用户运营知识结构按性质分类看专业系统的总结到系统的总结——用户画像

互联网流量红利早就消失——各大媒体

移动互联网红利进来了——李开复

“超级用户”模式的能够着眼点是“关系”，“普通用户”和“超级用户”之间的关系，得象象女生和女朋友，向别的女生释放善意没问题啊，但你更关注估计是女朋友。——逻辑思维

智能手机2020年规划流量消失、红利过去、超级用户思维、智能手机市场国内氯化铁溶液……

这是我们从2016年起到现在，在各类互联网大咖包括媒介平台看到不超过的关键词了。

因此，用户运营结束有了地位，怎么全面盘活2个装甲旅的用户群体是每一个（移动）互联网公司老板们确定的问题。

2018年始，在给自己做工作规划的时候，暗下了运营知识深度学习的两个方向：用户运营、数据分析。

做自主运营这么多年，也看了不少用户运营的文章和书籍，每个大咖写的都而且好，只不过都够系统，所以我盘算自己是可以梳理下用户相关的知识结构。

终于再拖延了四分之一2018年之后的近1个月时间，把沉淀在Evernote的大咖文章做了梳理和综合归纳，分享给大家，皆有可能。

文章主要从三个方向来梳理用户运营的知识结构：用户画像、用户生命周期、用户进阶激励。

内容参插会给到每个环节要的准备工作、监测数据等，篇幅较长，分三次首页，看官要有耐心~

感谢浏览。

一、用户画像

误区：Persona（用户角色）VSProfile（用户画像）

Persona用户角色

描绘出抽象概念一个自然人的属性

实际调研问卷、电话访谈等手段完成用户的定性特征——用户间有差异，毕竟未知差异，所以才要详细解释

是用户属性的**，也不是详细谁，放一张某某的照片也替至少共情。它肯定能准确描述出产品用户，像是会设置中三到四个用户角色，也通常意义上的目标用户群体

用户角色有缺点，评估用户属性时不可量化，也很难不能证伪。你到底它可以确定的有没真目标群体，用户群体也随时间推移变化，因为用户角色是需要不停改。

Profile用户画像

和数据挖掘、大数据密不可分的应用，被更多运营和数据分析师使用，是门类丰富具体解释用户数据的变量**

实际数据建立起描绘出用户的标签

基于条件用户画像的应用：推荐算法、广告系统、活动营销、内容推荐一下、兴趣偏好

当我们要想你选择某部分用户群体做精细化运营时，会用用户画像筛选后出某一特定的群体

用户画像是三个古怪的系统，随着产品慢慢的成熟，会参照不同的业务场景设计有所不同的标签，用户角色是提炼和概括，而用户画像需要价格公道。

用户

用户画像也可以相关参考用户角色设计，用户角色也能使用用户画像的属性，可实际差别很小

什么是用户画像？

用户画像是依据什么用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象概念出的一个标签化的用户模型

构建体系用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是按照对用户信息讲而来的高度武器精炼的特征标注

除此之外“标签化”，用户画像还具备的特点是“低十字交叉率”，当两组画像以外权重较小的标签外其余标签简直不对，那肯定可以将二者单独设置，会弱化低权重标签的差异

用户画像的作用是什么？

1、精准营销：总结产品潜在用户，针对某一特定群体凭借短信邮件等方式接受营销

2、用户统计：.例如中国大学可以购买书籍人数TOP10，全国分城市奶爸指数

3、数据挖掘：构建体系智能推荐系统（.例如：凭借关联规则换算，喜欢红酒的人正常情况喜欢什么运动品牌；凭借聚类算法讲，很喜欢红酒的人年龄段分布情况）

4、进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量：当然这也就相当于市场调研、用户调研，快速下定位服务群体，能提供高水平的服务

5、对服务或产品通过私人订制：即个性化的服务某类群体甚至连每一个用户（比如：某公司想很快推出一款面向5－10岁儿童的玩具，实际用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重的最，那么就给新产品能提供类更加客观意义最有效的决策依据。）

6、业务经营分析在内竞争结论：会影响企业发展战略

用户画像的形成完整流程

数据收集：

网络行为数据：活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等

服务内行为数据：打开浏览器路径、页面停留时间、访问深度、任何页面浏览次数等

用户内容偏好数据：浏览的网页／收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好、品牌偏好等

用户交易数据：贡献率、客单价、连带率、回头率、流失率等

抽取到的数据肯定不会是100%详细的，都具有不确定性，这就需要在后面的阶段中建模来再推测，例如某用户在性别一栏填的男，但是从其行为偏好可确认其性别为“女”的概率为80%。

存储用户行为数据时好是而储存下发生该行为的场景，以便于更好地参与数据分析。

行为建模：

该阶段是对上阶段收集到到数据的处理，接受行为建模，以抽象出用户的标签，这个阶段崇尚的应是大概率事件，按照数学算法模型尽很有可能地可以排除用户的偶然行为

这时也要用到机器学习，对用户的行为、偏好并且猜测，再则一个y＝kx＋b的算法，X代表试求信息，Y是用户偏好，方式不时的不精确k和b来精确计算Y。

贴标签：

1、用户汽车模型：根据用户对“汽车”话题的关注或网上购买相关产品的情况来确定用户是否是有车、是否是准备好买车

2、用户忠诚度模型：通过推测＋聚类算法推测用户的忠诚度

3、身高体型模型：参照用户网上购买服装鞋帽等用品确定

4、文艺青年模型：根据用户发表意见、评论等行为确定用户是否为文艺青年

5、用户价值模型：确认用户是对网站的价值，对于增加用户留存率的很用处（电商网站好象不使用RFM实现程序）还有一个消费能力、违约概率、会流失概率等等诸多模型。

关与标签化：

1、28级标签：第一级标签是基本信息（姓名、性别）；第二级是消费习惯、用户行为

2、32级分类：人口属性，地理位置（工作地址、家庭地址）

统合画像：

该阶段无疑是二阶段的个进入到，要把用户的基本属性（年龄、性别、地域）、定购能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化

统合流程

数据可视化分析：

这是把用户画像唯一依靠下来的一退，在此步骤中就像是根据群体的分析，比如说也可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以对他针对性的运营

用户建模：

基础属性：性别、职业、年龄段、收入水平、婚育情况、重新活跃城市、教育程度、……

用户分级：生命周期、价值分级标准、优惠敏感度、基于马斯洛满足用户需求

兴趣偏好：团购偏好（品类）、外卖偏好（品类、品牌）、电影偏好（导演、演员、电影类型……）

行为属性：团购（下单付款次数、消费频度、评价质量、期刊等级倾向）、外卖、酒店、电影

人群属性：旅游达人、车主朋友们、……

基于马斯洛用户需求的用户分级：

马斯洛用户需求

1、必须清楚产品的精准受众群体，分析并确认这类群体的性格特性与使用习惯，别局限于在自己产品中去想这类人群的特性，只不过是具有XXX特性的人群，走进我的产品中，会有哪些使用习惯与心理特性。

2、搭建中用户成长体系时，肯定会会会出现不同阶层之间的边缘不清晰现象，我们不需要观察达成协议每个成就的用户群体比例，来原先如何界定每个阶层。

3、用户是波动的，不一定会几乎遵循我们界定好的体系变动，我们没有必要稳抓每一个用户，如果能绝对的保证大体用户是按节奏通过的即可，如果不是会出现小批量用户跃层上浮或会下降，此时我们应该是看如何确定有现象级事件再产生，或者用户生态体系是否需要搭建的有偏差。

基础用户：

请看：仅是内容的消费者，即泛读内容，但应该不会产生点zan、评论、分享等与其他用户才能产生互动的行为，打开浏览器内容的方向不必须明确，本身随机性。

稳定性：极不稳定点，时刻会因产品内容、功能、社区氛围等原因流失。

特性：此类用户人之多，对于产品的需求也众多都差不多。

对应需求：生理的需求

标准用户：

描述：

不再是内容的消费者，开始逐渐地通过点zan、评论等实现成本低的操作，浏览的网页内容方向更加明确

稳定性：较很稳定，会只不过产品内容我推荐太少十分贴切、功能太差完备远远离开，是对产品本身一定会的耐心，肯定不会突然赶回

特性：从游兵散勇且凝集的基础用户演化而来，实现程序从直接看者到参与者的身份转变中。

对应需求：安全需求

主体用户：

请看：才是承上启下的社区参与者，及有一定会的社区知名度，又能不能过度产出一些其它内容，转动起来社区氛围

稳定性：稳定啊，是对产品的功能与氛围认识且得到，但很有可能会毕竟长时间只是付出（发贴子、评论），却难以能得到别人相当的回应而离开。

特性：注重实际产品功能之外的其实情感，不再继续满足的条件于产品本身给他的体验，又开始查哈在产品内获得的满足感与成就感等。

对应需求：社交需求

核心用户：

具体解释：产品中具高是有影响力的小V用户，可产出较品质优良内容，同时在产品中本身较大影响力，更具较稳定的带动性。

稳定性：太稳定点，在产品中的影响力很强，具备较容易粉丝，很有可能会在产品中通过个人变现，因此充足稳定。

特性：追求大量的用户竞相模仿，在内看中自己在产品中的群体口碑，只希望我得到大量用户的正面评价，部分用户会所以并且快速变现，实现程序物质收入。

不对应需求：自我实现需求

明星用户：

详细解释：本身极强的影响力与知名度，都属于为产品进行背英语的明星式人物，对于产品用户的行为方式与舆论走向具高会增大的影响。

稳定性：相当很稳定，一类平台数以万计差不多的大V，依据二八法则来看，这类明星用户吸引大部分用户的关注，物质能够变现不行最简形矩阵于心理的满足，只不过是是可以成为职业化改革的一种收入。

特性：具备大量的支持者用户，这对产品的走向与舆论有着主导性作用，同样可为产品凭空创造源源不断地的活动，属于什么加快产品的风向标人物

填写需求：自我价值实现

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用户画像部分的思维导图（幕布）