如何构建用户画像

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”。

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。

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。