人群画像分析从哪几个方面入手

人群画像分析从如下几个方面入手：

1.人群社会属性分析

从年龄、性别、地域、教育背景、职业、收入、婚姻状况、身高体重等基本信息，以上属性分析之后，可以得出目标人群的大致框架，但这远远不够，以上的信息只能提供帮助。

2.消费行为特征分析

基于特定的产品来分析，找出消费者在购买前会有哪些需要考虑的主要因素，并对各种影响因素进行分析，从中分析出主要的购买考虑因素。

3.社交触媒数据分析

根据日常使用频率较高的信息资讯和社交娱乐平台，分析用户社交相关数据，包括圈子、兴趣喜好、互动行为等，可直接帮助品牌确定目标人群聚集的媒体渠道，根据不同的渠道平台制作不同风格的广告内容。

现代交互设计之父 Alan Cooper 很早就提出了 Persona 的概念：Persona 是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，用于产品需求挖掘与交互设计。

通过调研和问卷去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后从每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、人口统计学要素、场景等描述，就形成了一个 Persona 。Persona 就是最早对用户画像的定义，随着时代的发展，用户画像早已不再局限于早期的这些维度，但用户画像的核心依然是真实用户的虚拟化表示。

可以按以下几个方向去做分析

一、特征分析

分析目标受众的特征，包括他们的性别和年龄分布、兴趣爱好、教育水平、经济收入水平、喜欢逛的奥慧网络的网站和内容等等。

二、心理分析

分析目标受众的心理。主要就是分析目标受众在做购买决策时，会考虑哪些因素呢？比如，产品、服务质量、价格、知名度和效果等等。而且针对不同的阶段，目标受众的需求也不一样。分析了目标受众的心理，根据他们的不同需求制定不同的推广方法

三、搜索行为分析

分析目标受众的搜索行为。不同行业/细分业务的目标受众的搜索行为和上网习惯是不同的，比如游戏行业的目标人群，可能绝大部分是在晚上上网；比如办公家具行业的目标人群，可能是在白天上班时间浏览购买。需要针对不同人群设置不同的投放时间段。

四、地域分析

分析目标受众的地域分布。地域分布的分析主要是了解目标受众集中在哪些地域，对于转化效果好的地域可以投放。比如生活服务类的行业，本身就具有地域限制，只适合投放本地，可以根据统计工具统计到提交预约主要是哪些市，甚至细化到区，然后对区域投放。

何为人群画像(或用户画像)?

简单讲就是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，抽象模拟出的一种调查分析报告，是用户信息标签。

构建人群画像一般需要哪些数据维度？

社会属性：包括年龄、性别、地域、血型、受教育程度、职业、收入、家庭状况、身高、体重等基本信息；

心理属性：包括性格、能力、气质、价值观、情感、思维等；

兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等；

消费特征：与消费相关的特征，通常以收入多少来划分；

位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等；

设备属性：使用的终端特征等，如手机品牌、安卓还是iso系统、移动还是PC端、使用4G还是wifi等；

行为数据：访问记录、访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据；

社交数据：用户社交相关数据，包括圈子、兴趣喜好、互动行为等；

用户画像分析有何作用？

说了这么多维度，这么标签属性，这些有什么作用呢？

很多人可能会说这些东西跟我有毛关系。。。。

但是对于几乎所有的无论是传统型企业还是互联网企业，这些数据就大有价值了！

在已经到来的大数据时代，“数据就是新的石油”

总体来说，用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点。

同时，也可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策，提升ROI；更有助于避免同质化，进行个性化营销。

用户画像分析的作用主要体现在以下5个方面：

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；

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；

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；

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；

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；

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