人群画像分析怎么做 人群画像分析工具

为提高竞价广告投放效果，人群画像分析主要从（）等方面进行。（）

给某一目标群体画像，这个画像找准用户画像才能够“对症下”，了解受众的好恶才能够真正有利于软文的营销，话题的热度以及流传度才会更加广泛。实践中一般分为三步，即基础数据收集、行为建模、构建画像。是什么意思能否具体点举例说下比如对买童

为提高竞价广告投放效果，人群画像分析主要从（）等方面进行。（）

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C.用户行为时间

B.用户来源分析D.用户行为分析

如何做引流怎么分析

1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销，提升营销效率和营销效果。

做引流的话肯定要选出一些产品来来做引流，每个店铺肯定都有爆款，都有引流的产品 首先你得吸引买家的注意力

首先要知道，我们需要4、分析总结怎样的客户，如果不清晰的认识，那基本上就不要想着引流，这个目前来讲，比较好推广，毕竟有个智能的机制在这里，视频比文字和本身来讲有天生的优势。更适合于展示，当然想要用几句话讲清楚还是比较难的，总而言之，说难不难，贵在坚持学习

做引流分析，你要把各种引流进行分析，特别是建在的话，您要把各种以及现在的用户的黏贴性要分析起来，才能更好的的分析

你这个指的是什么人啊，这指的是做吗？如果要是做的话，就是正常到医院做个就可以了。

如果6）ABtest：用于创建ABtest实验，和实验效果分析你做怎么分析如何对流应该走在一起应该按步骤做个应该振作点儿应该这么做

会留分析起来非常简单 而且这些东西会让我们更加的完美

生意参谋人群画像在哪

这个阶段其实就是对上一个阶段收集到的数据进行处理，进行行为建模，也就是将抽象出的用户标签运用模型进行表现。

生意参谋人群画像在哪 进入【淘宝卖家中心】-【生意参谋】-【市场】中查看人群画像。

生2、性别：受众人群的男女比例，广告内容更适合男性还是女性。意参谋的人群画像功能是市场行情中的付费功能，需要订购市场行情专业版才可以使用。 这是一款帮助商家度分析人群特征的工具。

通过对词维度下的人群分析，帮助卖家通过属性、淘宝属性、行为偏好等多视角分析人群特征。 从而在店铺装修、商品风格、商品定价等各方面更精准的到达目标用户。

生意参谋中的市场行情数据分析中，有行业店铺流量分析的数据。

这里可以清楚地看到一些网店的流量指数，也有一个排序的。

同时也清楚知道行业的产品交易数据，可以看到哪款产品的交易指数是多少的。

还有行业热门的搜索词，也可以在这里我们来看一下，人群分析具体应该分析哪些内容：看到。

这些的店铺都是值得我们去学习的，无论你是销售什么产品的，想要做好，首先需要懂得借鉴，这样才会超越对手。

经营概况：

在生意参谋中的经营概况中我们可以看到网店的访客数、浏览量、支付金额、支付转化率、客单价、退款金额和服务态度评分等等数据。

对于前一天和上周同期的一个情况会作出一个分析的数据。

何为人群画像？

标签层一般的，会按照上面说的实际业务分类进行标签的建设，一般构建原子标签就足够了，在服务层的标签工厂可以个性化的创建新的派生标签。

何为人群画像(或用户画像)?

简单讲就是通过收集与分析消费者属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，抽象模拟出的一种调查分析报告，是用户信息标签。

构建人群画像一般需要哪些数据维度？

心理属性：包括性格、能力、气质、价值观、情感、思维等；

兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等；

消费特征：与消费相关的特征，通常以收入多少来划分；

位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等；

设备属性：使用的终端特征等，如手机品牌、安卓还是iso系统、移动还是PC端、使用4G还是wifi等；

行为数据：访问记录、访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据；

社交数据：用户社交相关数据，包括圈子、兴趣喜好、互动行为等；

用户画像分析有何作用？

说了这么度，这么标签属性，这些有什么作用呢？

很多人可能会说这些东西跟我有毛关系。。。。

但是对于几乎所有的无论是传统型企业还是互联网企业，这些数据就大有价值了！

总体来说，喜欢的声优：钉宫，香菜，水树，u‘s；用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点。

同时，也可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策，提升ROI；更有助于避免同质化，进行个性化营销。

用户画像分析的作用主要体现在以下5个方面：

精准营销 ：根据历史用户特征，分析产品的户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销；

用户统计 ：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征；

数据挖掘 ：以用户画像为基础构社群象限模型主要讨论的是，对于内容的互动性，对于对于兴趣外内容的包容性；建系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度；

服务产品 ：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量；

Data-dance大数据分析平台

商圈分析，客群分析，竞品分析，分析

软文营销中如何构建有效准确的用户画像

用户画像的建立看似十分复杂，但是其实焦点工作就是为你的目标用户打上一个“标签”，这种标签往往是人为规定的高度精炼化的特征表示，比如年龄，比如性别，再比如偏好。就像关注“逻辑思维”的人大都是求知欲旺盛的人，关注“电影铺子”的人一定是观影发烧友，关注“咪蒙”的人某种程度上还是文艺小清新将用户所有的标签综合起来来，就可以完整地勾勒出目标用户的立体“画像”了。

用户画像让这些标签形式呈现出语义化、短文本的特征，也使得它更加具备实际意义。标签本身并无实际的意义，但是加以处理，便为确定目标用户、提取有效标准化信息提供了便利。那么，究竟怎么样才能构建出一套有效且准确的用户画像呢？

1.基础数据收集

调研的主要目的就是创建用户画像，所以在前期调研的过程中一定要尽可能地扩大调查范围，程度地寻找不同用户，通过对不同潜在目标用户的调查，做出一个条件列表或用户矩阵，并且根据条件进行特定用户的调查。

将收集到的用户数据源分为用户的静态信息数据与动态信息数据两大类。静态信息数据表示的是目标用户相对稳定的信息，这一类的信息自成标签，对于用户的这一部分真实信息无需过多地预测，更多的是需要对数据进行一个初步的筛选。动态信息数据表示的是用户不断变换的行为信息。这种数据往往是十分有用且值得分析研究的。比如，当你在进行营销的初期，分析到你的用户大部分都是90后年轻人，这部分人群浏览的多是特立独行或者批判式的内容，那么当你在设定软文内容的时候就要符合90后的思维特点，展示独特，张扬个性。

当在进行数据库采集的过程中要注意聚类。具体聚类所选用的算法应该根据所需要的数据类型匹配。既然叫作数据采集分析，那么整个过程都应该是围绕着数据作为基准的，了解采集到的数据中都包含着哪些信息，如果能够把用户映射到某一个空间里那么就表示成向量。如果数据可以反映用户之间的相似度，那么就是基于层次聚类的算法。在进行“标签化”的过程中要注意一切都应该以数据本身为主，不要掺杂内容设计者的过多主观看法。只有分析基础数据，才能够为构建完整的用户画像做足准备，软文一旦推出并能够投放进受众群体中，后续持久发力才有可能。

这个阶段应该注重的是大概率，所以应该在采集到的数据中尽可能地排除偶然。这个阶段需要用到很多种模型来给目标用户贴标签。

判断用户是否存在价值对于提高用户保留率十分有作用。不生意参谋有什么用?仅可以增强已有粉丝的黏着性，同时还可以限度地挖掘潜在的目标用户，并且预判将来的用户群体特质。

3.构建画像

初步构建用户画像可以说是行为建模的一种深入，在这个阶段就要将用户的B站20岁以下的用户更多是直接通过网络接触到动漫文化，标志性是2008年迅雷开启动漫频道；2012年智能手机在的用户是2亿，2013年是4亿，2018年达到8亿，智能手机的普及的是B站用户量腾飞的一个关键原因。基本属性，例如年龄、性别、地域、家庭收入状况、购买力、行为特征、兴趣爱好、社交特征等方面大致地进行规划与分类。

用户画像虽然可以容纳的信息很多，但是永远无法做到百分之百地描绘一个人，能做到的只能是尽可能地不断接近一个人的全貌。因此，用户画像不应该是固定的，而应该是动态的，是基于数据、根据数据的变化而不断修正的，同时，还要根据已知的数据来抽象出新的标签，使用户画像越来越立体丰满。

给用行业报告，用户研究 ：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费异分析；户打上“标签”是构建用户画像的重要环节。“标签化”一般采用的是多级标签，例如级标签是基本信息，第二级标签是消费习惯、用户行为，第三极标签是用户的社交网络等。

如何使用51数据营销来进行用户画像和人群分析呢？求具体方法

2）用户统计：根据用户的属性、行为当开始准备建立用户画像的时候，首先要确定被调查的用户类型，以确定内容设计方向和调研提纲。特征对用户进行分类后，不同的需求和人群需要不同的创意和不同的着陆页面来承载，你的着陆页面合格么？统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。

51数据营销可以帮助企业进行用户画像和人群分析，帮助企业更好地了解目标用户。在这个数字时代，企业面临着海量用户数据，这些数据需要通过有效的方法来进行分析和应用公报，51数据营销提供了一种全面的解决方案，通过对用户的行为数据、兴趣爱好、消费习惯等进行分析，可以生成用户画像，深挖用户的潜在需求，进一步优化企业的产品和服务。在人群分析方面，51数据营销可以通过对用户的地域、性别、年龄等多个维度进行分类，生成多个人群标签，从而更加精准地进行营销推广和品牌建设。通过51数据营销的用户画像和人群分析，企业可以更好地洞察目标用户的需求和偏好，为其提供个性化的产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。

同时，51数据营销还可以帮助企业识别潜在的高价值用户，制定针对性的营销策略，提高品牌的知名度和影响力。基于数据分析的营销方式，可以让企业更加地了解用户，了解市场，为企业的发展提供更多的商业价值。nn除此之外，51数据营销还可以通过对用户数据进行聚合和挖掘，挖掘出用户的潜在需求，进一步优化产品和服务的设计和推广。同时，企业可以结合自身的业务和特点，制定相应的策略，对不同的用户群体进行精细化营销，提高营销效果和ROI。

Bilibili用户画像分析

属性：包括年龄、性别、地域、血型、受教育程度、职业、收入、家庭状况、身高、体重等基本信息；

本文整理自金渡江的一次公开分享，由于数据保密原因和时长原因，只从一些比较粗的颗粒度来阐述了B站的用户画像，以及不同用户画像群体在同一个社区内的冲突。

niconico的用户年龄组成呈纺锤形，更加稳定健康，bilibili呈金字塔型，整个B站的用户更加年轻化，也是说明B站是一个处于用户发展早期的网站。

2015年bilibili因为“畜”出村，实现了日系文化与文化结合起来，将B站文化落地到，所以用户量大幅度增长，用户画像也发生了变化。

一般网站的年龄会是相对固定1的，像B站这样年龄一直往下走，说明网站仍然存在一定不确定性。

B站最早的用户是来源PC，大多数是80/90初的，主要是通过电视+DVD接触动漫的，但是广电2003年封禁日本漫画，2004年PC开始降价普及，这部分人开始使用互联网方式接入动漫文化，这部分人动手能力强，为B站创造了很多有价值的新内容。

B站的分区喜好：转向小区，音MAD，vovaloid，番剧延伸；

的动漫：clannad，fate，小圆，lovelive，石头门；

国产动画：拒绝。

用户行为与场景：关闭弹幕率高，评论参与度低，网页端的忠实客户，也会使用手机端；

从众心理比较重，

B站分区喜好：畜爱好者；

用户行为与场景：热衷于发如果 把 和快手比作不同的画风，运营 姬 认为快手应该是更“随性奔放”的那种。送弹幕，乐于讨论，网页端一般不用。

由于两者用户画像不同，所以从2015年开始在社区里爆发了一个“大势所趋”的冲突，喜欢音MAD的PC世代3）用户行为标签用户与喜欢畜的手机世代的用户发生了大争论。

女性用户在B站出现了两级分化，一类喜欢动漫，其是：冰上的尤里，一年生，夏目，银魂，狐妖小红狼，新年的声音；另一类则喜欢偶像，与爱奇艺的用户画像更为相近，是张艺兴，杨洋，TFboy，SNH48，，羽生结弦等。

如张艺兴，主要是在《极限挑战》选择了与B站合作，在B站上张艺兴的人气很高，顺便把粉丝也聚拢在B站。

在获取用户填写的数据时，感到安全，感到能够获取到利益。同时可以给一个设定，如半年内不能更改。

在设计调查问卷时，设计一些重复确认的题目，筛选掉无效问卷。

B站是一年一次。

在大规模正式的周期性重分析，日常也可以从社区文化中感受到整站的用户画像变化。

你会做快手用户画像吗？不用担心，有这张图就够了

3、目标人群分析：通过目标人群的一些基本信息，站在目标人群的立场进行分析，才能找到逻辑与行为依据，发现问题并解决问题。

，记录美好生活，快手，记录世界记录你。这两句耳熟能详的Slogan，大家应该听过也

看过多次吧。作为短视频界的 左膀右臂 ， 和 快手占据了年轻人，包括中老年朋友的 大部分碎片时间，也有越来越多的用户成为创作者，记录和分享他们的平凡故事。

我们将结合一份数据分析报告，带大家了解 一下和 快手的用户画像 ，你会发现它们的定位倾向其实是各有特色的。 下面上图：

这是第三方做出的一份关在已经到来的大数据时代，“数据就是新的石油”于“快手用户画像”的数据报告。

分别从

「用户性别分布

用户年龄结构

用户区域分布

用户性别分布

用户城市分布

用户年龄分布」

来 分析和 快手的用户画像区别：

Tip:左边 是 ，右边是快手。

可以 看到的 用户层次以女性居多，占到5 7 % 。

户区域分布集中在新一线和二线城市，占到总比的4 0 % 。

再来看看右边快手的用户画像

一般人对于快手的 映象 是怎样的呢？平民化、世俗对吧，快手的用户市场 较 更下沉，由此也形成了用户地域分布的异。

快手的用户年龄层次分布图中，最多的是“小于 18 岁”这个年龄段，占到了4 5 %。

转换到具体人群，应该是中学或者中专学历，未成年、还在接受初等教育，对认识尚浅。

再来看用户性别，占比的是男性用户，有5 5 %。 （总结：姐多，快手小哥哥多）

所以在和快手上，它们的用户人群是完全不同的 。

值得注意的是，快手的中老年用户，也就是父母或者奶奶辈，他们通常喜欢在上面看美食烹饪、新奇有趣类的短视频，所以中老年用户的。。。增长趋势也是非常之快的。

下期讲 「 账号定位及获取流量 」 --“运营7 步走”，如果觉得这节干货满满的“快手用户画像”课能带给你启发的话，记得给运营姬来个三连“关注、收藏、转发”。 关注 不 迷路，源源不断的运营干货等你取经。

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如何构建用户画像

如何做到引流分析嗯引流的话一般都是忌依靠于大数据这个大数据的话一般情况下要看你产品的一个投放量

一 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且用户画像实际上是数据和文字，并不是。主要是指用户的基本信息，如性别，年纪，性格，爱好，职业等，另外，还包括一些习惯，比如上网时间，上网行为，作方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？

喜欢的声优：香菜，钉宫，神谷，u‘s；

二 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？

三大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

用户画像介绍

用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。

标签的分类方法比较多样，可以按标签的产出方式分，也可以按实际业务分，也可以组合起来分类。

按产出方式来分的话：

1）事实统计类标签 例如近7俗话说磨刀不误砍柴工，了解屏幕另一头的“你”，是为了更好的服务。日活跃时长、近7日活跃次数等等

2）事实规则类标签 例如消费活跃：近30天交易次数>=2

3）模型类标签 例如RFM模型，AARRR模型

4）算法类标签 例如根据用户购买的商品判断其购物性别、对某商品的偏好程度

按实际业务来分的话：

1）用户属性标签

2）用户消费标签

4）风当一个企业想要投放软文进行营销，在设定软文内容以及风格之前就要对目标用户贴尽可能多的标签。如用户的年龄，用户都关注哪些社交平台，用户关注的公众号有哪些，用户发言的活跃度，用户是否是文艺青年险控制标签

在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、系统的基础性工作，其作用总体包括：

3）数据挖掘：以用户画像为基础构建系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。

4）服务产品：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。

5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费异分析

用户画像必须从实际业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像，要么是获取新用户，要么是提升用户体验、或者挽回流失用户等具有明确的业务目标。

数据源的数据是标签构建的层，来源于各个业务端的数据，主要有离线和实时两大数据来源，一般的大数据架构会有流批处理的链路分别处理，也有流批一体的架构，数据产品可不重点关注。

数据层开始数据产品会比较关注，数据产品在设计标在各个标签级下又可以进行更加细致的分类。例如级标签下分类为人口属性的基本信息、地理位置等，第二级标签又可以将地理位置进行细化分类，地理位置又可以按照工作地址与居住地址分为第三类等。签时需要关注标签的生产在数据仓库的流转口径，特别是在定义原子标签的时候，需要深入理解业务，了解用户的来源，状态，订单的渠道，线上线下，订单状态等等。

服务层主要包含两块，一个是画像平台的应用，一个是画像数据的统一API服务，给前台的营销系统、广告系统等提供标签分群数据支持。