用户画像方法与案例——从具象到抽象还在腾讯的时候，我对“用户画像”产生浓厚兴趣，开始海量的用户群中开始探索和实践，后来在腾讯学院开发了一门课程《用户数据分析方法与案例》，其中有一部分是用户画像个人对用户画像的理解是三个层次，可以说是三个步骤吧，从群体用户的问卷调研、数据分析到具象的个性描述，再到抽象应用，如下图所示：简单的说下对这三个层次的认知与实践一、群体定量统计分析做用户画像的基础，是通过数据对海量用户有一个初步的了解，一般采用用户数据提取分析与问卷调研两种方式进行，根据产品目标确定统计分析的维度指标分析的维度，可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析，人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；以下是腾讯开放平台的一些产品用户属性，年龄与性别的交叉分析，付费用户与年龄的交叉分析无论是后台数据分析还是用户问卷调研，都需要进行研究的效度与信度论证，保证数据尽量准确可用做问卷调研，需要做多少份问卷呢？一般是4000份以上，这个时候的抽样置信区间可以达到99%，错误率幅度在2%左右如果保持错误率2%的水平，置信水平95%，那么问卷数量可以下降到2500份。
需要注意的是一般我们回收问卷，还会通过答题完整性、一致性等多项标准剔除无效问卷，所以回收问卷尽量高于标准数量的10%案例：页游用户年龄与性别分布数据来源：2013年腾讯开放平台白皮书案例：付费用户年龄分布数据来源：2013年腾讯开放平台白皮书这本白皮书还是有不少用户数据可以供大家参考，有兴趣的同学可以去腾讯开放平台下载： Cooper提出了Persona这一概念《赢在用户》这本书将其翻译为“人物角色”，是在上面的海量数据分析基础上，进行具象化得到一个的虚拟用户有兴趣了解AlanCooper的可以去他的Google+主页看看链接： a software guy. I invented personas. They call me “The Fatherof VisualBasic”. I’m also the proprietor of Monkey Ranch, a former dairyfarm in Petaluma CA.PERSONA的含义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，该用户角色是否引起同理心。
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，是否包含关键词来阐述该目标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一个产品，一般最多满足3个角色需求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我们通过调研去了解用户，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，然后每种类型中抽取出典型特征，例如：一些个人基本信息，家庭、工作、生活环境描述，赋予一个名字、一张照片、场景等描述，就形成了一个具象的典型用户画像人物角色一般会包含与产品使用相关的具体情境，用户目标或产品使用行为描述等为了让让用户画像容易记忆，可以用具体的名字、标志性语言、几条简单的关键特征进行描述一个产品通常会设计3～6个角色代表所有的用户群体譬如下面就是我们去年做YY用户画像的一个案例：具象的用户画像作用理解用户。
人物角色是海量用户“打包”后的研究结果，是用户研究结果的生动呈现方式，是用户心里模型好的载体，可以让产品经理、设计师进行方便的换位思考提高沟通效率由于人物角色是用户研究结果的具象化，它不但生动，而且代表着用户真实的目标和动机等信息，基于统一用户认知基础的沟通，可以大大提高团队的沟通效率设计依据人物角色，让设计师找到了“以用户为中心的设计”的着力点——“用户”，在团队成员间对设计方案存在分歧时，可以依据“人物角色”来选择最佳的设计方案三、数据建模与产品应用用户研究的价值，最终还是要体现在产品的应用上一方面是产品经理、设计师在进行视觉设计、交互设计等方面进行参考另一方面，更重要的是将用户角色落实在在实际的产品中，用数据做产品在当前热议大数据的时代越来越受到重视数据建模的方法太多了，神经网络、遗传算法、蒙特卡罗算法、聚类分析、关联算法等等在目前的产品应用中，最常见的是用户分类、各种推荐算法、防流失模型等这里我们举几个常见的案例案例一：英雄联盟对新用户的类别划分新玩家进入游戏后，不同的游戏水平，将会有不同的引导体验我是新手：刚开始接触战略游戏和英雄对战游戏我玩RTS：玩过一些即时战略游戏，但是并非高手。
我玩MOBA：玩过MOBA类游戏，知道打钱、杀人、推塔、拆基地大师你懂吗：团队顶梁柱，反黑主力军，打辅助也能杀超神，没有什么能比你更强力案例二：音乐猜你喜欢F，这个案例，是当年在腾讯ISD团队时候经常打交道的O胖、春哥等哥们的作品，从歌手、专辑、单曲三个维度，融合离线计算与实时推荐机制进行设计与开发以下也是某音乐产品的推荐逻辑：案例三：流失预警模型决策树算法参考文章：《The origin of personas》，Alan Cooper链接地址：。