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用戶畫像和用戶特征是一個概念，只是用戶畫像聽起來高大上點，用戶特征更接地氣。

什么是用戶畫像

在度娘上找了個用戶畫像（如下圖），之后也找到了用戶畫像的概念

用戶畫像

用戶畫像概念

用戶畫像的用處

我接觸過很多設計小伙伴都一個共同的特點，如果說某個概念大家也都能討論幾句，但是落實到具體工作中就不知道如何去運用了，或許這個是教育體制下的一個通病。

用戶畫像最多的兩個用處是： 1、為功能設計提供核心依據(jù) 這個怎么理解，我們知道在做一個新品的時候一般都會做用戶訪談，之后根據(jù)訪談做出代表一類用戶的用戶畫像，在產(chǎn)品的功能設計的時候，從用戶、場景、問題把用戶畫像帶入去解決問題，所以用戶畫像最常用的一個地方就是，為功能設計提供核心依據(jù)。 2、數(shù)據(jù)挖掘與用戶推薦的底層支持 這個第二點也是用戶畫像比較常用的，這里舉個簡單的例子，我們每個小伙伴都應該有購物的經(jīng)歷，在查看或買過某些產(chǎn)品后，對應的推薦或推送就會根據(jù)你的搜索記錄給推送類似的產(chǎn)品，這個過程也是用戶畫像應用的一個場景，大概的后臺黑盒子是這樣的

所以用戶畫像的第二個用處就是數(shù)據(jù)挖掘與用戶推薦的底層支持。

用戶畫像怎么做

知道了用戶畫像在什么情況下用，接下來就分別說下在這兩種情況下怎么做。

關于產(chǎn)品初期的用戶畫像也叫用戶建模（persona）,都是一個東西，輸出的產(chǎn)物就是開篇的那張用戶畫像，也有簡單的。這東西怎么來的呢？一般都是根據(jù)訪談得出的一個或多個用戶畫像，有看過我上篇文章的小伙伴可能會問，你上篇里說訪談是根據(jù)用戶畫像來篩選訪談用戶，這里又說用戶畫像是根據(jù)訪談來的，這不是很矛盾，這里做下簡單的解釋下，產(chǎn)品初期的用戶畫像是以頭腦風暴來實現(xiàn)的，就是說把所有可能想到的用戶都窮舉出來，之后合并做出用戶畫像訪談，而上篇的文章中提取用戶畫像是產(chǎn)品已經(jīng)有了一定的用戶數(shù)量，做產(chǎn)品優(yōu)化時從數(shù)據(jù)庫里篩選做用戶畫像之后訪談，這個可能有點繞多讀幾遍應該可以理解的，方法就那么多只是產(chǎn)品處于不同階段要靈活的運用，為了便于理解畫了下面流程圖。

產(chǎn)品初期.png

產(chǎn)品上升期.png

因為這個時候的用戶畫像是為功能設計提供依據(jù)的，所以這個階段的用戶畫像應該包括以下內容： 1、基礎屬性（年齡、性別、星座、教育、身高、職業(yè)） 2、社會關系（有孩子、男孩、兄弟姐妹、父母、老公） 3、消費能力（月收入、月消費、有支付寶、10張信用卡、金卡用戶、還房貸） 4、使用場景 5、痛點/目標 這些信息都從哪里獲取呢？產(chǎn)品初期數(shù)據(jù)很少也可能就沒有數(shù)據(jù)，像使用場景、痛點、目標這些都是從用戶訪談中獲取的，基礎屬性、社會關系、消費能力可以通過訪談加自己的經(jīng)驗猜測獲取，最終的輸出產(chǎn)物也不拘泥有多么漂亮，工作中以適用便于溝通理解為導向，我們得出的用戶畫像是為功能設計提供依據(jù)的。

用戶畫像的第一個用處網(wǎng)上有大量的文章，重點說下第二個用處，就是為數(shù)據(jù)挖掘與用戶推薦底層支持的用戶畫像，這個階段用戶畫像和之前的用戶畫像略有不同，畫像的內容應該包括以下幾點： 1、基礎屬性（年齡、性別、星座、教育、身高、職業(yè)） 2、社會關系（有孩子、男孩、兄弟姐妹、父母、老公） 3、消費能力（月收入、月消費、有支付寶、10張信用卡、金卡用戶、還房貸） 4、行為特征（經(jīng)常團購、經(jīng)常加班、上班刷微博、討厭不準時、開會不準時、在網(wǎng)吧上網(wǎng)） 5、心理特征（貪小便宜 、品牌偏好、好攀比、猶豫、糾結 果斷、健康訴求高） 那么這個階段的用戶畫像怎么做呢？關于這個流程是怎樣的在上文中已經(jīng)給了個流程圖，這些數(shù)據(jù)怎么獲取？這里強調下這些數(shù)據(jù)不是通過問卷調查得出來的，問卷調查這個事情怎么講，舉個例子說你是某產(chǎn)品的核心用戶，如果讓你填寫社會關系，比如說你是否有女朋友，還有你的收入消費，你會不會猶豫或者填假信息呢？這個筆者填寫過很多問卷，相信小伙伴們也填寫過，所以問卷調查這個方法獲取到數(shù)據(jù)有多少水分，大家心理應該都有數(shù)。 那么這些數(shù)據(jù)哪里獲取？就是從埋點的數(shù)據(jù)分析中獲取，比如通過用戶注冊的個人信息你可以獲取到用戶的性別等基礎屬性，比如通過統(tǒng)計軟件（GA、諸葛IO）你可以知道用戶的行為特征，如一天中什么時候會用你的產(chǎn)品，你可以獲得用戶的行為特征，獲取到這些數(shù)據(jù)后通過這些數(shù)據(jù)做出用戶畫像，通過這個用戶畫像和開發(fā)的小伙伴制定篩選規(guī)則，按照規(guī)則把對應的用戶從數(shù)據(jù)庫中調出來，之后怎么辦呢？之后因為這一類人有你開始做的用戶畫像的特征，你就可以對這些用戶做些運營了，比如說我們得出的用戶畫像是這樣一類人都喜歡晚上10點買買買，我們就可以在這個時間段給這群用戶推送一些他們平時喜歡的產(chǎn)品了，其實所有的產(chǎn)品機制都是差不多的，基于一些數(shù)據(jù)篩選再分發(fā)，用戶畫像在這里起到了很重要的作用。

這篇文里面的很多流程和原理需要開發(fā)小伙伴的支持，理解起來有些難度，說點題外話，除了產(chǎn)品可以做用戶畫像是不是追女神（男神），也可以用這個思維，比如從各種渠道獲取女神（男神）的基礎屬性、行為偏好、推測出心理特征，之后一個你女神（男神）的畫像是不是就展示在你面前了，這個數(shù)據(jù)怎么獲取，哈哈朋友圈、她（他）朋友、她（他）日常的對話，之后怎么做？em……我只能說這么多了。