营销人员怎样正确进行用户画像

    用户画像对营销来人员来说相比已不陌生，即通过获取到的用户信息进行标签化，然后分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等信息之后抽象出的用户商业全貌。简单的说，用户画像就是通过大数据分析得出的一个群体的全貌。那么你是否真的能够正确进行用户画像呢？详细内容请看本文。

    如果营销人员不能对用户形成一定的共识、脑中没有画面感，那么很难的正确营销。不能把营销人员认为的用户需要当做用户的实际需要。若如此，用户的诉求就会不断被拉扯，最后导致无效营销。用户画像基本可以分成以下几个部分：

• 分组：根据角色把用户分组。

• 访谈：在每个组内部进行访谈，并且找到一些用户行为变量。

• 映射：讲找到的用户行为变量分成离散型与连续型，把连续型的变量画成单维度的轴，并且将每个自然人受访用户放在这些轴上。

• 聚类：如果有多个自然人用户在多个轴上的位置都很接近，就说明这些轴上的行为变量组成了用户画像之间的关键差异点。

• 优化：在用户关键行为差异点上增添一些细节，例如年龄爱好、性别等等。

    在进行画像的时候营销人员不难发现，访谈的用户越多，聚类的工作越难。较少的访谈用户体量虽然有利于数据分析，但是总体的代表性却减弱了很多。一个无法体现真实用户画像的研究大概率只是被制作完成以后放到一边，无法真正纳入使用。那么怎么样做才能真正为营销人员提供帮助呢？请看下文：

1、小规模的半结构化甚至开放式访谈，从访谈结论中收集可能影响用户行为的因素。

2、收集好可能的用户因素后，将这些因素编辑成问卷问题并投放问卷，问卷参考此前访谈结论。

    营销人员可以比较问卷中不同用户的得分推算出不同用户间的相似之处，根据不同的问卷结果将用户聚类成组。最后使用定性数据填充细节，营销人员需要对用户手动添加一些人格化的细节，这些细节可以从之前的定性数据中收取，或者补充追加一轮更有针对性的小规模访谈。

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