用戶畫像資料庫是什麼

『壹』 什麼是用戶畫像,一般用戶畫像的作用是什麼

用戶畫像是通過數據分析和挖掘從用戶的各類數據中提取共性特點的過程。作為大數據的根基，用戶畫像完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。

用戶畫像是在解客戶需求和消費能力，以及客戶信用額度的基礎上，尋找潛在產品的目標客戶，並利用畫像信息為客戶開發產品。提到用戶畫像，很多品牌商都會提到全方位用戶畫像，其實全方位用戶畫像是一個廣告宣傳用語，根本不存數據可以全面描述用戶，透徹了解用戶。人是非常復雜的動物，信息緯度非常復雜，僅僅依靠外部信息來刻畫客戶內心需要根本不可能。

用戶畫像一詞具有很重的場景因素，不同企業對於用戶畫像有著不同對理解和需求。舉個例子，金融行業和汽車行業對於用戶畫像需求的信息完全不一樣，信息緯度也不同，對畫像結果要求也不同。每個行業都有一套適合自己行業的用戶畫像方法，但是其核心都是為客戶服務，為業務場景服務。

『貳』 什麼是用戶畫像呢一般用戶畫像的作用是什麼

怎樣為用戶「畫像」？
為用戶畫像的焦點工作就是為用戶打「標簽」，而一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最後將用戶的所有標簽綜合來看，基本就可以勾勒出該用戶的立體「畫像」了。
具體來講，當為用戶畫像時，需要以下三個步驟：
首先，收集到用戶所有的相關數據並將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如瀏覽網頁、搜索商品、發表評論、接觸渠道等；
其次，通過剖析數據為用戶貼上相應的標簽及指數，標簽代表用戶對該內容有興趣、偏好、需求等，指數代表用戶的興趣程度、需求程度、購買概率等；
最後，用標簽為用戶建模，包括時間、地點、人物三個要素，簡單來說就是什麼用戶在什麼時間什麼地點做了什麼事。
如何利用用戶畫像進行精準營銷？
消費方式的改變促使用戶迫切希望盡快獲取自己想要了解的信息，所以說，基於用戶畫像上的精準營銷不管對企業還是對用戶來說，都是有需求的，這會給雙方交易帶來極大便捷，也為雙方平等溝通搭建了一個暢通平台。
何謂「用戶畫像」？
在互聯網逐漸步入大數據時代後，不可避免的為企業及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過於，消費者的一切行為在企業面前似乎都將是「可視化」的。隨著大數據技術的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘潛在的商業價值。於是，「用戶畫像」的概念也就應運而生。
用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌，可以看作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。

『叄』 資料庫是指什麼呢

資料庫，可視為電子化的文件櫃，即存儲電子文件的處所。

所謂「資料庫」是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。在資料庫中，用戶可以對文件中的數據進行新增、查詢、更新、刪除等操作。

因為使用io流文件存儲數據有很多弊端如文件存儲數據存儲效率低、不管存還取操作都較麻煩、一般只能保存小量字元串數據等。為了解決這些弊端，才有資料庫的出現，使用資料庫存儲數據就可以很好的解決這些弊端。

資料庫管理系統：

資料庫管理系統是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。

資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如伺服器群集、行動電話。

或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能沖量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度；亦或其他的分類方式。

『肆』 用戶畫像是什麼

用戶畫像又稱用戶角色，作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。

目前市場是分為 To C 和 To B 兩類用戶畫像需求，網上傳播的用戶畫像一般以 C 端為主，它們模版多，方法全，RFM 模型成熟，並逐漸衍生出一些用戶洞察公司，幫助企業完善用戶畫像。但這些 C 端模版對於 To B 端的企業來說無法直接套用，並且兩者用戶畫像研究群體不同，導致在洞察方法上也略有差異。

此處我以製作 To B 用戶畫像為例進行闡述，希望可以解決你的疑問，它的的主要內容包括：

1、用戶基本信息

用戶基本信息很好理解，B 端客戶一般為企業，它的基本信息就包括企業信息，組織架構，公司特徵等，這些信息對我們建構用戶基本框架提供了很大的幫助。根據用戶基本信息，可以將用戶團隊規模大致分為 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等類型。或者可以根據所在行業的核心關注指標來進行不同團隊的劃分。

此處，我們以 20 人～50 人的公司為例，模版中可以依次填入公司名稱、公司特徵、組織架構的信息。

洞察用戶進而輸出完整的用戶畫像報告這是我們每個人都必須了解的事情，無論你是產品、設計還是運營、銷售，了解用戶可以讓我們更有針對性地幫助他們達成目標。

這個模版我已經上傳至藍湖的「超級文檔」，大家可以在創建文檔時直接選擇，希望你能喜歡！

『伍』 用戶畫像是什麼怎樣建立用戶畫像

用戶畫像又稱用戶角色（Persona），作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。我們在實際操作的過程中往往會以最為淺顯和貼近生活的話語將用戶的屬性、行為與期待聯結起來。作為實際用戶的虛擬代表，用戶畫像所形成的用戶角色並不是脫離產品和市場之外所構建出來的，形成的用戶角色需要有代表性能代表產品的主要受眾和目標群體。

一般的，用戶畫像在產品沒有上線、市場前景較為模糊、產品需求還需探索的階段，定性化的用戶畫像能有效地節省時間、資源，在較短的時間通過桌面研究、訪談等定性化的方法來獲得用戶畫像是一種比較可行和最優的方式。而事實上，用戶畫像是一種能將定性與定量方法很好結合在一起的載體，通過定量化的前期調研能獲得一個對於用戶群較為精準的認識，在後期的用戶角色的建立中能很好地對用戶優先順序進行排序，將核心的、規模較大的用戶著重突出出來。定性化的方法雖然無法對不同單位的特徵作數量上的比較和統計分析，但能對觀察資料進行歸納、分類、比較，進而對某個或某類現象的性質和特徵作出概括，在角色建構的過程中定性化的方式能獲得大量用戶的生活情境、使用場景、用戶心智等資料，進而形成活生生的用戶類型。基於後台數據的支持和挖掘，可以用戶畫像選擇將定量化和定性化方法相結合來創建用戶畫像。

用戶畫像是在創造一系列的「典型」或者「象徵性」的用戶，但用戶畫像的一個更高層次的功用在於使用用戶畫像融合邊緣情況的行為或需求。

首先,可以對後台數據進行提取，通過後台數據挖掘了解到用戶上網環境的一些關鍵指標。在對用戶使用場景有一些初步把握後，我們隨機提取了10萬用戶UID樣本量，獲取用戶職業身份、年齡、性別、學歷、瀏覽習慣(手機、瀏覽器)，用戶的交易偏好等關鍵因素，進行清洗後，使用SPSS聚類分析確認區分最明顯的因素。

其次， 在用戶畫像的過程中有一個很重要的概念叫做顆粒度，就是我們的用戶畫像應該細化到哪種程度。舉一個極端的例子，如果「用戶畫像」最細的顆粒度應該是細到每一個用戶每一具體的生活場景中，但是這基本上是一個不可能完成的任務，同時如果用戶畫像的顆粒度太大，對於產品設計的指導意義又相對變小了，所以把握好畫像的總體豐富程度顯得異常重要了。可通過調查問卷的形式來減小顆粒度。

再次，在前期數據支持下，在這一階段就需要發揮變性研究的長處了，前期如果是一個搭建骨架的過程，那麼這一階段就是一個塑造一個有血有肉的活體的過程了。重點挖掘其生活情境與使用場景。圍繞用戶的行為特徵，通過添加環境、人際關系、操作熟練程度、使用意向、人口統計學屬性等細節對用戶進行描述，形成用戶畫像的框架。此外，對用戶畫像取合適的名字、適當描述個性，附照片等能使角色更加生動，栩栩如生，更易於設計師形成直觀印象。
David Travis認為一個令人信服的用戶角色要滿足七個條件，即PERSONA
P 代表基本性（Primary research）指該用戶角色是否基於對真實用戶的情景訪談
E 代表移情性（Empathy）指用戶角色中包含姓名、照片和產品相關的描述，該用戶角色是否引同理心。
R 代表真實性（Realistic）指對那些每天與顧客打交道的人來說，用戶角色是否看起來像真實人物。
S 代表獨特性（Singular）每個用戶是否是獨特的，彼此很少有相似性。
O 代表目標性（Objectives）該用戶角色是否包含與產品相關的高層次目標，是否包含關鍵詞來描述該目標。
N 代表數量（Number）用戶角色的數量是否足夠少，以便設計團隊能記住每個用戶角色的姓名，以及其中的一個主要用戶角色。
A 代表應用性（Applicable）設計團隊是否能使用用戶角色作為一種實用工具進行設計決策

缺點：對於不同的數據來源，可以獲得的用戶的數據只是少量的。了解不同用戶在不同情境（交通過程中，上班途中，睡覺前）的典型使用行為與習慣，在不同情景下，不同典型用戶操作行為和習慣有什麼不同。同時我們按照職業分類用戶的方法可能還存在問題，還需要研究不同行業人士、不同職業背景、不同身份地位的人的行為，細化專業人員與專業行業，以使用行為模式為特徵提取共性，探索在不同典型場景開發出新需求點的可能性。

『陸』 用戶畫像的作用是什麼

伴隨著大數據應用的討論、創新，個性化技術成為了一個重要落地點。相比傳統的線下會員管理、問卷調查、購物籃分析，大數據第一次使得企業能夠通過互聯網便利地獲取用戶更為廣泛的反饋信息，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要商業信息，提供了足夠的數據基礎。伴隨著對人的了解逐步深入，一個概念悄然而生：用戶畫像，完美地抽象出一個用戶的信息全貌，可以看作企業應用大數據的根基。在互聯網、電商領域用戶畫像常用來作為精準營銷、推薦系統的基礎性工作，其作用總體包括：（1）精準營銷：根據歷史用戶特徵，分析產品的潛在用戶和用戶的潛在需求，針對特定群體，利用簡訊、郵件等方式進行營銷。（2）用戶統計：根據用戶的屬性、行為特徵對用戶進行分類後，統計不同特徵下的用戶數量、分布；分析不同用戶畫像群體的分布特徵。（3）數據挖掘：以用戶畫像為基礎構建推薦系統、搜索引擎、廣告投放系統，提升服務精準度。（4）服務產品：對產品進行用戶畫像，對產品進行受眾分析，更透徹地理解用戶使用產品的心理動機和行為習慣，完善產品運營，提升服務質量。（5）行業報告&用戶研究：通過用戶畫像分析可以了解行業動態，比如人群消費習慣、消費偏好分析、不同地域品類消費差異分析
根據用戶畫像的作用可以看出，用戶畫像的使用場景較多，用戶畫像可以用來挖掘用戶興趣、偏好、人口統計學特徵，主要目的是提升營銷精準度、推薦匹配度，終極目的是提升產品服務，起到提升企業利潤。用戶畫像適合於各個產品周期：從新用戶的引流到潛在用戶的挖掘、從老用戶的培養到流失用戶的迴流等。