素了：

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