干货分享：如何做人群画像分析思维导图

现代交互设计之父 Alan Cooper 很早就提出了 Persona 的概念：Persona 是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，用于产品需求挖掘与交互设计。

通过调研和问卷去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后从每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、人口统计学要素、场景等描述，就形成了一个 Persona 。Persona 就是最早对用户画像的定义，随着时代的发展，用户画像早已不再局限于早期的这些维度，但用户画像的核心依然是真实用户的虚拟化表示。

在大数据时代，用户画像尤其重要。我们通过一些手段，给用户的习惯、行为、属性贴上一系列标签，抽象出一个用户的全貌，为广告推荐、内容分发、活动营销等诸多互联网业务提供了可能性。

用户画像的核心工作就是给用户打标签，标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。由这些标签集合能抽象出一个用户的信息全貌，如图下图所示是某个用户的标签集合，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度相互联系，共同构成对用户的一个整体描述。

对于商家而言，在经营店铺时，都会对自己的店铺进行一些数据统计。等看到后期的数据，再对店铺进行一些改进，或者采取更好的措施去改善一下。其中，人群画像分析受到了很多人的喜爱，作为目标用户的群体画像，人群画像是产品用户增长的利器之一，它可以让我们更好地了解产品数据背后的含义。

利用人群画像，我们能够持续监测产品的运营状况，如观察产品关键指标的变化、关注用户的转化趋势、分析用户的留存回访等等。其实，只要分步骤地去分析用户特征，我们就能解决用户痛点。

那么，对人群画像的分析可以分为以下5个步骤：

想要找到人群画像，需要定位目标人群的特征，即从你的目标客户群身上找到与之共同的一些特征，比如年龄、兴趣爱好、受教育程度、生活环境、经济收入等等，通过这些特征我们可以较为快速地在网络大千世界中去找到他们，然后有针对性地去解决其痛点。这里有三种分析方法，可以了解一下。

1.人群社会属性分析

从年龄、性别、地域、教育背景、职业、收入、婚姻状况、身高体重等基本信息，以上属性分析之后，可以得出目标人群的大致框架，但这远远不够，以上的信息只能提供帮助。

2.消费行为特征分析

基于特定的产品来分析，找出消费者在购买前会有哪些需要考虑的主要因素，并对各种影响因素进行分析，从中分析出主要的购买考虑因素。

3.社交触媒数据分析

根据日常使用频率较高的信息资讯和社交娱乐平台，分析用户社交相关数据，包括圈子、兴趣喜好、互动行为等，可直接帮助品牌确定目标人群聚集的媒体渠道，根据不同的渠道平台制作不同风格的广告内容。