用户画像的7个维度

你在工作中遇到过以下场景吗：
公司的新产品推出，团队会一起讨论新产品的用户。应该优先考虑哪些用户？
在优化产品时，考虑当前的功能是否满足用户的需求。产品页面是用户比较喜欢的风格吗？
广告需要分析。有哪些渠道可以接触到主要用户？我们的用户会喜欢看什么内容？
……
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户组，更好的理解用户，自然的识别用户，收集用户的相关信息。这些步骤实际上是一步一步建立用户画像。
接下来我带你通过四个问题一次性了解用户画像。
1. 什么是用户画像？
（1）理论来源
用户画像一般指英文单词persona，由交互设计之父艾兰库伯提出：
"人物角色是目标用户的具体代表."(用户画像是针对目标用户提出的代表。)
对于如何分析用户画像，艾兰库伯提出了两个模型：
我们可以这样理解：用户画像是基于用户研究或/和行业市场分析结果的目标用户的代表性画像。
（2）概念发展及案例
马云是中国首富，阿里巴巴创始人。阿里巴巴的首富和创始人是马云的标签.虽然你没见过马云，但你可以通过这些标签了解马云。
同样，没有办法逐个了解产品中的用户，但我们可以通过把标签放在产品上来了解产品中的用户，从而了解用户，更好地为用户服务。这是用户的画像。
举一个实际案例：tiktok出版的2020年抖音用户画像报告描绘了整个tiktok用户群的肖像；
(tiktok性别、年龄和地区的肖像。
比例：类别用户/总用户；tgi:类别人群相对于一般人群的偏好程度，数值越大表示类别人群比一般人群更关注此事，tgi=[目标人群中具有一定特征的人群比例/一般人群中具有相同特征的人群比例]*)
(tiktok人口的城市分布)
(tiktok人口的年龄分布)
(tiktok人口活跃时间分布)
在收集数据分析结果时，呈现目标群体的用户画像，我们可以提取一些关键标签来呈现。
(tiktok总体用户的初步画像)
产品的用户画像是从用户的各种信息(包括人口统计特征、使用习惯、兴趣内容等)中提取标签。)，并使用这些标签构建用户头像。
当然，以上解释只是得到用户头像的比较终结果。在用户画像之前，需要收集用户数据(例如tiktok后台的用户数据收集和清理)，并对用户数据进行分析或建模(例如通过tiktok的统计图对用户群体的数据特征进行多维分析) 。有了这些基础，就可以构建比较终的用户画像。
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这一部分侧重于对用户画像概念的解读，所以不解释具体步骤，重点分析用户画像的内容和维度。
（3）用户画像的内容
介绍了tiktok从用户年龄、性别、地域、活跃时间和兴趣类别等方面开发用户画像。对于不同类型的平台，用户画像的内容是不同的。
以下显示了两个业务类别的主流用户画像内容：
对于电商平台来说，除了基本标签，平台还需要关注消费者标签(如收入、购买频率、购买渠道偏好等) 。)和商品偏好(如对家居用品/食品/服装/美容的偏好)等。
至于广告媒体，要注意广告接触用户的具体标签，比如各种媒体平台的接触频率，出行方式等等。
(蓝色背景是电商平台的具体用户标签；灰色背景是广告媒体的特定用户标签)
可以看出，不同平台的用户头像有相同之处，也有不同之处，所以用户头像的内容需要根据具体的业务场景来确定。