用户画像数据库是什么

『壹』 什么是用户画像,一般用户画像的作用是什么

用户画像是通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。作为大数据的根基，用户画像完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。

用户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。提到用户画像，很多品牌商都会提到全方位用户画像，其实全方位用户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述用户，透彻了解用户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。

用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。

『贰』 什么是用户画像呢一般用户画像的作用是什么

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

『叁』 数据库是指什么呢

数据库，可视为电子化的文件柜，即存储电子文件的处所。

所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。在数据库中，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

因为使用io流文件存储数据有很多弊端如文件存储数据存储效率低、不管存还取操作都较麻烦、一般只能保存小量字符串数据等。为了解决这些弊端，才有数据库的出现，使用数据库存储数据就可以很好的解决这些弊端。

数据库管理系统：

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。

或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。

『肆』 用户画像是什么

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。

此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：

1、用户基本信息

用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。

此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。

洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。

这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

『伍』 用户画像是什么怎样建立用户画像

用户画像又称用户角色（Persona），作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。

用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。

首先,可以对后台数据进行提取，通过后台数据挖掘了解到用户上网环境的一些关键指标。在对用户使用场景有一些初步把握后，我们随机提取了10万用户UID样本量，获取用户职业身份、年龄、性别、学历、浏览习惯(手机、浏览器)，用户的交易偏好等关键因素，进行清洗后，使用SPSS聚类分析确认区分最明显的因素。

其次， 在用户画像的过程中有一个很重要的概念叫做颗粒度，就是我们的用户画像应该细化到哪种程度。举一个极端的例子，如果“用户画像”最细的颗粒度应该是细到每一个用户每一具体的生活场景中，但是这基本上是一个不可能完成的任务，同时如果用户画像的颗粒度太大，对于产品设计的指导意义又相对变小了，所以把握好画像的总体丰富程度显得异常重要了。可通过调查问卷的形式来减小颗粒度。

再次，在前期数据支持下，在这一阶段就需要发挥变性研究的长处了，前期如果是一个搭建骨架的过程，那么这一阶段就是一个塑造一个有血有肉的活体的过程了。重点挖掘其生活情境与使用场景。围绕用户的行为特征，通过添加环境、人际关系、操作熟练程度、使用意向、人口统计学属性等细节对用户进行描述，形成用户画像的框架。此外，对用户画像取合适的名字、适当描述个性，附照片等能使角色更加生动，栩栩如生，更易于设计师形成直观印象。
David Travis认为一个令人信服的用户角色要满足七个条件，即PERSONA
P 代表基本性（Primary research）指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈
E 代表移情性（Empathy）指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心。
R 代表真实性（Realistic）指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。
S 代表独特性（Singular）每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
O 代表目标性（Objectives）该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标。
N 代表数量（Number）用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。
A 代表应用性（Applicable）设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策

缺点：对于不同的数据来源，可以获得的用户的数据只是少量的。了解不同用户在不同情境（交通过程中，上班途中，睡觉前）的典型使用行为与习惯，在不同情景下，不同典型用户操作行为和习惯有什么不同。同时我们按照职业分类用户的方法可能还存在问题，还需要研究不同行业人士、不同职业背景、不同身份地位的人的行为，细化专业人员与专业行业，以使用行为模式为特征提取共性，探索在不同典型场景开发出新需求点的可能性。

『陆』 用户画像的作用是什么

伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像，完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括：（1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销。（2）用户统计：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。（3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。（4）服务产品：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。（5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析
根据用户画像的作用可以看出，用户画像的使用场景较多，用户画像可以用来挖掘用户兴趣、偏好、人口统计学特征，主要目的是提升营销精准度、推荐匹配度，终极目的是提升产品服务，起到提升企业利润。用户画像适合于各个产品周期：从新用户的引流到潜在用户的挖掘、从老用户的培养到流失用户的回流等。