茶叶用户画像分析（茶叶消费者用户画像）

本篇文章给大家谈谈茶叶用户画像分析，以及茶叶消费者用户画像对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、史上最全用户画像分析，附带案例讲解
• 2、什么是用户画像分析？创建维度＋方法，透视其价值究竟在哪？
• 3、什么是用户画像？如何分析用户画像？

史上最全用户画像分析，附带案例讲解

对于互联网从业者，经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM，工作中总是会被需求方问到——

我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到：你们是怎么做用户画像的？

然而在沟通的过程中，我发现，不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息，有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性，有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的，本文就用户画像的基础知识进行说明，并结合一些DMP产品进行分析，同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。

1、当我们谈论DMP和用户画像时，我们在谈论什么？

此部分结合常见DMP用户画像定义和我工作中对DMP用户画像的定义进行说明

用户画像是DMP中非常重要的一个环节，因此将DMP和用户画像拆开进行说明

1.1DMP

1.1.1 DMP是什么？

DMP即 datamanagement system,数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将dmp的核心功能理解错。

结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表，并进行用户标签的计算，以期能够精准的描述各种用户。

纯碎的DMP平台是指小型的、定制能力极强、中立性好的DMP技术服务商。美国DMP市场是极度细分的，中国市场是高整合的，往往DMP的需求是和DSP、SSP紧密联系在一起的，目前还很难有纯粹的DMP平台。

1.1.2 DMP可以做什么

精准营销，广告投放，个性化推荐，其他应用

1.1.3 DMP的基础架构及数据加工流程

DMP的基础架构：

DMP的数据加工流程：

1.1.5 DMP的实际应用（市面上能够看到的产品）

DMP广告平台：腾讯广点通、阿里妈妈达摩盘；

独立第三方DMP：talkingdata、神策数据；

个性化推荐：今日头条、一点资讯、淘宝、京东等；

说明：个性化推荐的应用我们能够感受到，但是背后的逻辑我们是看不到的

其他应用

1.2用户画像

1.2.1 用户画像是什么

关于用户画像，有两类定义：User Persona 和User Profile

User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；

经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像

UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。

本文所提到的用户画像，指的是User Profile

1.2.2 用户画像怎么做

基础数据收集：收集用户在网站内外的静态数据和动态数据；

行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；

构建画像：通过行为建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出这个用户的特点。

1.2.3 用户画像的常见应用

个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等

1.2.4 用户画像与DMP的关系

DMP是数据管理平台，可以简单理解为，把数据提供到DMP平台，DMP平台输出一系列标签，或其他想要的结果。

用户画像是输入用户数据到DMP，DMP输出了用户标签。

DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，比如输入文章，输出文章标签。

因此，用户画像是DMP的一个应用方向。

2 相关产品介绍

由于用户画像主要是作为底层应用，因此它的很多应用都是能感知，但不可见。比如电商平台的个性化推荐页面，资讯类App首页的个性化推荐背后，就是用户画像在发挥着作用，用户标签和内容标签/商品标签进行智能组合。

由于本人从事K12教育行业，所以只选取了两类竞品：开放DMP平台、教育类产品，其中以开放DMP平台为主。

3 竞品分析

3.1 开放DMP平台

3.1.1 产品说明

3.1.2 功能对比

达摩盘

广点通

神策数据

说明：神策数据看起来更像是一个数据分析工具，但是其底层的搭建、对数据的管理与DMP有类似的地方，并且我们可见的部分即类似BI的功能，可看作DMP在应用层的表现，因此也把它列为竞品

3.1.3界面对比

说明：由于这三个产品均需付费才可体验全部产品功能，界面主要来自于说明文档，可能与真实节面有一定出入

达摩盘-标签

达摩盘-新建标签

达摩盘-人群报表

达摩盘-人群明细

达摩盘-整体报表

广点通操作界面

广点通-创建广告

广点通-创建广告2

神策数据-用户分析-事件分析

神策数据-用户分析-用户属性

3.1.4产品底层技术架构思考对比

说明：

1）此部分内容为通过产品体验和阅读说明文档，思考抽象出可能的底层架构，并非真实情况；

2）产品底层技术架构：我们所看到的功能模块，都是由不同的技术模块相互协作实现的。产品底层技术架构描述了产品对应的底层技术模块、以及模块之间的关系。

达摩盘

神策数据

3.1.5总结

总结来看，达摩盘和广点通是DMP在互联网广告中的典型应用。DMP是定向广告投放最核心的大脑，DMP提供的用户画像，是进行定向广告投放的最核心最关键的一步。达摩盘和广点通最重要的目标是，把对的广告在对的时机，展示给对的人。

而对于神策数据，这一类数据分析工具，DMP在数据分析、数据可视化的过程中也发挥着非常重要的作用，哪类用户的哪类行为比较突出，哪类用户在未来会产生什么样的行为。

3.2教育类产品

用户画像DMP在教育类产品中的应用——

（1）  洋葱数据个性化课程制定（类似自适应学习）；

用户在学习前，先进行测试，根据测试情况为用户制定个性化课程包，如下图1；

图1

用户完成学习，根据用户学习测试结果，展示可视化学习分析报告，如下图2

图2

4 用户画像怎么用？

用户画像是一个的底层产品，用户画像的应用通常难以看到。那么，用户画像该怎么用呢？结合对DMP产品和教育类产品的分析，用户画像的应用总结如下：

（1）用户标签可视化——

相关产品的功能：广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来，用户可直接选择标签，并且对标签进行组合，选出目标用户，然后投放广告。

可借鉴场景举例：比如说，我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息，希望他们能够参加一场直播，促进其对知识的掌握。那么可以直接选中：新用户+消费能力高+学习认真这几个标签，然后对这部分用户发送短信。

好处：精细化运营，提高ROI；简化操作

（2）用户标签关联分析：

相关产品功能-广点通lookalike：（1）提供种子用户；（2）筛选种子用户特征；（3）将种子用户与腾讯用户进行匹配，进行人群扩展

可借鉴场景：一批用户购买了商品A，我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP，计算出这批用户的标签，再通过关联分析，找到和这批用户相似度比较高的用户

（3）个性化推荐：

相关产品功能：个性化课程制定

可借鉴场景（以K12教育为例）：

（1）针对未注册用户，根据其访问行为，为其推荐个性化课程页面，提高购买转化率；如果是通过互联网广告进来的用户，则可以为其制定个性化落地页，提高注册和购买转化；

（2）针对注册未购课，根据其浏览行为，为其推荐个性化课程页面，提高购课率；

（3）根据用户学习行为（主要是做题情况），为其制定个性化试题和学习建议。

什么是用户画像分析？创建维度＋方法，透视其价值究竟在哪？

用户画像分析是反映企业核心客户群的想象中的个人形象。用户画像分析的写法就像个人是真实存在的一样，但同时，它们也反映了一群人的共同属性。它们是半虚构的，因为它们不是一个具体的个体，但它们的特征应该是从对现实世界的用户的观察中收集的。

用户画像分析旨在可靠而真实地反映企业期望一群人如何参与产品、服务或活动是建立一个可用软件应用的基础之一。用户配置文件推动了应用程序的组织和术语的使用。例如，菜单、功能和控件是根据用户的功能需求进行分组的。软件组织任务和任务序列的方式，以及软件的语言。它的使用取决于了解其用户是谁，以及他们如何做他们的工作。

用户画像分析在设计公司对应用程序的定制的时候也很重要。通常情况下，为每个客户定制独特的营销手段是必要的，因为企业的工作实践是独特的。该企业的工作不仅要知道特有的营销手段但还需要了解软件如何实施，尤其是如何使用他们。有了用户画像分析，就会有设计师可以根据用户的属性来进行设计。例如，如果一个任务序列对相对新手来说是新的，那么就会有一个新的任务序列。计算机用户设计可以使用向导或限制性设计的步骤顺序来指导他们。

提到用户画像分析，就不得不提到用户数据文档。他们很相近却完全不同虽然它们经常被混淆。我们可以把用户画像分析看作是一个虚构角色，它是根据用户的个人资料来描述一个合适的的用户。角色描述的是一个代表一组用户的个体。这个人有名字或者照片，它描述了这个人的个人和工作目标、技能、期望、关键任务、与其他用户的关系等。每个用户配置文件可能有一个以上的角色。用户数据档案描述的只是一个用户角色的特征范围，而不是单个虚构用户的特征。

用户画像可以从哪些维度展开分析

人口特征——年龄、性别、地点

职业经历——职称、工作年限、简况。职务说明、公司分工-

权威程度——跨业务决策流程或在业务流程中，在企业级、部门级或地区级

公司信息—行业、规模、分布，设施、结构组织

教育和培训——学位/专业，证书；专门培训，

计算机经验——平均使用率、互联网使用率。硬件使用

三、如何进行用户画像的分析与创建。

创造的角色不仅仅是一个，它反映了目标用户在产品领域内的真实行为模式、态度、技能、动机和目标。

a) 目标导向型画像分析。目标导向型角色的目的是研究用户希望利用什么流程和工作流来实现他们的目标。研究工作已经做得够多了，现在要针对目标进行设计了。

b) 基于客户的画像分析。对用户在现实生活中通常扮演的角色进行研究，可以帮助我们做出更好的产品设计决策。

c) 能够进行参与的角色设计。这个想法是通过使用角色来创建一个真正的3D用户渲染。人们越是与角色接触，并将其视为 "真实 "的角色；他们就越有可能在设计过程中考虑到这些角色，并希望用最好的产品为其服务。这些角色研究了用户的情感、心理、背景，并使其与当前的任务相关。

d）虚构角色。虚构角色不是从用户研究中产生的，而是从用户体验设计团队的经验中产生的。它要求团队根据他们过去与用户群和产品的互动进行假设，以提供一个画面。与目标导向型角色相辅相成

对于进行用户研究，角色画像分析可以很好的构建为：

一，背景调研。背景研究包括了解客户的第一步。研究行业、他们的资料、他们的竞争对手、仔细研究他们的社交媒体是研究客户的好方法，也是寻找信息时的一个良好的开始。

二，定性研究。这种研究通过进行客户访谈、当面用户测试、滑动调查和在线聊天。这是与被研究对象最直接的接触，通常可以让你获得关于你想了解的内容的最佳个人判断。

三，观察性研究。观察性研究的核心是能够看到用户在自然环境中与网站互动的结果，因为它可以向研究人员展示用户在没有指导的情况下的行为。

四，定量研究。一般的网络和数据分析，事件跟踪，漏斗报告，以及其他关于网站的统计数据，这些数据对衡量用户在网站上的互动情况很有影响。

四，使用用户画像分析将面临什么挑战

开发深入的用户画像通常需要分配大量的时间和资源，因此，企业可能会偷工减料，只进行少量的用户访谈，或者依靠小规模的用户数据集，并在此基础上进行广泛的推断，这将会导致企业的用户画像分析不准确。这就不可避免地导致了不可靠或高度推测的用户角色。更糟糕的是，工作团队不进行任何研究工作，而是根据自己的直觉或经验收集并形成用户档案。这种方式形成的角色是有问题的，因为他们的发展伴随着团队成员的内部偏见，这种偏见会预先判断或决定用户的需求。对特定用户的狭隘观察也会过度或低估某些特征。

总结

角色画像分析是虚构角色，我们可以根据研究结果创建这些角色，以表示可能以类似方式使用您的服务，产品，网站或品牌的不同用户类型。创造角色将帮助您了解用户的需求，体验，行为和目标。同时也可以帮助您摆脱困境。它可以帮助您认识到不同的人有不同的需求和期望，还可以帮助您确定要为其设计的用户。角色画像分析使设计任务变得不那么复杂，可以指导相应的构想流程，也可以帮助实现为目标用户组创建良好用户体验的目标。

与根据设计团队的偏好来设计产品，服务和解决方案相反，在许多以人为中心的设计学科中，整理研究并将数据中的某些趋势和模式拟人化已成为标准做法。因此，用户画像不是描述真实的人，而是根据从多个人收集的真实数据来构成您的角色，从而科学指导您的营销实践。

什么是用户画像？如何分析用户画像？

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。

此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：

1、用户基本信息

用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。

此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。

完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。

2、购买决策链。

建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。

以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。

人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。

3、用户核心诉求。

在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。

如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。

在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。

洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。

这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

茶叶用户画像分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于茶叶消费者用户画像、茶叶用户画像分析的信息别忘了在本站进行查找喔。

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