一、用户画像的概念与重要性
用户画像作为连接目标用户与产品设计方向的有效工具，在当今的互联网时代得到了广泛的应用。无论是电商、教育、金融还是娱乐等领域，都离不开用户画像的支持。它能够帮助企业更好地了解目标用户的需求、行为和偏好，从而为产品设计和决策提供有力的依据。
（一）用户画像的定义与分类
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，它是基于产品对真实世界的观察，通过调查问卷、客户访谈等方式了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户。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，如经典案例《用户体验要素》中提到的用户画像。User persona 的特点是描述一个用户画像包括角色描述和用户目标，它可以代表相似的用户群体或类型，也可以代表个体，但个体并不是实际独立的个人，而是从实际观察研究中综合而来，且须针对具体情境和具体产品的行为和目标。
User portrait 则是指用户信息标签化，通过收集用户多维度的信息数据，如人口统计属性、社会属性、行为偏好、消费习惯等，并对其进行统计、分析，从而抽象出的用户信息全貌。它更侧重于数据挖掘、标签体系搭建，具有真实性、时效性和覆盖度广的特点。真实性体现在集合了每个个体的真实信息，既有静态信息也有动态信息；时效性是指用户动态信息并非一成不变，可以实时追踪其变化；覆盖度广既能监测到用户感兴趣的内容，也可以看到其不感兴趣的内容，维度众多，颗粒度粗细均有。
（二）用户画像的价值体现
在产品设计前，用户画像可以帮助确立产品定位和目标。通过对目标用户的深入了解，企业能够明确产品的市场定位，确定产品的目标用户群体，从而为产品的设计和开发提供方向。例如，在电商领域，通过用户画像可以了解不同用户群体的购物习惯和偏好，从而为电商平台的商品推荐和营销策略提供依据。
在产品设计中，用户画像有助于确立设计目标、设计策略与准则。设计师可以根据用户画像中的用户需求和行为特点，制定出符合用户需求的设计目标和策略，从而提高产品的用户体验。例如，在社交软件的设计中，通过用户画像可以了解用户的社交需求和行为习惯，从而设计出更加符合用户需求的社交功能。
在产品设计后，用户画像可以促进其他工作，如市场推广、运营活动、销售规划等。通过对用户画像的分析，企业可以了解用户的需求和行为特点，从而制定出更加精准的市场推广和运营活动策略，提高产品的销售业绩。例如，在教育领域，通过用户画像可以了解学生的学习需求和行为习惯，从而为教育机构的课程推荐和营销策略提供依据。
二、用户画像七要素详解
（一）基本性：基于真实用户访谈
基本性是构建用户画像的基础。只有通过对真实用户的情景访谈，才能深入了解用户的需求、行为和期望。例如，在进行一款在线教育产品的用户画像构建时，产品团队可以通过电话访谈、在线问卷等方式，与不同年龄段、不同学习需求的用户进行交流，了解他们在学习过程中的痛点、期望的学习方式以及对产品功能的需求。这样构建出来的用户画像才能更准确地反映真实用户的情况，为产品的设计和优化提供有力的依据。
（二）同理性：引发用户共鸣
同理性在用户画像中起着重要的作用。当用户角色中包含姓名、照片和产品相关描述时，更容易引发用户的同理心。例如，一个名为 “小明” 的用户角色，照片上是一个年轻的学生，描述中提到他正在为高考努力学习，需要一款能够提供高效复习方法和丰富学习资源的在线教育产品。这样的用户角色会让产品设计团队更加深入地理解用户的需求，从而设计出更符合用户期望的产品功能和界面。
（三）真实性：贴近真实人物
对于每天与顾客打交道的人来说，用户画像必须看起来像真实人物。这意味着用户画像不能过于抽象或理想化，而要具有真实人物的特点和行为。比如，在电商领域，一个真实的用户画像可能是一位年轻的职场女性，她喜欢在周末购物，关注时尚潮流，对价格比较敏感。这样的用户画像会让电商平台的运营人员更好地了解用户的购物习惯和需求，从而制定出更有针对性的营销策略。
（四）独特性：个体差异明显
每个用户都应该具有独特性，彼此很少有相似性。这是因为用户的需求和行为是多样化的，即使是同一类用户群体，也会存在个体差异。例如，在游戏领域，虽然都是游戏玩家，但有的玩家喜欢竞技类游戏，有的玩家喜欢角色扮演类游戏，还有的玩家喜欢休闲类游戏。因此，在构建用户画像时，要充分考虑用户的独特性，以便为不同类型的用户提供个性化的服务。
（五）目标性：明确产品相关目标
用户角色应包含与产品相关的高层次目标，并能用关键词描述。这有助于产品团队更好地理解用户使用产品的目的和期望。例如，在一款健身 APP 的用户画像中，用户的目标可能是 “减肥”“增肌”“保持健康” 等。这些目标关键词可以指导产品团队设计出更符合用户需求的功能，如个性化的健身计划、饮食建议等。
（六）数量性：适度且易记忆
用户角色的数量要足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名及主要角色。一般来说，一个产品大概需要 4 – 8 种类型的用户画像。如果用户画像的数量过多，会让设计团队难以记住每个用户角色的特点和需求，从而影响产品的设计决策。例如，在一款社交软件的用户画像构建中，设计团队可以确定几个主要的用户角色，如 “年轻时尚的社交达人”“职场精英的社交需求者”“退休老人的社交爱好者” 等，这样既便于记忆，又能涵盖主要的用户群体。
（七）应用性：作为实用设计工具
设计团队应能将用户角色作为一种实用工具进行设计决策。用户画像不仅仅是一个理论概念，更应该在产品设计的各个环节中发挥实际作用。例如，在产品的界面设计中，设计团队可以根据用户画像中的用户需求和行为特点，确定界面的布局、色彩搭配和交互方式。在功能设计中，用户画像可以帮助设计团队确定哪些功能是用户真正需要的，哪些功能是可以省略的。总之，用户画像应该成为设计团队进行设计决策的重要依据。
三、用户画像的构建流程与方法
（一）确立目标与画像维度
明确业务目标与用户角色是构建用户画像的首要步骤。不同的业务目标会导致不同的用户角色需求，进而影响画像的最终结果。例如，一家在线教育公司的业务目标如果是拓展青少年市场，那么其用户角色可能主要是中小学生及其家长。
在制定画像信息维度时，需要考虑通用信息的筛选。对于 to C 属性的产品，可能会关注用户的性别、年龄、家庭情况、爱好习惯等。比如一款音乐播放软件，可能会根据用户的年龄和爱好习惯来推荐不同类型的音乐。而对于 to B 类产品，则更侧重用户的工作能力、工作内容、使用场景等。例如，一款企业办公软件，会关注用户在工作中的具体需求和使用习惯。
确定目标用户也是关键环节。可以采用两种小 tips。一是用户筛选条件，与业务紧密相关的产品、运营人员一起讨论确定用户类型，定义符合条件的用户，得出筛选条件表并邀约用户。二是工作职能筛选，对于岗位职能划分清楚的 to B 类产品，可以基于工作职能寻找用户，并根据实际情况区分管理岗与普通执行岗。
（二）采用定性研究方法
人种学研究在构建用户画像中，可以深入了解用户所处的文化背景和生活环境对其使用产品的影响。比如研究不同地区用户对某一购物 APP 的使用习惯，发现地域文化差异会导致消费偏好的不同。
情境调查通过模拟用户在实际使用产品时的情境，观察用户的行为和反应。例如，在测试一款智能家居产品时，设置不同的家居场景，观察用户如何操作设备以及他们的需求和痛点。
观察法可以直接观察用户在自然状态下的行为。比如在公共场所观察人们使用移动设备的习惯，了解他们对不同类型 APP 的使用频率和偏好。
访谈法是构建用户画像的常用方法之一。通过与用户进行深入交流，了解他们的需求、期望和痛点。在访谈过程中，可以采用开放式问题，鼓励用户分享更多的细节和感受。例如，对一款在线旅游产品的用户进行访谈，了解他们在选择旅游目的地、预订酒店和安排行程等方面的考虑因素。
桌面研究则是通过收集和分析已有的相关资料，如行业报告、用户评价等，来获取用户信息。这些资料可以为用户画像的构建提供参考和支持。例如，研究某一行业的发展趋势和用户需求变化，结合自身产品特点，制定更有针对性的用户画像。
四、用户画像的常见误区与应用场景
（一）常见误区
- 画像与业务场景关联度不高。
很多企业盲目跟风构建用户画像，却没有想清楚应用场景和目标，导致所得到的用户画像远离一线业务应用场景，没有实际应用价值。例如，某些企业在没有明确业务需求的情况下，构建了一个看似庞大的用户画像平台，但在实际运营中，却无法为产品设计、营销策略等提供有针对性的建议。这种画像与业务场景的脱节，使得企业投入了大量的资源却收获甚微。
- 重数量轻质量，认为用户标签越多越好。
不少企业认为标签越多越全面就越好，有的公司标签数量甚至超过 3000 个。但实际上，很多标签都是被闲置的，利用率很低。以电信运营商为例，经过治理后将用户标签库从原来的近 1000 个压缩到了 300 个左右，效率和效果都得到了提高。这表明标签贵在精而不在多，企业应以实用为原则，先构建一个管用的基础标签库，再根据业务增长需求适度扩充。
- 不重视标签的维护和更新。
用户标签并非一成不变，有些指标虽然更新速度较慢，但也需要及时维护。然而，很多企业只重视对动态指标对应的标签进行维护和更新，却忽视了静态标签的生命周期管理。例如，一些企业在用户画像构建完成后，就不再关注标签的变化，导致标签逐渐失去准确性和时效性。实际上，精细化的标签管理应该为每个标签建立生命周期管理干预机制，设置更新规则。
- 没有把握好用户隐私尺度。
在给 C 端个人用户画像时，企业需要注意保护用户个人隐私。随着大数据和 AI 的发展，隐私泄露已成为普遍问题。如果企业在使用标签开展业务运营时过于露骨，可能招致用户抵制，一旦隐私泄露，还可能给企业带来灭顶之灾。例如，某些企业在未经用户同意的情况下，过度收集用户数据，进行精准营销，导致用户产生隐私被侵犯的感觉。因此，企业应坚守法律法规底线，对用户数据非必要不收集、非同意不收集，妥善保管数据避免外泄，并对用户个人数据进行匿名化处理。
（二）应用场景
- 人群分析，帮助品牌运营人员了解行业动态。
用户画像可以通过对用户的基本属性、行为偏好、消费习惯等多维度信息的分析，帮助品牌运营人员深入了解目标用户群体的特征和需求。例如，在时尚行业，通过用户画像可以了解不同年龄段、性别、地域的用户对时尚潮流的喜好和消费能力，从而为品牌的产品设计、营销策略提供依据。品牌运营人员可以根据用户画像中的数据，分析行业趋势和竞争对手情况，及时调整品牌战略，以适应市场变化。
- 广告优化，实现精准有效的投放。
基于用户画像的定向投放能够提高广告的曝光率和转化率，降低广告主的营销成本。例如，针对年轻女性群体的护肤品广告可以选择投放到时尚、美容类的社交媒体平台；针对年轻人的快消品广告可以选择在社交媒体、短视频等新媒体渠道投放。同时，根据用户画像的特点设计个性化广告创意，能够提高用户的关注度和参与度。例如，针对年轻男性的运动品牌广告可以采用潮流、动感的视觉元素和语言风格，吸引他们的注意力。
- 精细化消费者运营，进行更有针对性的营销活动和个性化消息推送。
通过分析用户画像，企业可以了解用户的消费频次、偏好标签和消费能力，从而制定相应的会员福利、菜品推荐和优惠活动方案。例如，餐厅可以根据顾客消费频次判断消费者的忠诚度，为高频消费的 “回头客” 制定专属的会员福利和运营方案；根据顾客的偏好标签进行菜品推荐和单品券等优惠活动；根据顾客的消费能力设定不同的营销活动，如消费能力强的顾客可能更喜欢满减活动，而消费能力相对较弱的顾客则更青睐优惠券形式的营销活动。此外，企业还可以根据用户画像进行个性化消息推送，提高用户的满意度和忠诚度。例如，电商平台可以根据用户的购买历史和浏览记录，为用户推送个性化的商品推荐和促销信息。
