心理咨询师营销画像

这就是数据分析前期数据搜集的作用。互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品 2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品； 3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向等等数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？ 数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！ 数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。 分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。

作为营销人，你真的懂 “用户画像” 吗？本视频讲解面对很多用户画像的标签，我们该怎么用，是先考虑构建用户画像和用户标签，还是先考虑营销应用的场景？

用户数据分析包括什么？

互联网竞赛进入下半场，也就越发要求更精细化的运营，也就自然少不了用户数据分析的部分。

用户数据分析包括什么呢？首先我们需要知道我们现有的数据里有什么，如果像 人口学信息、行为数据、态度数据都有的话，当然是非常好，我们就可以愉快的开展分析：（各举一个例子）

用户画像

借由用户的人口学信息，我们可以知道用户的性别、年龄分布，从而推断出我们的产品主要受众是什么样的。这样我们再推出新功能或者新产品时，可以从用户的角度考虑，而不盲目自嗨和盲从。

用户生命周期分期

依据用户的登录行为数据或某个功能的使用数据，以时间为维度，来观察用户在某个时间段t(t为变量)后重新登录的情况，可以借由流失的拐点来得到一个大概的用户生命周期，这样我们就可以在这些阶段有的放矢的进行一些召回措施，比如发短信，定点push等。

依据用户的登录行为数据或某个功能的使用数据，以时间为维度，来观察用户在某个时间段t(t为变量，以周为单位)后重新登录的情况，可以借由流失的拐点来得到一个大概的用户生命周期（比如图中所示为用户使用APP过程中，三个明显的时间拐点（生命周期）：a:月；b:4月；月)，这样我们就可以在这些阶段有的放矢的进行一些召回措施，比如发短信，定点push等。

态度数据

比如依据用户对某些文章的点赞或者踩，来预判我们用户的口味为何，从而生产出更适合用户、或者更满足用户需求的文章。

数据是多维度的，不仅仅只是数字，甚至连用户的评价、用户反馈都是值得我们去研究的，但切记一点，有时候用户并不知道什么是正确的，我们需要权衡这一点。（文/艾萌atanqing，一个略懂数据分析的心理咨询师）

随着各种商业软件以及APP的丰富，单纯依靠运营数据，已经很难实现价值增值。描述用户，精确获悉用户用户画像，从而让数据分析结果驱动价值增长已经大势所趋。

那么，用户数据分析包括什么呢？在我看来，包括三个部分：基本数据分析，行为数据分析以及态度数据分析。

1.基本数据分析

这块内容是主要对用户的基本信息进行描述，譬如性别、年龄、地域、学历、工作、婚姻状况等。做这块分析目的很明确，就是为了获得用户基本的群体特征。

2.行为数据分析

这块数据是目前在互联网上最容易获取，也是价值变现最容易的一种数据。

行为数据包括很多，但根本上都来自于用户在某些网站或者某类APP等产品上进行的操作，包括访问时长，购买商品类型等具体的行为。

3.态度数据分析

态度数据相对行为数据获取难度会更高，这块数据主要展示的是用户的价值观，喜好，兴趣等态度观点。这块数据价值很高，因为如果获悉这样的数据，就能预测用户的行为。譬如，某人喜欢军事网，则会偏向于逛军事类网络，如果你想在网络上接触到这个用户，则需要去相关垂直类的网站投广告。