用戶畫像是什么？內容包括哪些？如何構建用戶畫像

1 用戶畫像是什么

用戶畫像的英文概念“UserPersona”由Alan Copper最早提出，他認為User Persona是真實用戶的虛擬代表，根據用戶行為、動機等不同將用戶分為不同的類型，從中抽取每類用戶的共同特征，并設定名字、照片、場景等要素對其進行描述。而D.Travis在提出用戶畫像這一概念時給出了7個基本條件:基本性(Primary research)、移情性(Empathy)、真實性(Realistic)、獨特性(Singular)、目標性(Objectives)、數量(Number)和應用性(Applicable)，并將這七個特性的首字母組成Persona一詞，翻譯為中文即為“用戶畫像”。

2 用戶畫像的內涵

用戶畫像的內涵包含三個要素，即用戶屬性、用戶特征、用戶標簽。

用戶屬性分為靜態屬性和動態屬性，靜態屬性指用戶的基本信息（如姓名、性別、職業等）及其他相對穩定的屬性；動態屬性指用戶的行為信息（如訪問頻次、訪問時長、瀏覽記錄等）及其他動態屬性，用戶屬性可以自行劃分，以此構建更精準的用戶畫像。

用戶特征是通過一定的方法從用戶屬性中抽取出來的特性或共性。

用戶標簽是根據用戶特征進一步提煉出來的標簽化文本，可以精煉準確的表達用戶特征，易于理解和應用。

因此，用戶畫像的實質是標簽化的用戶全貌，構建用戶畫像的過程就是基于廣泛的用戶數據，通過用戶屬性的分類并利用一定的技術方法抽取得到用戶特征，提煉成用戶標簽，最終得到用戶畫像。區別于普通的用戶研究，用戶畫像研究更加關注用戶整體特征，試圖還原用戶全貌從而了解用戶需求并提供服務。

3 用戶畫像的構建

首先要進行用戶數據收集（如服務環境數據、用戶行為數據、信息獲取數據等），既包括靜態信息數據（如性別、年齡、城市、學歷、職稱、職業等），又包括動態信息數據（如注冊、搜索、瀏覽、點擊、跳轉、訂單、下載、評價等）用戶行為數據；

其次，進行用戶角色和行為屬性特征抽?。òㄓ脩艋A屬性標簽、角色屬性標簽、行為屬性標簽等），通過對優質用戶數據進行整合、清洗、認證、管理，記錄用戶行為軌跡及其變化信息，利用文本挖掘、自然語言處理、機器學習、聚類算法等大數據技術，對事實標簽進行用戶行為建模；

最后，采用模型預測，分析預測未來用戶行為，使用戶特征躍然紙上，能夠變得可視化、形象化、生動化，據此對用戶作出精準判斷，為用戶提供全方位、人性化、個性化的定向優質服務，方便用戶間的認識交流，降低甚至避免用戶流失。