无论你是运营还是产品，都要时刻清楚你的用户有什么特点，有什么不同，要像个朋友一样和他打交道。

每个用户在不同的平台都会有一个画像，而且这个画像是随着产品迭代而不断迭代的。

⭕这些画像会随着你对用户每一个行为、交互的认知标记而逐渐清晰，构建一套用户画像的标签管理体系。

面对这个问题，我们该如何回答呢？

一、定位

这道问题主要考察两方面。

✅一是看你有没有对构建用户画像有一个最基本的思路，是否清楚用户画像是基于一个树形标签体系去建立的。

因为用户在产品发展过程中会产生很多个标签，如果没有进行系统性地整理，无序堆砌，到后期就不产生效果了。

✅另一个考察点是你的标签体系在搭建是否具备高囊括性和延展性。

高囊括性包含用户的基本属性，用户和产品交互的相关行为以及具体业务相关的重点标签。

强延展性意味着标签需要一定的可拓展性，让后期不断新增的标签可以找到对应的分类，整体结构不会过于狭窄和局限。

有这两个原则做支撑，用户画像我们可以从以下7个维度打标签。

二、参考思路

1⃣️基本属性

分为社会属性、账号信息和LBS。

社会属性包括姓名、性别、职业、年龄、教育水平、从事行业等等。

可以从用户注册信息里获取，也可以在前期对目标用户进行调研。

拿我们产品的用户举例，主要从事于广告传媒、游戏动画、电商、教育培训、MCN自媒体五大行业的剪辑师、导演、摄像、编导等，80%为男性用户，年龄在20-45岁之间，在后期制作行业里至少拥有5年工作经验；

账号信息指账号、昵称、邮箱、一般用户在注册信息是就能获取到。

LBS是指国籍、城市等地理信息，也是通过注册信息就可以获取，比如我们产品的核心用户多分布在广东、北京等一二线城市。

2⃣️平台属性

平台属性是指通过用户在平台的真实行为，挖掘和计算出来的基本标签。

平台属性包含用户的身份信息和实时地理位置。比如姓名、性别、购买行为、职业标签、实时位置等。

它跟基本属性的区别是，基本属性是用户自己打上的标签，而平台属性是从用户在平台产生的真实行为中挖掘代表用户真实意图的标签，往往更能成为判断依据。

这么说有点绕，举个。

一个用户在注册信息时填写的性别是男性，但是他之后的购买行为和浏览内容都是偏女性向的。如果不做平台属性的标签，直接将其标记为男性用户，之后系统推荐给他的都会是男性向的内容，并不是用户真实想看的。所以，一般做推荐算法，或者定向BD策略，往往是用平台属性标签比较多。

3⃣️行为属性

行为属性是记录用户发生的全部单点行为，用于业务数据分析、平台属性的挖掘以及算法推荐。

用户的行为有很多，一般的登录、注册、激活、行为时长、浏览（页面、资产、项目组、banner等）、点击、订阅、购买等等。

需要结合具体业务来梳理，如果在不考虑业务的情况下：用户+时间戳+页面+行为+交互对象可以定义一个标签。

比如22年5月13日上午10点，用户id为234的用户在XXX页面上传了名为 123的图片。

如果5月20日当天准备对近7天有过上传行为的用户做图片模板推送，那么这个用户就在其中。

4⃣️功能偏好

功能标签就是用户在产品内对哪个功能有偏好。

比如用户对于搜索行为有明显偏好，那么我们可以考虑投入更多搜索策略，比如优化搜索词库等；

比如用户对消息推送有明显厌恶，我们可能考虑优化推送文案或者改变推送时间；

这些都是可以通过行为去挖掘出的功能标签。

5⃣️兴趣标签

兴趣标签就是描述用户兴趣偏好的标签。

主要挖掘用户行为和产品里不同类型的供给关系，多是用于C端产品之中，尤其是电商产品。

比如用户对于什么品牌、什么类目，什么颜色的商品更加有兴趣偏好，那么这类商品推荐就更多。

B端商品，比如我们之前做的SAAS产品，用户更多可能对办公模板，或者生产定制流程模板有兴趣偏好，那么我们可以去做一些定制化的开发。

6⃣️消费标签

无论什么产品，最终都要赚钱。

所以消费属性往往需要单独作为一个维度重点刻画。

消费标签包括两种更加细分的标签，统计性标签和挖掘性标签。

统计性标签就是统计用户的消费频次、消费金额、订单数量、复购金额等。

挖掘性标签是通过用户的消费数据来分析他的消费意愿，消费能力，消费偏好、价格敏感度等等。

比如B端产品可以通过用户第一次的订阅金额、复购金额、复购时间等来判断客户的购买能力；C端产品可以利用RMF模型来判断用户类型。

7⃣️用户生命周期标签

用户生命周期同产品生命周期，就是描述用户处于“新手期、成长期、成熟期、衰退期、流失期”这5个环节中的哪一个环节。

具体可以通过前面的行为标签、消费标签等进行判断。

对于不同阶段的用户，采取的运营策略和手段都是不一样的，所以这个标签能够帮助运营对不同阶段的用户制定出更加针对性的运营方案。

今天分享就到这里啦~希望你对于用户画像有更全面、更结构化的认识~

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