消费者画像分析怎么写？

一、用户画像初探

用户画像，英文为User Profile，是根据用户基本属性、社会属性、行为属性、心理属性等真实信息而抽象出的一个标签化的、虚拟的用户模型 。“用户画像”的实质是对 “人”的数字化 。

用户画像的应用场景有很多，比如个性化推荐、精准营销、金融风控、精细化运营、品牌策划、市场分析等等 。

举个例子来理解用户画像的实际应用价值，我们经常用手机网购，但其实我们每个人的购物APP页面都不一样 。所谓“千人千面”，即电商APP的个性化推荐系统会给每个用户“量身定制”专属首页，精准推送符合用户需求和偏好的商品，从而提升转化率和用户体验 。

而用户画像构建的核心工作，即是给用户贴“标签” 。标签（tag）：也称数据点 。我们通过“标签”来对用户的多维度特征进行提炼和标识 。依托海量线上用户兴趣偏好数据、线下用户基于场景的活动数据沉淀以及强大的数据分析能力和算法建模能力，个推根据自己独创的 “冷数据“、”温数据“、”热数据”的原理构建出覆盖人群属性、兴趣偏好、用户行为、实时场景等众多细分维度，拥有性别、年龄层次、消费水平、职业、购物偏好等上千多个标签的用户画像体系，勾勒立体用户画像，深入洞察用户，精准把握受众，全方位了解用户，助力市场运营推广 。

二、用户画像标准模型与案例

消费者人群画像分析 人群画像分析怎么做

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用户画像模型案例

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用户画像模型

三、如何找到用户画像：两个方法

桌面调研：从用户的线上踪迹里找线索，相对来说比较轻和简单；

用户访谈：灵幻拷问，直到获取用户心理底层动机，相对桌面调研重，深入；

四、如何用「桌面调研」找到用户画像？

第一步：找到潜在用户

1.从企业核心用户画像倒推

什么是核心用户？

核心用户是指与企业关系最为密切，对企业价值贡献最大的那部分客户群体 。付费以复购率高，消费能力强为核心价值评判标准；免费的，以登录次数，互动次数等为核心评判标准 。

2.去相似产品/用户喜欢关注的垂直KOL那里倒推人群 。

第二步：信息收集

1.互联网网民消费路径AISPS：回归用户轨迹，在他/她经过的路径上寻找踪迹 。

用户