基于 Prompt 构建高质量用户画像实战

新手建议从轻量级模型开始，处理复杂任务时切换至高精度模型。若有隐私需求，可考虑本地部署开源模型。

三、实战流程：用 Prompt 构建用户画像的 5 个步骤

本节以'电商平台母婴品类用户'为例，演示从原始数据到结构化画像的完整流程。

步骤 1：数据预处理——清洗与整合

目标：将零散数据整合为单用户数据包，清洗无效信息。

请完成以下任务：
1. 整合：将用户'ID：M20240508'的原始数据整合为'单用户数据摘要'，包含'基本属性、消费行为、评论反馈、客服咨询'4 个模块。
2. 清洗：删除无意义信息，保留关键信息。
3. 输出格式：分模块用项目符号列出，不添加额外推测。

原始数据：
- 基本属性：28 岁，女性，北京；
- 消费行为：2024 年 1-4 月购买母婴用品 3 次，平均客单价 180 元；
- 评论：防胀气奶瓶挺好用的，宝宝喝了不吐奶了，但奶嘴有点硬；
- 客服对话：请问这款洗衣液能洗宝宝的口水巾吗？会不会刺激皮肤？

步骤 2：信息抽取——提取关键用户信息

目标：从摘要中提取属性、行为、需求、反馈四类关键信息。

请从用户'ID：M20240508'的数据摘要中，按'用户属性、消费行为、核心需求、服务反馈'4 个维度提取关键信息：
1. 用户属性：年龄、性别、地域、家庭身份等；
2. 消费行为：购买品类、频率、客单价、偏好特征等；
3. 核心需求：明确提出或隐含的需求；
4. 服务反馈：对客服、售后的评价。

要求：每个维度用'关键词 + 简短描述'的形式呈现，不遗漏关键信息，不添加推测内容。

步骤 3：标签生成——生成标准化画像标签

目标：将关键信息转化为可复用、可统计的标准化标签。

请基于用户关键信息，生成以下 4 类标准化标签：
1. 属性标签：描述基本特征（格式：'维度 - 值'）；
2. 行为标签：描述消费习惯（格式：'行为类型 - 特征'）；
3. 需求标签：描述对产品/服务的需求（格式：'需求类型 - 具体需求'）；
4. 偏好标签：描述隐含偏好（需标注'推断依据'）。

要求：每个标签简洁（不超过 10 字），无重复，覆盖关键信息。

步骤 4：画像整合——生成结构化画像文档

目标：将标签整合为可读性强、维度完整的文档。推荐两种格式：段落式（适合阅读）和表格式（适合统计）。

段落式画像示例

# 用户画像：ID-M20240508
## 核心身份
28 岁女性，居住在北京，为宝妈群体，核心关注宝宝的喂养与清洁需求。
## 消费特征
消费频率稳定（月均 1 次），主要购买母婴清洁类与喂养类产品，客单价 180 元，决策时优先考虑产品功能性。
## 核心需求
产品层面：需温和不刺激的清洁产品、防胀气且奶嘴柔软的喂养产品；服务层面：重视客服态度，认可专业指导。

表格式画像示例

步骤 5：画像验证与优化

目标：检查完整性、准确性、合理性，避免偏差。

请作为'用户画像审核师'，基于以下'原始数据'与'生成的用户画像'，从三个维度进行验证：
1. 完整性：是否覆盖关键信息，有无遗漏；
2. 准确性：内容是否与原始数据一致；
3. 合理性：推断是否有数据支撑，是否存在无依据猜测。

四、行业案例拆解

不同行业的关注点不同，以下是电商、教育、金融三个领域的实践参考。

案例 1：电商行业——美妆品类

核心需求：肤质适配、消费偏好、复购潜力。

请为美妆品类用户生成标签，重点关注'肤质需求、消费偏好、复购潜力'。
原始数据：干皮用这款面霜很保湿，冬天不卡粉，就是价格有点贵（320 元/瓶），但直播间买送小样，会再囤。

案例 2：教育行业——K12 家长

核心需求：孩子年级、学习痛点、付费意愿。

请生成 K12 家长用户画像，重点包含'孩子情况、学习痛点、付费偏好'。
原始数据：孩子五年级，数学成绩中等，做作业拖拉，想报线上辅导班，预算每月不超过 800 元。

案例 3：金融行业——信用卡用户

核心需求：收入水平、消费场景、风险偏好。

请生成信用卡用户表格式画像，维度包含'基本信息、消费场景、还款习惯、风险偏好'。
原始数据：2024 年 4 月消费 1.2 万元（餐饮、旅游为主），全额还款；点击过旅游分期广告但未申请。

五、常见问题与解决方案

在实际操作中，常会遇到标签重复、推断偏差等问题，以下是高频问题的优化方案。

问题 1：生成的标签重复或冗余

原因：未要求标签归一化。 解决：在 Prompt 中添加规则，明确同类信息的统一标签（如将'希望降价'统一为'价格敏感'）。

问题 2：模型推断超出数据范围

原因：未限制推断边界。 解决：添加约束，要求推断必须有直接数据依据，禁止跨品类联想。

问题 3：长文本数据信息抽取不完整

原因：上下文窗口有限。 解决：将长文本分段输入，指定提取模块，最后整合结果。

问题 4：不同用户的标签维度不一致

原因：未明确必选维度。 解决：在 Prompt 中指定'必选维度 + 可选维度'，确保标签统一性。

问题 5：输出格式混乱

原因：未明确输出格式约束。 解决：使用结构化输出格式（如 Markdown 表格或固定列表），并指定每部分内容要求。

问题 6：批量处理效率低

原因：逐个输入 Prompt。 解决：设计批量数据输入格式，使用变量占位符快速替换用户数据。

六、总结与延伸

基于 Prompt 的用户画像构建，核心在于数据质量与 Prompt 设计的结合。通过'数据清洗 - 信息抽取 - 标签生成 - 画像整合 - 验证优化'的流程，可以高效产出高质量画像。

后续可将此方法应用于精准营销文案生成、产品迭代建议及服务流程优化等场景。若需进一步提升，可探索思维链（Chain-of-Thought）技巧，或结合 Python API 实现全流程自动化。

七、课后练习

练习 1：基础题——信息抽取

题目：基于用户 ID F202407 的数据（35 岁男性，上海，购买运动装备，评论提及减震效果好但码数偏小），提取'核心需求'与'消费行为'。

练习 2：进阶题——标签生成

题目：基于练习 1 的信息，生成'属性标签、行为标签、需求标签'三类标准化标签。

练习 3：应用题——画像整合

题目：基于练习 2 的标签，生成段落式画像，并撰写 2 条针对该用户的运动装备营销文案。