用户画像怎么做❓
用户画像基础
1️⃣要想搞清楚用户画像，首先得搞清楚用户
比如:
1、你的用户的特征是什么?
2、怎么描述用户需求?
3、不同阶段的用户特征又是什么?
2️⃣用户画像关系
1、用户肖像、用户细分、用户角色和用户画像的对比
2、高层、产品、开发、市场、运营眼中的用户画像
3、用户画像是一种公共语言，串联互联网商业的高层、产品、开发、市场、运营等，提高沟通效率
用户画像的原理
用户画像的方法—用户标签化。
标签是用户属性、兴趣、行为等特征的抽象与描述。
1️⃣分层标签（用户分层）
将总体中各个用户按某种特征分成若干个互不重叠的几部分，每一部分叫做层。
2️⃣AARRR 用户分层模型
AARRR 模型是由获取、激活、留存、推荐、变现等五个部分组成，形成一个用户流量漏斗
3️⃣用户业务分层
1、可以按资讯类别把用户分成科技用户、娱乐用户、游戏用户等等
2、将同一层内的用户继续切分以满足精细化需求
分群标签
按照指定规则，将总体中若干个用户合并为组，这样的组称为群
1️⃣RFM 用户分群模型
RFM是根据用户活跃程度、交易金额的贡献，对用户价值进行分群的一种方法
2️⃣用户属性分群
实际应用中，也可以基于用户属性（自然属性、社会属性）进行分群。
比如“北京-男-程序员”的体育用户群体。
3️⃣个性化标签
全面、完整、细致地标签化用户个性化特征。
通常把用户的个性化标签近似称为用户画像。
个性化标签生成主要三种方式：人工打标签、机器打标签、混合打标签（人工 机器）。
4️⃣人工打标签
人工打标签，即手动打标签，可以打上自然属性标签、社会属性标签、关系属性标签等。
5️⃣机器打标签
机器打标签，也称自动打标签，是指根据用户消费过的文本、图片、视频等数据，机器自动学习出用户兴趣、喜好等标签
6️⃣混合打标签
