“用户画像”又被称为用户角色,在很多领域都会用到,是一种找出目标用户和用户诉求的有效工具,产品的设计方向也能凭此找出。“用户画像”作为实际用户的虚拟代表,并不是脱离产品和市场构建出来的,而是具有强烈的代表性,能够代表产品的目标用户和主要受众。

“用户画像”又被称为用户角色,在很多领域都会用到,是一种找出目标用户和用户诉求的有效工具,产品的设计方向也能凭此找出。“用户画像”作为实际用户的虚拟代表,并不是脱离产品和市场构建出来的,而是具有强烈的代表性,能够代表产品的目标用户和主要受众。在对小程序的用户群进行分析时，“用户画像”分析是一种典型的方式。



“用户画像”最早是由交互设计之父 Alan Cooper提出的，在他看来，“用户画像”的核心就是给用户贴上标签，每一个标签都是人为规定的标识，用高度精练的特征去表述某一类人，如年龄、性别、兴趣爱好等，不同的标签通过组合能够形成不同的“用户画像”。

这一点和QQ上的个性标签相似，在QQ个人主页设置中，用户可以选择许多标签来给自己定位，比如，白羊座、“90后”、宅男，这几个标签就是用户对自己进行的概括，这在一定程度上和“用户画像”分析用户群特征的方法相似。据Questmobile数据的《流量聚合升级赋能生态闭环一一微信小程序用户画像及行为研究》报告显示，从“用户画像”上看，微信小程序更受女性用户欢迎，群体更加年轻化:用户群在北上广及江浙等经济发达地区抱团扎根，具有很高的线上消费能力及意愿，更偏爱苹果、华为等高端品牌。

据报告分析来看，从整体而言，小程序有望开启以服务为载体的新流量汇聚模式，与微信沟通形成互补，打通线上线下，夯实生活服务管理半径:未来服务可在线上团购、网银、支付、微博社交、地图导航等应用市场场景持续发力。对用户而言，一款小程序不可能涵盖所有人，如果想要把男人女人、老人小孩等全部覆盖住，这样的小程序往往会走向消亡，因为每一个小程序部是针对某一种目标群体而服务的，如果用户群体基数越大，标准就会越低，如果适合每一个人，那么这款小程序其实就把要求降到了最低，最终的结果是小程序毫无特色。一个没有特色的小程序又怎么会对用户产生吸引力?又怎么能继续发展呢?

款成功的小程序都是拥有清晰的目标用户群，并且用户群的特征比较明显。比如，豆瓣服务的对象就是文艺青年，由于这种特征非常明显，使用户之间的黏性也比较高，而给钱特定的群体服务，反而会比给许多用户提供低标准的服务更容易成功。

对小程序的“用户画像”进行分析还能够避免设计人员对用户的草率代表，小程序在设计时最忌讳的就是代替用户发声，把自己的期望当成用户的，还总以为是在为用户服务，这样造成的后果是费了很多心血设计的小程序，用户并不买账。

“用户画像”还能够提高小程序的决策效率，在小程序设计当中，总会出现不同的声音，分歧也是难以避免的，这样的后果无疑会影响小程序的进度。通过“用户画像”对用户进行分析，过程中的讨论也会围绕一个大的方向进行，因此能够提高决策的效率。

在大数据时代，可捕捉到的用户数据越来越多，“用户画像”也因此更具有价值，典型的大数据时代的“用户画像”包括两个方面:
 
(1)用户消费行为与需求画像。

用户通过消费行为总会反映出自身一定的需求，把用户的行为与需求进行分析，就能刻画出一个精准的消费者画像。比如，用户在网上购物留下来的数据痕迹就能够为电商们提供思路，电商通过对用户的个体消费内容、消费能力、消费品质等方面可以为用户构建一个消费画像。
 
(2)用户行为的偏好画像。

通过对用户的一些网络行为，完全可以推断出用户的偏好，比如，根据用户经常听的歌曲，翻阅的新闻、小说等内容，都是可以透露出用户的偏好的。随着大数据的激增，“用户画像”也被运用到各个行业之中，比如，一些媒体公司可以通过画像分析，提供精准广告投放，小程序当然也可以通过“用户画像”分析实现对用户群特征的分析，实现小程序的“用户画像”可以分为三个步骤。
 
方向和体系是很关键的基础部分，通过标签结构能够实现从浅到深、从客观到主观、从通用到场景的画像，这三层对应的标签是基础标签、画像标签和场景标签，这些标签能够洞察用户，也是大数据运营的关键。

当确立了小程序的用户方向之后，就要对用户的数据进行收集，比如，用户的消费信息、行为信息等，收集到的数据一定要真实，并且具有一定的关联性。标签是通过大量的大数据行为而建立的，不能通过用户某一次的消费行为和搜索行为来决定，这就需要对用户标签进行研究。

找出微信小程序的潜在用户群是找出用户需求的首要任务，在设计小程序的时候，根据“用户画像”的这三个步骤就可以最终确定小程序的用户群特征，找出精准的潜在用户，从而为找到用户的核心需求打下基础。