用户画像颠覆认知：5个你不知道的需求洞察技巧

一、用户画像：新零售的基石

在新零售时代，用户不再是冰冷的数据，而是有血有肉、有情感、有需求的个体。用户画像，正是将这些个体特征标签化的过程，它帮助企业更精准地了解用户，从而制定更有效的营销策略。想象一下，如果你是一位咖啡店老板，你是否想知道哪些顾客喜欢浓咖啡，哪些偏爱拿铁？哪些人习惯早上来一杯，哪些人喜欢下午茶时段光顾？用户画像就是帮你解答这些问题的关键。

（一）什么是用户画像？

用户画像，简单来说，就是给用户贴标签。这些标签可以是用户的基本属性（年龄、性别、地域），也可以是用户的行为偏好（购买习惯、浏览记录、兴趣爱好）。通过对这些标签的整合分析，企业可以描绘出一个个鲜活的用户形象，从而更好地理解他们的需求。

（二）用户画像在新零售中的重要性

用户画像在新零售中扮演着至关重要的角色，它能够帮助企业：

• **精准营销：** 根据用户画像，企业可以将不同的产品或服务推荐给不同的用户群体，提高营销效率。
• **优化产品：** 通过分析用户画像，企业可以了解用户对产品的需求和反馈，从而不断改进产品，提升用户满意度。
• **改善服务：** 用户画像可以帮助企业了解用户在不同场景下的需求，从而提供更个性化的服务。
• **渠道优化：** 了解用户偏好的购物渠道，优化线上线下渠道布局，提升用户体验。

二、用户画像构建的5个关键技巧

那么，如何构建一个全面、准确的用户画像呢？以下五个技巧，将颠覆你对用户画像的认知。

（一）数据收集：全渠道、多维度

构建用户画像的步是数据收集。企业需要尽可能地收集用户在各个渠道上的数据，包括：

• **线上数据：** 网站浏览记录、APP使用行为、社交媒体互动、电商平台购买记录等。
• **线下数据：** 门店消费记录、会员信息、问卷调查、电话回访等。

数据维度要尽可能丰富，不仅包括用户的基本属性，还应涵盖用户的行为数据、偏好数据、心理数据等。例如，可以记录用户在APP上的停留时间、点击次数、搜索关键词等，也可以通过问卷调查了解用户对产品的期望、对品牌的认知等。

（二）数据清洗：去伪存真，确保质量

收集到的数据往往存在噪声和错误，因此需要进行数据清洗。数据清洗包括：

• **去除重复数据：** 例如，同一个用户在不同渠道注册了多个账号，需要合并这些账号。
• **纠正错误数据：** 例如，用户的年龄填写错误，需要进行修正。
• **填充缺失数据：** 例如，用户的性别信息缺失，可以通过其他数据进行推断。

数据清洗的目的是确保数据的质量，只有高质量的数据才能构建出准确的用户画像。观远数据BI 6.0 提供的BI Management模块，作为企业级平台底座，能够保障数据安全稳定的大规模应用，为数据清洗工作提供有力支持。

（三）数据分析：挖掘用户需求

数据分析是构建用户画像的核心环节。企业需要运用各种数据分析方法，从海量数据中挖掘出用户的潜在需求。

• **描述性分析：** 了解用户的基本特征，例如，用户的平均年龄、性别比例、地域分布等。
• **行为分析：** 分析用户的行为模式，例如，用户的购买频率、购买金额、偏好的产品类别等。
• **聚类分析：** 将用户划分为不同的群体，例如，根据用户的消费习惯，将用户划分为“高消费群体”、“价格敏感型群体”等。
• **关联分析：** 发现用户之间的关联关系，例如，购买了A产品的用户，也很有可能购买B产品。

通过数据分析，企业可以深入了解用户的需求，例如，用户喜欢什么样的产品、用户在什么场景下会购买产品、用户对产品的期望是什么。 观远BI 的BI Core模块，聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析，极大地提升了数据分析的效率。

（四）标签体系：构建用户画像的骨架

标签体系是用户画像的骨架，它定义了用户画像的各个维度和标签。标签体系的设计要充分考虑业务需求，同时也要具有一定的灵活性和扩展性。

标签可以分为以下几类：

• **基础属性标签：** 例如，年龄、性别、地域、职业、收入等。
• **行为标签：** 例如，购买频率、购买金额、浏览记录、搜索关键词等。
• **偏好标签：** 例如，喜欢的产品类别、喜欢的品牌、喜欢的颜色等。
• **心理标签：** 例如，价值观、生活态度、兴趣爱好等。

标签的设计要尽可能细致，例如，可以将“喜欢的产品类别”进一步细分为“喜欢的服装款式”、“喜欢的食品口味”等。 观远Metrics 作为统一指标管理平台，可以帮助企业建立清晰的标签体系，统一数据口径，解决“同名不同义”问题，促进跨部门协作。

（五）动态更新：保持用户画像的鲜活

用户的需求是不断变化的，因此用户画像也需要不断更新。企业需要定期收集新的数据，并对用户画像进行调整，以保持用户画像的鲜活和准确。例如，如果用户购买了新的产品，就需要更新用户的偏好标签；如果用户的收入发生了变化，就需要更新用户的收入标签。

动态更新用户画像需要建立一套完善的数据更新机制，并利用自动化工具进行数据处理。 观远BI 的 实时数据Pro 功能，支持高频增量数据更新，优化实时分析场景，确保用户画像的及时性和准确性。

三、案例分析：用户画像助力新零售企业成功

让我们来看一个实际的案例，看看用户画像是如何助力新零售企业成功的。

**案例：某生鲜电商平台利用用户画像提升复购率**

**问题突出性：** 该生鲜电商平台面临着复购率低的问题，很多用户只购买一次就流失了。经过分析，平台发现用户流失的主要原因是用户体验不佳，例如，用户无法找到自己喜欢的产品、用户收到的商品不新鲜等。

**解决方案创新性：** 为了解决这个问题，该平台决定利用用户画像提升用户体验。平台通过收集用户的购买记录、浏览记录、评价信息等数据，构建了用户的个性化画像。根据用户画像，平台可以：

• **个性化推荐：** 向用户推荐他们可能喜欢的产品。
• **优化商品采购：** 采购用户喜欢的产品，减少滞销商品的数量。
• **改善物流配送：** 针对不同地区的用户，优化物流配送方案，确保商品的新鲜度。

**成果显著性：** 通过用户画像的应用，该平台的复购率显著提升，用户满意度也得到了大幅提高。具体数据如下表所示：

这个案例充分说明了用户画像在新零售中的重要性。通过用户画像，企业可以更好地了解用户，从而提供更个性化的产品和服务，提升用户体验，最终实现业务增长。观远数据 成立于2016年，总部位于杭州，致力于为零售等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。通过观远BI，企业可以像这家生鲜电商平台一样，充分挖掘用户数据的价值，驱动业务增长。

四、用户画像的挑战与未来

尽管用户画像具有诸多优势，但在实际应用中也面临着一些挑战：

• **数据安全与隐私：** 用户数据的收集和使用涉及用户的隐私，企业需要严格遵守相关法律法规，确保数据的安全。
• **数据质量：** 用户画像的准确性依赖于数据的质量，如果数据存在错误或偏差，就会影响用户画像的效果。
• **技术挑战：** 构建和维护用户画像需要强大的技术支持，例如，数据存储、数据处理、数据分析等。

未来，随着技术的不断发展，用户画像将朝着以下方向发展：

• **更精细化：** 用户画像将更加注重用户的个性化特征，例如，用户的兴趣爱好、价值观、生活方式等。
• **更智能化：** 用户画像将与人工智能技术相结合，实现更智能化的应用，例如，智能推荐、智能营销等。
• **更实时化：** 用户画像将更加注重数据的实时性，例如，实时更新用户的行为数据，以便及时调整营销策略。

五、结语：用户画像，新零售的未来

用户画像是新零售的基石，也是新零售的未来。在新零售时代，只有真正了解用户，才能赢得用户的青睐。企业需要重视用户画像的构建和应用，不断提升用户体验，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。 观远ChatBI，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应，让业务人员能够随时随地获取所需的用户信息，为业务决策提供有力支持。让我们拥抱用户画像，共同开启新零售的未来！👍🏻⭐❤️

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