一、什么是用户画像？
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
二、为什么要建立用户画像？
用户画像（persona）为了让团队成员在产品设计的过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计。 因为，产品经理为具体的人物做产品设计要远远优于为脑中虚构的东西做设计，也更来得容易。
但是特别注意的是:
1、 用户画像要建立在真实的数据之上
2、 当有多个用户画像的时候,需要考虑用户画像的优先级,通常建议不能为超过三个以上的persona设计产品,这样容易产生需求冲突。
3、 用户画像是处在不断修正中的
三、怎么建立用户画像？
1、做好「用户画像」有两个重要原则，一是标签化，二是低交叉率。
标签化
所谓标签化，是指按产品需要，给不同的用户特征贴上合适的标签。
标签的维度需要按产品和业务需要进行划分，例如「购买力」这个维度在电商产品、教育产品、纯工具产品用户画像中的重要程度是完全不一样的，可能在电商产品中这是个除了基本特征之外最重要的指标，但是在纯工具产品中可能完全不需要统计。
标签化的目标其实是用电子化的方式将用户属性抽象出来，以方便数据统计的同事们构建数据集市，后续进行数据挖掘和聚合分析。
经过有效的数据挖掘之后的分类结果才是我们真正需要的东西，至于过程是什么，大家可以根据实际情况进行调整。但是切忌不要拍脑门给用户贴标签，比如学生群体一般特征是盲目的、消费能力有限、服装以运动品牌为主、喜欢新奇特的东西，我们的产品恰好是新奇特的东西，所以学生是我们的目标群体。这个结论放佛并没什么问题，但实际是学生群体喜欢东西是有群体意志的，并非盲目，而且不同阶段的学生消费跨度是非常大的，等等。所以一定要根据实际数据对用户进行分类，切忌拍脑门。
低交叉率
「用户画像」的目的是，用标签对现实中的用户进行数字化的聚合和描述。
聚合画像时，一定要注意低交叉率的原则。假如两组画像除了教育程度和年龄其余标签几乎一致，那就可以初步理解为目标用户中，不同教育程度或者不同年龄跨度的用户对产品需求是相当一致的，如果没有明显业务区分，可以将二者合并为一个画像，同时弱化教育程度和年龄的差异。
刚才是反向表达此原则，正向的表达方式就是用户画像筛选尽量遵从MECE法则，即完整性和独立性。
完整性保证了我们的「用户画像」囊括了尽可能大的用户群体，独立性又保证了囊括的群体没有重叠，防止盲目夸大市场结构、影响对市场的判断。这两点对于我们分析市场，优化产品业务都有很大作用。
2、用户标签的维度
虽然不能拍脑门定义目标用户，但是我们又需要根据产品特性定义标签维度。这时，注意一定要客观，千万不要有「得到了XX数据，就能证明XXXX」的心态，这种心态是无法建立正确的用户画像的。通常情况下，建立「用户画像」的标签有以下几个维度：
自然特征OR基本属性：
如性别、年龄、体形、地域、职业、星座、教育程度等；
消费特征OR购买能力：
如婚否、收入、车、房、孩子、购物类型、品牌偏好、信用水平、购买周期等；
社会特征OR行为特征：
如婚姻状况、家庭构成、社交偏好、信息渠道等；
兴趣特征OR心理特征：
如兴趣爱好、使用APP行为、浏览收藏内容、互动内容等；
标签的维度没有明确的要求，甚至上面的分类也是没有明确界限的。如何选择合适的标签来描述用户特征，这才是我们需要真正思考的问题。
四、用户画像的使用。
其使用大体是以下几个方面：
1、精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销。
2、用户统计，根据用户标签，统计和分析用户消费情况。
3、数据挖掘，构建智能推荐系统，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。
4、进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务。
5、对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。
6、业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。
用户画像不是万能的、也不是必不可少的，建立用户画像、用户场景是产品经理不可忽略的工作任务之一。用户画像越精确，我们产品便会稳步前进。不会出现什么大的差错。用户画像是用户需求的具体化，形象化，构建用户画像和利用用户画像是我们打造产品不可或缺的一项工作。
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