什么是用户画像？如何分析用户画像？
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
如果有用户经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。
用户画像是什么意思
演示机型：Iphone 13&&华为P50&&小米11？？？？系统版本：iOS 15&&HarmonyOS 2&&MIUI 12。5？？？？
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。在实际操作的过程中会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
如何创建一个有效的用户画像
创建一个有效的用户画像的方法如下：
1、理解用户。合理的、有效的用户画像建立在对目标用户的充分理解基础之上。对用户从态度到行为，再到一些细节特征的立体数据的收集，对于建立一个生动的、具有参考价值的用户画像至关重要。收集数据的方法有很多，比如深度访谈、影随、文化探寻。方法只是手段，没有所谓的标准方法，达到收集数据、理解用户的目的即可。重要的是数据目标的确立，每个人身上有太多的属性、太多的特征、太多的故事，有些信息收集过来有可能反而会成为噪音。因此，在收集数据前，时应该先明确自己的研究范围，针对性的挖掘真实用户身上的相关信息。
2、寻找关键变量。关键变量是指导致用户对目标产品或服务的相关行为产生差异的核心因素。每个用户身上有很多属性、性别、年龄、家庭状态、文化水平、性格特征、互联网行为偏好、消费观、理财观、个人爱好，需要从这些众多特征中识别，哪些才是导致用户对目标产品或服务的态度及使用行为产生差异的主要原因。
3、聚类。关键变量是帮助用户聚类的核心维度，有了关键变量后则可以通过将每个维度上的“信息值”串联，得到用户画像的核心特征，所以接下来的工作就是回顾收集到的用户数据，将每个受访用户的行为标记在各个维度以记录该行为特征出现的概率，用以推算该信息值覆盖的用户数量。尝试连接分布在每个维度上的“信息值”，找出具有代表性的用户形象。根据经验，典型用户的分布规律一般有以下两种情况。第一是尽量合理覆盖每个变量两端的“极端信息值”，第二是尽量合理的连接用户行为集中的信息值。
宏图远见 可以分析用户画像吗？
- 如题
- 可以，首先要知道你的客户是谁，在哪里，然后根椐年龄性别爱好，消费能力，作息时间等就可以大概地把客户的画像勾勒出来。
