用户画像作为一种设计工具，可以很好得帮助设计师跳出“为自己设计”的惯性思维，聚焦目标用户，发现核心价值，赋能产品，在互联网各类型产品中有广泛的应用。
本文将介绍用户画像概念、价值以及如何从0到1构建用户画像，希望阅读后能让大家了解用户画像相关理论，并有助于后续对用户画像的深度学习。
一、什么是用户画像？目前业界常使用的用户画像概念有2种，一种是User persona，一种User portrait，也有翻译为User profile。
第一种用户画像，即User persona根据Alan Cooper的《About Face》，是基于产品对真实世界的观察，抽象出来的具有代表性的虚拟用户模型，有时也被称为综合的用户原型（Composite User Archetype）。
这个概念最早由Alan Cooper在《The Inmates are Running the Asylum》（软件创新之路）一书中提出，后续在多处书籍进行了不停的完善。
这个画像主要特征如下：（1）描述一个用户画像包括角色描述和用户目标这里角色描述是指如名称、年龄、位置、收入、职业等，这类角色描述主要是为了使用户画像更丰富、真实，具象；重点关注的是用户动机，用户目标是其动机。
（2）可以代表相似的用户群体或类型，也可以代表个体User persona是抽象的、虚拟的，代表一个典型的用户群体；虽然也可以代表个体，但个体并不是实际独立的个人，而是从实际观察研究中综合而来。
（3）须针对具体情境-具体产品的行为和目标User persona研究的是用户在具体情境下对产品的使用，关注其在一定范围内的行为、态度、能力、动机等。
即使同一个角色，在不同产品下的动机也是有差异的，一般来说不轻易在不同产品间复用，需要考虑不同类产品的切入场景。
第二种用户画像，即User portrait是指用户信息标签化，通过收集用户多维度的信息数据（如人口统计属性、社会属性、行为偏好、消费习惯等），并对其进行统计、分析，从而抽象出的用户信息全貌，相比user persona，它更侧重于数据挖掘、标签体系搭建。
这类画像主要特征如下： 真实性：集合了每个个体的真实信息，如既有人口统计属性等静态信息，也有用户行为的动态信息。
时效性：用户动态信息并非一层不变，可以实时追踪其变化。
覆盖度广：既能监测到用户感兴趣的内容，也可以看到其不感兴趣的内容，维度众多，颗粒度粗细均有。
以下是这2类用户画像的简要差异对比：本文重点介绍第一种用户画像（user persona），至于如何创建数据画像标签及应用，会在后面的文章中介绍到，此处不再赘述。
二、用户画像的价值用户画像作为一种设计工具，其作用贯穿产品生命周期的前中后。
结合设计工作的几个阶段，画像的价值主要有： 设计前：帮助确立产品定位、目标 设计中：帮助确立设计目标、设计策略与准则 设计后：促进其他工作，如市场推广、运营活动、销售规划
三、用户画像的构建流程整体来说，用户画像（user persona）多采用定性的研究方法来进行角色划分，主要可采用的资料来源有：人种学研究、情境调查、观察法、访谈法、桌面研究等，具体实行时会根据业务情况稍作调整。
本文结合酷家乐-快搭、赢客2条业务线经验，梳理了从0到1构建画像的流程与方法，如下图所示：Step1：确立目标与画像维度明确业务目标与用户角色，不同的角色与目标在收集信息时有所差异，进而影响到最终得到的画像结果。
因此在做画像之前，需要考虑清楚画像目的。
明确目标后，就可以结合目标与角色，制定出画像信息维度。
此处有2个注意点：针对第一点，通用信息维度可以结合用户画像的构成要素，自身业务情况有选择性的摘取。
这里需要注意，to C和to B类的信息维度会有些许差异，比如to C属性产品会关注用户的性别、年龄、家庭情况、爱好习惯等，而to B类则不太关注这些，它们会更侧重用户的工作能力、工作内容、使用工作等等。
用户画像构成要素汇总：针对第二点，由于是创建用户画像，我们需要尽可能最大程度覆盖不同用户。
那找谁进行研究呢？这里介绍2个小tips。
Tips1：用户筛选条件寻找与业务紧密相关的产品、运营，一起讨论确定用户类型，在讨论中我们会定义符合条件的用户，得出一张用户筛选条件表，进而根据这张表邀约用户。
Tips2：工作职能筛选针对一些to B类岗位职能划分清楚的产品，可以基于工作职能寻找用户。
实 *** 中需要结合实际情况，看是否需要区分管理岗与普通执行岗。
以快搭智能设计业务线为例，在用户画像项目中业务目标：整体全面的了解用户特征、产品认知、使用场景与痛点目标用户：考虑目标是希望先对快搭工具侧使用用户有个全面、整体的认知，问卷法中D端&B端用户有访问&开通过快搭行为都算，而在深入挖掘场景与痛点时，结合问卷的反馈，D端和B端重点寻找活跃用户，并细分了用户身份类型。
这2者结合，最终梳理出快搭的用户画像维度。
Step2：确立调研方法确立画像信息维度后，需要结合用户、时间精力、经费等因素，选择合适的调研方法以实现信息收集。
常用的调研方法有3种： 定性研究：如访谈法、二手资料研究 定量研究：如问卷调研、数据分析 定性+定量：上面2种方法的结合。
每种方法如何选择？可以从调研方法的差异性、产品所处生命周期，再结合实际时间精力、经费等情况酌情选择。
（1）调研方法的差异性定量和定性是一个相对的概念，定量法着重了解“是什么”，即发现用户做了什么，挖掘事实信息。
而定性方法着重了解“为什么”，即挖掘用户行为背后的原因，从而理解现象。
（2）与产品生命周期对应的调研方法 新生期：这个时期产品尚未定型，目标用户也在市场探索中，可以尝试通过访谈法，找专家用户或竞对产品的用户，重点挖掘TA们使用产品的场景，核心痛点是什么，以便进行MVP版本的验证。
成长期：这时产品已经进入用户快速增长时期，随着体量的变大，用户会出现分层，暴露的问题也会越来越多，可以尝试通过定量法进行用户分层，再辅助定性了解每类用户，针对性解决问题。
成熟期：用户体量趋于平稳，产品一方面需要维稳，持续满足现有用户的需求，提升产品体验；另一方面需要尝试突破，找到细分市场，以挖掘新的增长点。
可以尝试先定性挖掘蓝海，再定量进行验证。
衰退期：定性了解原因，调整产品。
以快搭智能设计业务线为例，综合了目的、产品周期、调研方法、时间精力等因素，采用了数据+问卷+电话访谈三种方法结合。
Step3：制定计划与数据收集在明确目标与方法后，需要对整个研究进行细化，制定具体详实的执行计划并落地，把控整体节奏以收集有效的信息。
例如，若使用问卷法，则需要进行问卷设计——被访者选取——问卷投放——问卷回收。
若使用访谈法，则需要准备访谈前中后的相关资料。
采用不同方法，执行环节需要注意事项有所不同，可以针对性查阅相关方法的工具书、文章，此处不再赘述。
Step4：分析资料，角色聚类第三步骤收集整理到有效信息后，需要识别关键的行为变量，将调研到的用户与行为变量进行一一对应，并识别差异化行为模式。
在寻找可能导致用户间行为差异变量时，结合以往经验，笔者总结了一下可供参考的维度。
以行为变量为依据进行用户对应时，不必追求绝对的精准，只要相对能映射清楚即可。
梳理完后，观察可发现某些用户群体聚集在几个行为变量上，它们构成了一个显著的行为模式，由此聚类出某个角色类型。
依此类推，可以发现几个不同的行为模式。
为保证全面，映射完最好遍历一下，检查是否有用户或变量的遗漏。
以快搭为例，用户在使用智能设计工具时，行为变量可细分为：职业类型、专业技能水平、使用方式、看重因素等等，一一对应后聚类出几大类角色类型，比如其中一类追求速度，看重整体效果；另一类，重过程，讲究细节。
除了上述方法外，针对to B类的企业级产品，当用户的职能属性很强时，可以将企业职能作为划分角色类型的依据。
这时，只要针对每类角色抽样出典型样本，保证完整性，进行调研即可。
Step5：综合特征，产出画像完成角色聚类后，梳理每类角色的行为、目标、痛点等维度特征，形成画像的基本框架，并对每个角色进行属性信息、场景等详细描述，让画像更加丰满、真实。
此时需要注意： 虽然网上有提供很多画像模板，但只是参考示例，大家需要根据自己收集到的信息，制作属于自己业务的画像； 最好为每个画像贴上一张符合角色特征和所处环境的照片，传递更加情感化的信息，带入感更强。
确立画像优先级。
根据Alan Cooper的建议，一个产品最好不要超过3个用户角色，在得出画像后，需要结合覆盖人群基数大小、收益潜力、竞争优势、业务规划等维度去评估重要程度，定义好主要角色、次要角色、补充角色等 用户画像作为一种设计工具，不是一层不变的，需要随着时间推移不断进行迭代，在产品积累了一定用户量时，可以使用定量法进行验证，补充优化更多维度信息。
四、用户画像框架以快搭为例，某类角色-销售型导购画像如下：Step6：结合产品，画像落地用户画像只有落地，助力产品设计，才能体现其价值，否则就是空中楼阁。
在创建完画像后，可以组织分享画像结果，让团队内成员对服务的用户达成共识，进而探讨产品的新机会点或改进点，逐步落地到产品设计、推广营销中。
用户画像在设计前中后如何应用，后续有文章进一步详解，本文不再赘述。
总结本文对用户画像的概念、价值和构建流程方法进行了介绍，所谓实践出真知，大家可以在日常工作中尝试实 *** 一下。
目前，酷家乐正在从0到1逐步搭建覆盖全公司、各业务线的完整用户画像，我们会在这个过程中不断探索、完善画像构建方法。
作者：知乐、啊咦；公众号：酷家乐用户体验设计，欢迎关注，交流探讨。
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