A. 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：
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。
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B. 企业客户画像如何使用
通过客户画像，CDP可以将客户精准分群，从而进行针对性的营销、运营及客户体验的优化。目前国内有许多专业打造客户画像的数据平台，比如创略科技的智能客户数据平台，能够为几乎所有数据类型的企业构建客户画像基础，包括多渠道数据打通，实时数据采集，打造基于企业营销场景的客户数据标签集，实现精准画像。
C. 客户画像的内容有哪些
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。
用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
用户画像的优点：
用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。在行业里，我们经常看到这样一种现象:做一个产品，期望目标用户能涵盖所有人，男人女人、老人小孩、专家小白、文青屌丝，通常这样的产品会走向消亡，因为每一个产品都是为特定目标群的共同标准而服务的，当目标群的基数越大，这个标准就越低。
换言之， 如果这个产品是适合每一个人的，那么其实它是为最低的标准服务的，这样的产品要么毫无特色，要么过于简陋。
纵览成功的产品案例，他们服务的目标用户通常都非常清晰，特征明显，体现在产品上就是专注、极致，能解决核心问题。比如苹果的产品，一直都为有态度、追求品质、特立独行的人群服务，赢得了很好的用户口碑及市场份额。
又比如豆瓣，专注文艺事业十多年，只为文艺青年服务，用户粘性非常高，文艺青年在这里能找到知音，找到归宿。所以，给特定群体提供专注的服务，远比给广泛人群提供低标准的服务更接近成功。
其次，用户画像可以在一定程度上避免产品设计人员草率的代表用户。代替用户发声是在产品设计中常出现的现象，产品设计人员经常不自觉的认为用户的期望跟他们是一致的，并且还总打着"为用户服务"的旗号。这样的后果往往是:我们精心设计的服务，用户并不买账，甚至觉得很糟糕。
D. 客户画像的内容有哪些
“客户画像”即用户画像。
在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
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。
在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。
刻画用户画像的优点：
（1）用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加专注。
（2）纵览成功的产品案例，他们服务的目标用户通常都非常清晰，特征明显，在产品上就是专注、极致，能解决核心问题。
（3）最后，用户画像还可以提高决策效率。
在产品设计流程中，各个环节的参与者非常多，分歧总是不可避免，决策效率无疑影响着项目的进度。而用户画像是来自于对目标用户的研究，当所有参与产品的人都基于一致的用户进行讨论和决策，就很容易约束各方能保持在同一个大方向上，提高决策的效率。
以上内容参考：网络-用户画像
E. 客户画像的内容有哪些
客户画像的PERSONA要素如下：
P代表基本性（Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈。
E代表同理性（Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心。
R代表真实性（Realistic)：指用户角色是否看起来像真实人物。
S代表独特性（Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
客户画像简介：
客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。
我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
F. 客户画像需要客户哪三大类信息
客户画像需要客户基本信息、行为、爱好。
团队可根据其所依据的研究数据，通过三种不同的方式来创建用户画像：
初级用户画像，意在快速调整团队关于用户的假设，而不是基于（新）研究。
定性用户画像，基于小样本定性研究，例如访谈，可用性测试或现场调研。
统计性用户画像，即最初的定性研究通知用于收集大样本的调查工具，角色从统计分析中产生。
客户
从几个维度对客户标签体系进行分类：
（1）人口统计维度
根据人口统计学知识定义的客户基本信息，包括性别、年龄、收入、人生阶段、子女情况、父母情况、婚姻情况、宗教信仰、民族、国籍、籍贯、教育水平等。
（2）兴趣爱好维度
兴趣爱好是指一个人表现出的对现实的态度、行为方式以及心理特征，可分为娱乐偏好、生活偏好、文化偏好、性格情绪和消费心理五个方面。
娱乐偏好是指对娱乐项目的喜爱，如音乐、戏曲等；生活偏好是指对日常生活事物的喜好，如宠物、家居等。
文化偏好是指对文化信息方面的喜爱，如阅读、摄影等；性格情绪是指个性和心理方面的特点，如有爱心、重感情、急躁等。
消费心理是指在消费购物方面的行为特点，如网购偏好、促销偏好、假日旅游偏好等。
G. 什么是客户画像
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。
用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
(7)上传客户画像扩展阅读：
用户画像的PERSONAL八要素
P代表基本性(Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈；
E代表同理性(Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心；
R代表真实性(Realistic)：指用户角色是否看起来像真实人物；
S代表独特性(Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性；
O代表目标性(Objectives)：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标；
N代表数量性(Number)：用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色；
A代表应用性(Applicable)：设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策；
L代表长久性(Long)：用户标签的长久性。
H. 如何构建用户画像实现品牌营销
用户画像，又称人群画像，是根据客户人口统计学信息，社交关系，偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。
构建客户画像的核心工作即是给客户贴“标签”（犹如娱乐圈中明星的立人设）
标签由两部分组成：
1、根据客户的行为数据直接得到的
比如：用户在网站或者APP上主动填写的数据，严格一些平台会要求客户上传身份证、学生证、驾驶证等，这样的数据准确性较高。
2、通过一系列算法或规则挖掘得到
比如：一个用户最近开始购买母婴类商品，奶粉尿布等，那么可以根据客户购买的频次和数量，结合客户的年龄、性别推断是否为新妈妈/爸爸。
用户画像其实就是希望通过某些手段对用户做甄别，把他们分成彼此相同或不同的人群或个体，进而区别化提供服务进行观察分析。
用户画像的价值
1、精准营销
精准营销是用户画像或者标签最直接和有价值的应用。这部分也是广告部门最注重的工作内容。当我们给各个用户打上各种“标签”之后，广告主（店铺、商家）就可以通过标签圈定他们想要的客户，进行精准的广告投放。
2、助力产品
一个产品想要得到广泛的应用，受众分析必不可少。产品经理需要懂用户，所以用户画像能帮助产品经理透过客户行为表象看到客户深层的动机和心理。
3、行业报告
通过对客户画像的分析可以了解行业动态，比如90后人群的消费偏好趋势分析、高端客户青睐品牌分析、不同地域品类消费差异分析等等。
讲了这么多“干货”大家是不是有点蒙圈了呢...下面我们看个简单的案例来帮助大家更好地理解。
场景案例
现有一份200多用户对十部电影的豆瓣评分数据，我们根据这些数据来刻画几组用户画像。
十部电影分别如下：
动作类：谍影重重5、湄公河行动、血战钢锯岭、伦敦沦陷；
青春爱情类：北京遇上西雅图、七月与安生、六弄咖啡馆；
动画类：疯狂动物城、功夫熊猫3、大鱼海棠。
下面就开始进行用户细分及刻画：
1、用户细分
可以看出一些大城市的人们在忙碌的工作之余都喜欢用看电影来放松心情，娱乐一下，电影方工作人员是不是可以在大城市多排一些片场，来促进票房增长。
从上面简单的案例我们就可以看出用户画像使产品的服务对象更加聚焦，更加专注，能更好的满足客户的需求，实现精准营销，并提升公司的经营效益。
I. 用户画像是什么
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。
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！
J. 客户画像的内容有哪些
1、用户属性
一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。这里的用户性别既可以指自然性别，又可以指购物性别。自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。而购物性别是指用户购买物品时的性别取向，可能一个实际性别的女的用户，但是经常购买男性性别明显的商品，那么她的购物性别就是男性。
2、用户行为
用户行为即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见的用户行为分析包括了：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。
3、用户消费
用户消费包含了用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品等等内容。分析用户消费就是要细分用户喜好的商品品类，这样一来给用户推荐或营销商品的准确性才能越高。
(10)上传客户画像扩展阅读：
客户画像价值主要体现在三点：
1.对产品的价值，帮助我们了解客户需求，迭代产品，确定产品功能设计，有助不断迭代调整产品。
2.对市场的价值，有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择。
3.对销售的价值，有助于调整销售团队结构和销售打法，帮助销售进行客户筛选，找到有效客户，提高转化率，确定业务方向，合理配置团队，完成业绩指标。