一般在產品工作中，我們不會單獨去做所謂的用戶畫像，而更多的是在產品設計過程中，對我們典型的用戶群體做用戶特征分析，這個意思就像是前面說的，“沒有背景和目的的用戶調研是沒有意義的”。
用戶特征分析用于“了解典型的用戶群”，用戶調研選擇用戶階段也可用。
話不多說，進入主題。
1.1 什么是用戶特征分析
a、通過各種方法，更完整了解目標群體的情況
b、描述典型的目標用戶及其群體行為
c、用戶分析 = 信息的分析
d、核心就是關注用戶心理變化，必定通過行為表現
1.2 用戶特征分析的目的
a、明確知道你的用戶真實的訴求點是什么
b、為功能設計提供核心依據（妹紙嘴上不要花，但是你送就開心；過年紅包的例子，嘴上：阿姨不能給，心里：謝謝阿姨）
c、數據挖掘與用戶推薦的底層支持
怎么做用戶特征分析呢，首先，先舉個簡單的例子：
假設有一個人，我們從外觀上只知道他是男性，除此之外我們對他完全不了解，接下來我們一步一步透露更多信息：
-25歲、碼農、本科、未婚
-愛玩英雄聯盟，但從不買皮膚
-每天加班到9點、經常上聚劃算、下午1點上淘寶、月薪25K
-經常穿優衣庫的衣服褲子
通過以上信息，咱們大致能知道這是一個高收入卻摳門的碼農。這就是基礎的用戶特征分析，下面我們來講講具體的方法。
2.1 用戶特征分析的邏輯
2.2 用戶特征分析的實際操作方法和過程
a、基礎屬性（不變，較為穩定的）：年齡、性別、星座、教育、身高、職業等
b、社會關系（較難拿到了）：有孩子、有老公、父母、兄弟姐妹等
c、消費能力（基本上難拿到或拿不到，假的概率大）：月收入、月消費、有支付寶、多少張信用卡、有無房貸、開了花唄沒有等
d、行為特征（很重要、只能分析出來）：經常團購、經常加班、上班刷微博、討厭不準時、開會不準時、在網吧上網、經常蹭網等
基本上都是拿數據說話的，通過數據分析得到行為特征，很重要
e、心理特征（從行為特征分析出心理）：價格敏感（對付方法，推便宜的東西）、品牌偏好、好攀比、猶豫和糾結、果斷、健康訴求高等等
這里舉一個布棉老師的例子。
趕集網婚戀交友類別下，客服收到用戶投訴：
在頻道上和一個女生聊天，很快就約見面了，見面地點在一個不知名的酒吧，點了上千塊的酒水，目前聯系不上了
產品經理/運營猜測：
-這是酒托騙人的情況，用戶應該是被酒托騙了
SO：
-認真對受騙的用戶進行了訪談
-要到了用戶的帳號ID和疑似酒托的ID
分析：
-酒托一般群體作案，找出一個，治理一群，大致思路如下
幫助記憶，此流程再舉個例子：
a、我軍抓到一個反革命分子，嚴刑拷打，找出密碼本
b、分析密碼本，找出電臺頻率，順便猜測出其他可能存在的密碼本
c、用這個抓獲的電臺發報：x月x號x點在某某地點集合，共商大計
d、一網打盡
3.1 個體分析（此時問卷調查是無力的，這也是不提倡問卷的弊端之一）
a、基礎信息：女性
b、社會關系：互為好友、聊過天的人、同一個IP段的
c、消費能力：無
d、行為特征：（沒有就讓開發埋點，規則條件清楚，數據肯定有的）
提出可能的行為特征
- 短時間加了很多人
- 在線時間非常長（婚戀網站，一個女的長期在線很大概率是不正常的）
- ID用了一段時間就廢棄了
- 同一個IP有很多類似的賬戶
- 同時和很多人聊天
- 回復很快
- 主動發起聊天（女生，每次都主動發起聊天，不符合人性）
- 聊天記錄10條內，出現QQ或者微信
- 聊天過程短，不超過10條
- 注冊完馬上快速加一大堆好友
結合行為特征，判斷哪些關鍵行為特征組合后能夠確定一個人是不是酒托，不一定要全部特征，適當考慮性價比最高的幾條，條件多了開發也難受
e、心理特征：酒托心理
3.2 關鍵行為特征
a、猜測關鍵的行為有哪些？
b、關鍵行為看交叉驗證，也就是重復組合關鍵行為特征
c、明確特征的計算方式，即算法、數字。例如在線時間很長 -》 超過5小時
d、命中的行為路徑是什么，分析整個流程，在哪個階段命中的這個情況。
3.3 召回驗證
a、把關鍵行為特征交叉后調出數據，然后驗證數據。
b、召回率：有多少命中策略的數據被調取出來了
c、找回準確率：召回的數據中，準確率多少 ？
d、優化：修正特征數據，調整粒度
3.4 找最有效的解決方案
a、用戶特征分析越細致，解決方案就越準確有效。在關鍵節點上進行處理，讓用戶察覺不到處理機制，避免違規用戶換法子重來。
b、解決方案的排序：用戶量和頻次進行選擇
這個案例最后的處理方式：通過阻斷聊天階段違規用戶的信息發送，用戶收不到來自酒托的任何信息，酒托方面也沒有任何提示，不會被察覺，也不會被發現，酒托覺得是為所欲為，結果毫無作用，自己就走了，降低方案后續迭代成本。
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