《好设计，有方法：我们在搜狐做产品体验设计》 —1.3　通过产品数据勾勒用户画像

1.3　通过产品数据勾勒用户画像

1.3.1　用户画像的3个维度

用户画像是根据产品业务需要，将多维度统计到的用户信息进行聚类整合，从而勾勒出目标用户的群体特性。在产品中被称为“ 受众定向 ”，用户画像不仅可以得到精准的用户需求，还能反映出产品存在的问题。这类用户是产品的代言人，围绕这些群体的需求优化产品，产品的问题就更具有针对性。所以，勾勒出用户画像对产品的重要性可想而知。

我们研究用户画像主要依托产品的运营数据，通过用户的基本信息和产品中的网络行为，勾勒出不同群体的用户画像。我们将这种方式划分为递进的三个维度：信息画像、行为画像、分群画像。

信息画像：即用户的基本信息，属于静态数据，包括地域、性别、收入、婚否、家庭、职业、收入、资产、消费水平等。

行为画像：即用户在产品中的网络行为，又叫动态数据，包括用户的浏览习惯、访问时长、使用频次、消费记录、喜欢偏好、行为轨迹等。

分群画像：就是细分用户群体，根据产品业务的需求，将具有共同业务特性的用户贴上标签，聚合标签划分群体画像。

在PC时代我们主要通过各种渠道把用户引进来，保证PV/UV稳步攀升，完成所谓的关键绩效指标，俗称KPI（Key Performance Indicator）。PC端产品很大一部分营收是依靠广告，广告主想要曝光量，只要曝光量达标就万事大吉了，这种赢利模式促使PC端产品义无反顾地经营流量。在业务层面还会看转换率，如一款页游拥有100万用户，有10万人付费购买了增值业务，那转化率就是10%。所以PC端产品的流量和转化率就成了公司和客户双赢的必经之路。至于访问的用户到底是谁，已然变得不重要了。所以，在PC时代没有留存、粘性的概念，至于当下的用户，明天会不会来，根本不是网站关心的重点。

移动时代的来临，彻底打破了这一格局，手机作为终端设备的独立IP站上了历史舞台，统计就更具针对性，变得相对容易，所以统计指标就变成了新增、日活、留存等，这些数据可以清晰地呈现出产品的运行状态，同时也可以反映出用户的需求程度，所以了解用户就可以更精准地优化产品。下面我们通过以上三个维度来寻找用户画像。