还不懂“用户画像”？看这篇就够了

在移动互联网竞争愈发加剧的当下，一款APP要想从海量市场中脱颖而出，如何吸引用户、满足用户成了众多APP开发者最关注的的问题，而解决这一问题的关键就在于APP运营者是否能够真正了解用户的需求。进而在这样一个“用户为王”的时代，“用户画像”的概念应运而生，而且很多运营者都已将“用户画像”视作联系APP与用户的纽带。

简言之，“用户画像”就是根据用户属性及行偏好特征等为其打上不同的标签，主要包含基本属性、社会属性和行为属性，如性别、年龄层次、地域、兴趣爱好等。通过“用户画像”可以让原本冷冰冰的数据形成形象生动、全面多维的用户形象，可以使APP运营者更加了解人群消费习惯、消费偏好分析、地域消费差异等，进一步指导APP的精细化运营。例如，某图像处理APP最初期望是打造一款适用于大众的修图软件，但通过“用户画像”分析后发现，APP自身的用户多为95后的年轻女性，拍照、社交、爱美等特征明显，进而在做产品迭代时，提供可爱的贴纸与多样式的滤镜成为了产品开发的重点。

以“用户画像”为基础，APP开发者们可以构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统等，提升服务的精准度，从而驱动千人千面的精细化运营。然而，对于普通APP开发者来说，要构建精准、全面、多维的用户画像体系并不容易，因为构建精准的“用户画像”体系需要足够庞大的数据体量、强大的数据分析能力和科学的建模能力等，进而与第三方合作成了众多APP开发者的选择。个推作为深耕移动互联网领域多年的数据智能服务商，针对移动联网行业的发展痛点为其构建了以“数据驱动增长”的服务体系，其中就包括提供“用户画像”服务的产品“个像”。基于海量数据资源加上强大的数据分析算法，个推建立了完善的用户洞察模型，构建出包含数十种属性标签、数百种兴趣标签的用户画像体系，可以帮助开发者深入洞察用户，精准把握受众，以差异化服务致胜。“用户画像”在个推业务中较为典型的应用场景有两个。第一是实现内容的精准推荐，APP的运营者可以通过用户画像产品“个像”所提供的性别、年龄层次、兴趣爱好等标签，选择展示不同的内容给不同用户，从而达到千人千面的精细化运营。第二是实现用户聚类分析，个推可以处理客户提供的用户数据并进行用户画像补全，最终帮助APP运营者进行用户聚类分析。在个推用户画像构建的过程中，机器学习占据了较为重要的位置，机器学习主要是海量数据持续更新、数据清洗、数据存储的过程。此外，个推也会更多地利用机器学习平台进行相应的预测分析、模型输出等。

在“用户画像”的支持下，APP运营者能投“用户”所好，通过更加精细化的“线上沟通”增进与用户的关系，从而实现提升日活、提升留存、提高转化等目标。值得一提的是，个推旗下用户画像产品“个像”，基于个推海量数据资源及大数据分析能力可为APP开发者们提供丰富的用户画像分析以及实时的场景识别能力，可为APP开发者了解自身，了解用户，了解市场，实现精细化运营提供有力的支持。