用户画像不是标签堆砌，而是业务决策的底层支撑。本文从目标识别、需求拆解到触达路径，系统讲解如何构建真正“有用”的用户画像，帮助你从数据中提炼洞察，让运营动作更精准、增长更高效。

一提起用户画像，经常有同学罗列了一堆性别，年龄，消费金额等指标，却很难得出有用的结论。导致自己做得很辛苦，领导还不满意。今天，陈老师用一文讲清楚：如何把零散的标签组织起来，做有价值的用户画像。

站在运营的视角，之所以需要用户画像，就是想针对不同用户的需求，更准确的开展动作。用更低的成本，换取更高的增长。因此，做用户画像分析，一定要讲清楚：

1、目标用户是谁

2、他们有何需求

3、怎么接触他们

4、哪种手段管用

这样运营用起来才趁手，而第一步就是：识别目标用户。

一、识别目标用户

针对用户，我们有一些直观的想法：

• 新用户：先留存下来，争取消费1笔
• 老用户中大客户：多消费高毛利产品
• 老用户中小客户：争取提升，至少不要流失

因此，根据用户注册时间/消费记录/当前活跃状态，对用户进行标记，是第一步。这里可以利用RFM模型，区分用户的不同状态（如下图）。

标记完用户状态以后，先不要急着罗列细节，而是先看用户整体结构：

• 如果当前新用户多但留存率，就优先解决新人留存问题
• 如果当前老用户中大客户复购下降，就优先解决老人复购问题
• 如果当前老用户中高频消费小客户多，就找增量销售机会

总之，先看用户结构，挑重点问题下手，能更好的辅助业务决策。不至于陷在茫茫多数据细节里。

二、分清用户需求

用户需求，包括：

1. 对产品的需求
2. 价格敏感度
3. 优惠形式偏好

三个部分（如下图）

首先，有些企业面向的客群非常固定，可以直接用表单收集关键信息，比如：

• 教培行业：小朋友年龄，年级
• 医疗行业：病人的年龄，病症
• 汽车行业：品牌，车型，价位
• 软件行业：系统类型，预算范围

此时能问就直接问，还可以过滤非目标用户。

其次，可以从用户消费的频次，金额进行需求确认。这里有横向，纵向两种算法。可以根据自己公司用户消费频次多少，选择合适办法（如下图）。

第三，如果手头有用户互动数据，比如：

• 对种草文章点击
• 收藏，加购，转发
• 团购预约，领券

也可以用来预判用户需求，方法和判断消费行为相同，都是基于行为频次多少预判。

这部分工作，是用户画像的核心。之所以用户画像比全量推活动要精准，完全取决于人群需求的识别，因此不但要把分类做细，还建议结合ABtest和活动，测试标签准确性。

三、明确联系方式

企业推动产品再好，能触达客户才重要。因此需要识别出：

• 用户到店/登录APP频次高低
• 用户到店/登录APP是否有固定时间
• 用户对短信/外呼/Push的响应率
• 用户对哪一类信息（新品/优惠/服务）响应多

注意！如果某类型用户天生活跃度高，到店/登录APP频繁，那么用户画像输出的重点，就不是“选一个高效率的渠道”，而是“讲什么内容用户会理睬”，选择合适的产品推送，提高用户消费响应率。

如果某类型用户天生活跃度低，或者干脆处于流失状态，那么只能多渠道尝试联系用户，此时需要详细记录，各个渠道对用户推送/触达，并进一步打标签，标记：

• 是否多次触达无法唤回（彻底流失）
• 哪一种形式对该群体召回效果相对好
• 哪一种内容对该群体召回效果相对好

这样的标签积累，能有帮助业务有效剔除彻底流失用户，减少无效信息推送降低成本，聚焦到尚有希望的用户身上。

四、沉淀有效经验

基于用户画像，形成的精细化运营方案，会包含：目标群体，需求判断，触达渠道，营销手段四部分。作为数据，可以进一步记录营销效果。

对营销效果的记录与复盘非常重要。它可以帮助我们验证先前对用户需求的预判，沉淀有效结论。并且，针对同一个客群，变更营销措施，能测试出哪一个标签事实上效果更好。从而找到核心影响因素。这对于企业的长期发展都是非常有益的，也有助于自己的能力提升，将来面试新工作，也好证明能力。