根据用户历史的消费订单、消费信息提取，根据消费订单的维度统计

 用户基本信息

根据用户填写的个人资料、认证信息提取，在确保用户隐私的前提下，获取用户允许的公开信息，比如性别、年龄、地区等。

2. 消费特征

根据用户历史的消费订单、消费信息提取，根据消费订单的维度统计：

1. 首单消费时间，首单时间距离当前的时长，最近一次消费时间，最近一次消费距离当前的时长；
2. 根据一定时间范围内，消费订单的数量统计消费频次；
3. 金额方面统计单个订单最小消费金额、单个订单最大消费金额、历史订单平均客单价、累计消费总额、使用优惠券抵扣的金额、享受订单返现的金额；
4. 根据消费信息提取订单商品的特征，支付方式，用户经常购买的商品本身有着怎么样的特征分布。比如一款订机票的app，用户购买的机票起降地分布、航班起飞时间、乘机人人数、乘机人类型是否带儿童、老人，乘机人是否包含用户本人，用户是否经常为他人购票等，再就是用户常用的是什么支付方式，支付方式也可为后续的设计、营销活动提供参考；
5. 根据订单的类别提取，用户购买这一类商品关联的商品是哪些，这类商品的消耗周期是多久，预计用户在上次购买后多久会再需要这些商品。

3. 行为特征

根据用户的行为数据分析判断，用户在操作主流必要流程之外，还操作了哪些非必要行为，这些个性化的行为表达了用户的行为特征。

比如用户在购买机票主流流程后，是否会购买附加产品，是否申请行程单邮寄，购买的是什么档次的邮寄服务，开具的发票抬头是企业或是个人，这些行为的差异代表了不同的用户角色，我们可以为这些行为特征打上标签。

4. 心理特征

我们根据用户的品牌偏好、浏览收藏分析心理特征，用户长期热衷于某个品牌，热衷于某种文化，比如我们的用户高频次购买某家航司的机票，那么用户可能是这家航空公司的高等级会员，比如用户对国潮属性的产品关注度很高，那么用户可能是国潮粉。

在通过以上的方法给打标签后，我们需要进行分类命名，让用户画像能作为基础设施既能获得团队共识，又能被外部系统充分调用。产品设计也是从这一个个小源头开始，从满足一个个用户画像的需求，提供定制化的产品方案开始。

三、场景塑造需求

用户任务跟所处的场景有关，不同的场景下，用户的需求可能完全不同，场景会塑造需求，产品设计过程中，我们可以从这三个角度去考虑：

1. 在已知的这个场景下，如何帮助用户更好的实现用户任务，在另外一个场景下，如何帮助用户更好的实现用户任务；
2. 我们的产品，可以扩展到哪些未知的新场景中去，我们帮助用户完成的是某项任务，而这项任务在那个场景也同样存在；
3. 随着市场新技术的出现，在新场景下产品如何为用户服务。

四、量化期待指标和降低使用限制

在理解用户要完成的任务后，我们需要量化kpi，即用户要完成的任务中最重要的考核指标是什么，什么是最重要的，哪些东西用户是十分在意的，哪些是不在意的，各个期待的权重是什么，这相当于一个产品设计的标准；

图4-1 量化指标和使用限制

同时我们还需要降低用户使用产品的限制，这种阻碍无处不在，比如对于一款新产品，用户对新产品往往十分谨慎，要么怀疑其质量，要么担心刚推出可能存在问题，用户都希望看到别人的使用效果后再尝试，我们可以通过意见领袖的推荐、不满意7天退货、降低首单价格、评测报告、近期的成交数据展示等降低使用限制。

五、特约用户验证

如何验证我们的理解是正确的呢？我们需要一群特约用户参与产品创意的设计修正、提前试用产品发现问题和产品上市后向潜在客户推荐分享产品。