脸书客户画像分析怎么写(脸书客户画像分析怎么写文案)
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2025-11-14 06:15:33
怎么样去进行用户画像分析
用户画像，是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。那么怎么样去进行用户画像分析？
1、 静态属性
静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础，最基本的用户信息记录。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记性不同信息的权重划分。如果是社交产品，静态属性比较高的是性别性别、收入等。
2、 动态属性
动态属性指用户在再互联网环境下的上网行为。信息时代用户出行、工作、休假、娱乐等都离不开互联网。那么在互联网环境下用户会发生哪些上网行为呢？动态属性能更好的记录用户日常的上网偏好。
3、 消费属性
消费属性指用户的消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等，对用户的消费有个全面的数据记录，对用户的消费能力、消费意向、消费等级进行很好的管理。这个动态属性是随着用户的收入等变量而变化的。在进行产品设计时对用户是倾向于功能价值还是倾向于感情价值，有更好的把握。
4、 心理属性
心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程中的心理反应，或者心理活动。进行用户心理属性得划分更好的依据用户的心理行为进行产品的设计和产品运营。
关于怎么样去进行用户画像分析的相关内容就介绍到这里了。
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。
扩展资料：
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。
用户画像分析怎么做
用户画像分析就是基于大量的数据，建立用户的属性标签体系，同时利用这种属性标签体系去描述用户。
可以运用营销自动化微信用户标签库来给用户打标签，“标签“就是带有特定含义用于描述真实的用户自身带有的属性特征。“标签”相较于其他用户画像基础要素来说，标签可以是动态的，通过动态的社交活动行为，例如：搜索、浏览、评论、点赞等构建出3D的用户画像。
通过对折叠屏手机用户的标签数据分析，可以得知用户的购物偏好特征和生活属性，从而品牌可以更针对性地展示不同用户想看的内容，还有为以用户需求为导向的产品研发，提供数据支持。
用户画像基本要素
1、地域
即用户所在的地理位置，不同城市的生活消费形态也是不同的。普遍一二线城市的居民平均收入要比三四线城市的居民平均收入要高一些。
2、性别
性别也是对消费需求影响较大的因素之一。参考该要素来宣传产品或服务，能够大大提高品牌的营销效率。
3、年龄
即用户的社会角色，每个年龄段的用户社会角色也不同，感兴趣的商品特性也不同。
4、受教育程度
受教育程度不同的用户对营销内容的要求也会不同，对于生活的态度和关注的事情也不同。
5、行业特征
了解用户所在行业，对产品或服务的关注点不同。
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。
用户画像分析方法（案例）上篇文章，我们了解了常见的业务场景（案例）和5种分析方法。这篇文章将带领大家走进工作时候的业务场景，学习在几种较为复杂的业务场景下，我们都是如何借助数据进行分析，解决问题的。
平常我们在网上也会对用户画像进行搜索，一般情况都会下会找到两种结果的答案。
第一种是会告诉你用户偏标签数字的内容。
第二种是描述一个用户的职业兴趣爱好以及使用产品时候的一些特点。
两种也会有一些差距。第一种一般指的是用户在系统里面产生的一些行为一些用户特征，或者用户主动填写的资料，更偏数据统计过程中形成的标签系统。第二种更是偏用户访谈用户研究的，一些感性的东西。
第一种我们就会用在产品的推广运营，产品设计中。这种一般是来自产品具体数据的表现，所以用在商务或运营中会比较多一些。第二种一般会帮助我们识别产品所主要服务的人是什么类型的，是比较感性的一个东西。但是它对于指导我们具体工作时，会有缺失的。
两者之间有一些差异，但是还是要多了解一下第一种基于数据的用户画像。
基础属性（用户的基本情况）：年龄、性别、生日、星座、教育、身高、收入、职业 ....
社会关系：婚姻、有无小孩、有无女孩、家有老人、性取向....
行为特征：基本行为 注册时间、来源渠道.... 业务行为 买过特惠商品、曾获优秀学员
业务相关（运动类型产品）：高矮胖瘦、体脂率、在练肌肉、日均9000步、收藏100个健身计划....
1、直接填写（比如是注册的时候，相亲的产品，外卖的产品，装修的产品）
2、通过用户自己的已有特征推得（一般是在做活动的时候，简单个性化运营，业务分析要拆成不通群体观察，用户研究（准备））
举个案例：产品是一个电商平台，运营部门要针对与北京的女大学生做一个女生节这样的运营活动。
这个时候我们如何去区分性别，地址，消费能力。
我们可以用现在已有的特征去推。我们可以通过买过的东西推算，如买过多次男性产品的归为男性，买过多种卫生巾产品的用户归为女性。地址也可以通过收货地址推算得出。消费能力也是可以通过细节消费（比如买一个消耗品超过200元钱这个样子）通过用户特征做推断，都是通过以往信息来筛选。不可能所有用户都发生这样的行为，这样的我们只能给一部分用户打标签，还有一部分用户没有识别出来的。
当然我们还是需要做进一步的推演。比如地址我们也可以进一步通过用户的常用IP来得出是否在北京。或者说消费能力也可以查看用户使用的手机型号是否为新款。比如通过手机型号vivo和美图手机也可以得出大部分女性用户（当然也会有些误判）职业可以通过收货地址是大学消费等地方。
3、通过用户身边的人推断
距离相近（某些属性，周围的人都具备，用户大概率也具备）
行为相似（通过协调过滤，找到行为相似的目标用户）
常见特征：基础属性 社会关系 行为特征 业务相关
使用场景：市场营销，个性化运营，业务分析，用户研究....
通过用户画像去了解数字背后的用户一般情况下会有三种落地的场景（高质量拉新，精准运营推送，辅助产品设计）
如何高质量拉新？ （一个2手书籍交易平台）
1如何从现有的用户里面找到我们，那些是真正的用户
定义什么是我们真正的用户（比如：高留存用户，核心行为频次，完成率高）
2真正用户的特征
是谁？ 电商平台可以通过他购买的书籍。倒推他们的年龄，受教育程度，地域，消费能力。
从哪里来？ 电话访谈等方式，发现很多来自朋友推荐。
3按此类型，找到类似的用户
用户画像：高校、科研院所、知识密集型工作区域。消费倾向社科类书籍。
有的时候人拉人的这种手段不一定会做的很好。会有很多条件限制我们，没有办法去做。在这种情况下我们可以选择很多渠道做合作做投放，不同渠道会有不同属性，不同渠道的用户会有不同的标签，比如年龄的标签职业性别等。我们有了自己的标签之后，在对接渠道时候我们可以将我们的诉求和特征对应起来选择更好的投放渠道。
另外也有很多广告投放也做的很好，都是可以精准的选择受众。对比两个平台的标签和画像，都是可以对的上。但一开始的时候一定要梳理好我们要投放什么类型的人，不然再好的平台也是用不上的。我们有一个用户画像之后，在拉新的时候会有一个大体的参考。
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文档于 2025-11-14 06:15:33 修改