在产品开发之前，我们总是先考虑目标用户。当产品上线后，有时会发现预设的用户并不如预期那样买单，就像许多热门产品一样，它们或许只火极一时。随着产品的发展，最初的受众也可能发生变化，如同QQ用户从年轻一代过渡到家庭用户，CS游戏玩家的也在不断变化。
当用户发生变化时，产品必须迅速适应并调整以适应新的用户。重新定位并找到新的用户画像变得至关重要。用户画像是真实用户的虚拟代表，它基于实际数据，将目标的不同特征和观点集中起来，以类型化的方式提炼出各类用户的特点。
使用频率最高的用户画像包含了八个要素：基本性、同理性、真实性、独特性、目标性、数量性、应用性和长久性。为了更好地理解和应用这些要素，我们可以将这些要素综合运用到线上平台中，通过分析产品的实际运营数据来逐步提炼出用户画像的标签。
我们通过在线上对这八要素进行聚类整合，从而描绘出目标用户的特性。这被称为“受众定向”。在线上研究用户画像时，主要关注产品的运营数据，获取用户的基本信息和网络行为，然后进行差异化的组合分析。
根据不同维度，用户画像可分为三个主要部分：信息画像、行为画像和分群画像。信息画像涵盖用户的基本信息，如地域、性别、收入、婚姻状况、家庭、职业等。行为画像则关注用户在产品中的网络行为，包括浏览习惯、访问时长、使用频次、消费记录等。分群画像则是将具有共同特性的用户进行标签化处理，以形成更具体的画像。
我们通常通过第三方统计平台如友盟等获取相关数据。对于大型公司或保密单位，可能会开发自己的监测系统。以一个分期购车产品为例，我们可以从统计平台和数据库中提取用户的基本信息，并整理这些信息在用户中的占比，最终形成关键指标的图表。
随着产品和市场的不断发展和变化，我们需持续和迭代产品以获得关键变量并更新行为画像。在产品中可统计到的用户网络行为主要包含使用场景、获取内容及访问路径这三个方面。
对于行为画像的获取和分析，我们将与业务相关的网络行为进行统计并分析占比以确定需要关注的几个关键点。整合信息画像和行为画像后，我们的下一步是精确地为用户打上标签并形成分群画像。这通常涉及三个步骤：首先确定极端信息值的概念，然后寻找合理的聚合信息画像方式，最后绘制出分群画像。
第一步是确定极端值。我们需要合理覆盖每组信息的极端值。
第二步是寻找合理值。在极端值用户中进行分析时，我们会发现一些看似不合逻辑的信息组合，但经过深入分析后发现这些组合实际上是有一定逻辑的。
第三步是勾勒集合分群画像。我们需要将用户行为的集合信息值进行合理组合以找出最符合真实用户的信息值。
勾勒出用户画像后，产品的需求迭代将更具针对性。但值得注意的是，这仅仅是基于数据分析的结果并不代表就是最终的结果。因此我们需要进一步验证这些用户画像的准确性。
为了验证这些理论分析得出的用户画像是否准确我们还需要用同样的方法整理新版本上线后的真实数据寻找其中的变量并分析其带来的提升或实际转化情况。我们提供了三种验证方法。
首先我们统计各组实时数据并分析其变化是否符合产品改版预期同时验证是否与我们勾画的用户画像相符合。
其次A/B测试是互联网上常用的验证方法之一。该方法通过对比上线后的产品与当前产品来验证用户画像反馈需求的准确性。
最后我们关注产品的转化率这是衡量产品业务好坏的关键指标也是企业考核的重要KPI。如果转化率提升则说明我们的验证结果是有效的反之则需要进一步分析和改进。
以分期购车产品为例我们展示了如何通过迭代验证用户画像来促进用户增长。同时我们也认识到用户的多样性和变化性意味着产品需要不断地迭代更新以适应不断变化的用户需求并继续验证和更新用户画像。
总之通过精心构建和分析用户画像我们能够更好地理解并满足用户需求验证我们的用户画像方向的可行性进而完善我们的产品。