用户特征分析是根据用户特征、业务场景和用户行为等信息，构建一个标签化的用户模型。简而言之，就是将典型用户信息标签化。接下来讲解几个知名互联网平台的用户特征分析案例。

2.5.1 豆瓣用户特征分析案例

豆瓣的用户群可以分为以下三类用户。

1）文艺、电影、音乐青年：喜欢书籍、电影、电视剧、综艺、音乐，喜欢写影评等。

2）学生/白领：爱好阅读、观影和音乐，也喜欢分享心情和评论。

3）业内专家：书籍、音乐、电影专业的从业者和评论家，撰写专业影评和书评，有的甚至以此为生。

接下来一起分析豆瓣用户有哪些细分用户特征，如图2-4所示。

其中：

1）性别：男/女，可据此为其推荐好友。

2）年龄：20岁以下、20～24岁、25～29岁、30～34岁、35岁以上。

3）生日：出生年月日，由此可推断星座信息，推送相应内容。

4）地域：国家、省份、地市和县区等。

5）学历：博士或以上、硕士、本科、大专、高中、初中和小学。

6）爱好：徒步、旅游、游戏、阅读、音乐、电影、电视剧、综艺、瑜伽、美食、护肤和电子产品等。

7）关注小组情况：加入的豆瓣小组情况，包括数量、小组类型和在小组内的活跃情况。

8）发表书评、影评情况：分析用户在平台发表书评和影评的情况，以及得到的认同情况（如点赞数、评论数、转发数、收藏数、用户关注数等）。

9）月收入：3000以下、3000～5000元、5000～10000元或10000元以上。

10）消费情况：在豆瓣市集等的消费情况和消费偏好。

2.5.2 全民K歌用户特征分析案例

在划分用户群时提到，将全民K歌的用户群可划分为学生、初入社会的人、年龄偏大的人、主播和达人，并提出两个典型的用户特征“年龄”和“唱歌水平”，在本小节中，更详细地分析有哪些用户特征，有助于进行产品优化。

全民K歌用户特征分析如图2-5所示。

其中：

1）性别：男/女，可根据此推荐歌曲、好友。

2）年龄：20岁以下、20～24岁、25～29岁、30～34岁或35岁以上。

3）婚否：未婚、已婚和保密。

4）地域：国家、省份、地市和县区，可进行区域性好友推荐。

5）学历：博士或以上、硕士、本科、大专、高中、初中或小学。

6）唱歌水平：根据用户在系统唱歌的得分、播放数、收藏数、关注数和转发数等获得综合唱歌水平的得分。

7）月收入：3000元以下、3000～5000元、5000～10000元或10000元以上。

8）消费能力：分析在平台的近期消费次数、消费金额等，以便更有针对性地为其提供更精准的服务，进一步引导其消费。

9）消费偏好：了解用户的消费细项，了解其消费偏好，例如喜欢古风类型的歌曲和主播等。

10）发表作品情况：在平台发表音频和视频歌唱作品的情况。

11）观看作品情况：对哪些用户的作品或直播感兴趣，以及观看或收听作品或直播情况。

12）关注情况：关注用户情况。 jqCOPTQKVJbS6as9aPVo6h4Kqthh6B6cdCJma0M82k/KSEpFY7yKyY7mC/LYatsU