产品增长必备技能：快速找到用户画像的方法

在做任何产品之前，都会先想好受众群体。

但产品上线后发现，预设好的用户群体好像并不买单，比如很多新产品都变成了现象级产品，昙花一现。或是伴随着产品的发展，最初的受众群体可能会发生了变化，比如最早使用QQ的那帮用户群体早已成家立业，在寝室里团体狙击CS的那帮人早已放下屠刀。

用户发生了变化，产品就要赶紧跟进调整适应新用户群体的风口，这时候重新定位找到用户画像就变的迫在眉睫。

用户画像是真实用户的虚拟代表，它是基于真实的，它不是一个具体的人，是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型，迅速组织在一起，然后把新得出的类型提炼出来，形成一个类型的用户画像。

使用最多的用户画像有八要素：基本性、同理性、真实性、独特性、目标性、数量性、应用性、长久性，来寻找用户画像，可能又会吓退一批人，今天咱们就把这几个要素综合起来搬到线上，从产品的真实运营数据中来提炼，一步步分析出用户画像的标签。

1. 用户画像的3个维度

我们将用户画像的8要素，在线上进行聚类整合，从而勾勒出目标用户的群体特性。这在产品中被称为“受众定向”。在线上研究用户画像主要围绕产品的运营数据，获取用户的基本信息和用户在产品中的网络行为，进行差异化组合分群。根据先后顺序依次可分为三个维度：信息画像、行为画像、分群画像。

信息画像即用户的基本信息，属于静态数据，包括地域、性别，收入，婚否、家庭、职业、收入、资产、消费水平等。

行为画像即用户在产品中的网络行为，又叫动态数据，包括用户的浏览习惯、访问时长、使用频次、消费记录、喜欢偏好、行为轨迹等。

分群画像 就是细分用户群体，根据产品业务的需求，将具有共同业务特性的用户贴上标签，聚合标签划分群体画像。

2. 建立信息画像

现有数据一般都是通过第三方统计平台获取到的，比如友盟等。

对于大公司或者一些保密单位，可能会开发一套自己的监测系统。其实友盟做得还算比较成功，自己开发耗费巨大的人力成本和时间成本，结果还不一定会比友盟好用，在友盟上可以清晰地查到新增、日活、启动、留存、渠道、终端等。

很多互联网产品在初期都会选择友盟统计。先获取用户的基本信息即静态数据，建立起信息画像的雏形。

用我们做过的一个分期购车产品的来查找信息画像，先从统计平台和数据库中提取到可提取到的用户基本信息，然后整理这些基本信息在用户群中的占比，最终整理到以下几个关键指标如下图所示：

3. 绘制行为画像

产品根据市场发展和用户需求的变化不断地更新迭代，在产品迭代中获取关键变量，从而绘制出行为画像。用户在产品中的可统计到的网络行为，主要包括使用场景、获取内容、访问路径这三块。使用场景主要是设备终端、网络状况、访问时段等；获取内容是用户在产品中浏览的内容、完成任务、使用工具等；访问路径是用户进入产品到离开的整个行为轨迹。