企业用户画像分析怎么做，如何通过已有数据对用户画像标签和分析

战略解读：企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的，如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工作。建模体系：对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，形成符合客户实际情况的建模体系。维度分解：以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。应用流程：针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等)，设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。

亿美软通产品“聚精准”通过海量标签大数据，可帮助客户实现标签维度补充与归类。

有专做PM视频教程的mtedu能看到。根据用户画像，能确定用户需求，然后能具体和精准化的策划产品、做内容和运营，降低投入成本，增加效果。画像内容包含：用户来源、类型、特点、兴趣、动机、行为、地点、时间、场景、需求、期望。需要区分用户类型（核心、忠实、目标、潜在），找到合适的用户定位，然后进行产品设计。针对用户会有的特点、兴趣，结合场景，参考调查结果或数据统计或用户定位，将使用产品的行为，想要的需求服务，进行整理和分析，方便日后设计产品功能。做用户画像的方法如下：1、结合真实的数据，建立静态化基本信息。区分为不同的用户类型，选择典型特征加入到用户画像中。2、加入描述性的元素和场景描述，将用户定位中的范围和描述具体化或量化；3、让用户画像容易记忆和形象化，比如用名字、标志性语言、附加照片，几条简单的关键特征描述，好看又好记；4、人物角色一般会与产品使用相关的具体情境、行为、需求，增加动态化信息的简单描述。5、用户画像要归类到用户类型特征里，设计3～6个角色代表所有的用户群体。

你如果只是后台分析的话，可以使用第三方插件，比如cnzz，百度统计这些都可以，

我们用教育行业来说一下这个问题，2017年4月初，62个在教育行业产品获投资，这一消息，使得教育行业产品再次被热议。事实上，教育行业早已是一片红海，有调查显示，近6成的互联网学习者位于三四线城市，而一款好的教育产品，会让用户对学习这件事情上瘾，不断对后续的课程进行消费。总的来说教育行业仍旧有突出重围的希望。在教育产品竞争如此激烈的今天，如何争夺到更多的用户，似乎是困扰着众多教育产品的问题。本文以在线教育产品为例，说说如何构建用户画像，并为下一步获客制定运营计划。什么是用户画像用户画像是指，建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型。为什么要构建用户画像构建用户画像，就是帮产品找到用户真实的述求点，能够帮产品的功能设计提供依据。对运营人员来说，最基本的一点就是了解用户。通过对用户信息的采集，分析，抽离，生成最终的用户画像。构建用户画像后，就可以制订更精准的运营方案了。在线教育产品，如何构建用户画像1.用户画像分析逻辑在构建用户画像之前，先来看看用户画像构建、分析的一个逻辑。2.信息采集与分析在线教育产品构建用户画像的第一步 ，收集用户的基本信息。此处重点收集三个维度的用户信息，个人信息，社会关系，消费水平。个人信息：在这一维度，可以采集包括年龄，性别，教育程度，职业等基本属性。在线教育产品可以重点采集教育程度，职业等信息。个人信息是一个人的基本属性，一般不会轻易改变。个人信息这一维度的数据，有很大的参考意义。社会关系：是否已婚，是否有小孩，有其他兄弟姐妹吗，父母亲分别是谁呢。用户的社会关系以及社会关系的个人信息，可以推断出这个人的性格。用户的社会关系关乎一个人的隐私，一般比较难获取。消费水平：月收入是多少，月消费能力怎样，是否需要还房贷，是否有信用卡。消费水平可以直观的看出用户的生活状况，但是难以区分真假，因为用户有可能在说谎。采集完用户的基本信息之后，下一步应当采集用户的行为特征。行为特征可以理解为用户无意识的惯性行为。根据用户的行为特征，可以推断出其心理特征。比如，用户会使用高端团购APP，可以推断出改用户对生活品质的要求较高。3.为用户打上标签，细分人群不同的用户群有不同的目标、行为和观点，细分用户群可将问题变的清晰，同时也作为用户画像优先级划分的依据。根据采集的用户信息，将用户打上专属标签，后续可根据标签，对用户进行细分。4.丰富用户信息丰富用户画像是构建用户画像过程中最需要打磨的一个部分，将采集到的大量枯燥且凌乱的数据，分析且赋予更多的元素，让它们成为鲜活的个体，非常考验团队的敏锐度和细腻度。根据用户画像，如何在精细化运营上发力对运营来说，构建完用户画像，但是没有将用户画像应用到运营推广中，就等于做了个无用功。在线教育产品在构建完用户画像之后，应该重点考虑如何利用用户画像，辅助课程开发和产品运营，做到精细化运营。做精细化运营的一个基本思路就是理清楚一个逻辑：在什么时间把什么内容发给什么类型的用户。1.根据搜索数据的个性化运营用户浏览了某一个课程，可以根据用户标签，推荐相同类型的课程。更多内容，可百度一下“在线教育app：构建用户画像并制定运营计划怎么做”。

通俗来讲，用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，它在各领域已经得到了广泛应用。建立用户画像，“标签”是其最核心的部分，而包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等完整的标签管理模块非常重要，个人觉得DM Hub在这方面做得不错，可支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式，强大的标签模板库能供各个行业选择，有效缩短建立整体标签库的时间。

最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容>原发布者:98778680用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像？用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。分析的维度：可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；用户画像的本质专业术语：人物角色企业使用术语：用户画像技术原理：数据清理分析统计打标签用户信息标签化为什么使用用户画像企业发展最重要的是什么？管理？渠道？营销？用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、

需要从性别、年龄、行为习惯、教育程度、兴趣爱好、消费水平、活跃程度等维度去给客户建立画像，找到这群用户的高价值领域，才能活化私域流量。而用户画像，一方面是你自己需要了解粉丝的基本属性；另一方面，也是作为一个基础的支持，帮助你去寻找合适的广告主、变现渠道、运营管理模式等。那么我们微信就有一个非常好的标签的功能，大家就可以用来把所有的好友进行标签分类。如果之前都没有做清晰的标签归类，这么大规模的去操作，确实是让人很头疼，这里其实可以使用里德助手之类的软件，给我们的微信好友进行批量打标签的操作，和联系人备注的修改。

现在越来越多的个人，企业开始重视用户画像，这个概念也越来越火，随之也火了一些软件，比如里德助手，我身边就很多人在用。现在微信是公认的最大公域流量池。所以很多人也在上面想分一杯羹，做自己的私域流量池。那么标签就是一个离不开的话题，这种软件可以批量的进行标签分类，详细的给微信好友进行标签归类，然后再配合它强大的一键群发功能，可以轻松的按照标签给不同的客户推送不同的营销活动，确实还挺方便的。