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用户画像

我们进入 用户画像阶段。

这一阶段是在用户调研和市场趋势分析的基础上，把目标用户群体系统化、结构化，明确不同用户群体的特征、需求、使用场景和价值。

这样便于后续 功能设计、运营策略和商业闭环 对齐。

一、用户画像设计维度

  1. 基础信息

    • 年龄、性别、职业、教育背景
    • 技术水平（零基础 / 入门 / 中高级 / 高级算法竞赛）

  2. 使用习惯

    • 刷题目的（面试、学习、竞赛、兴趣）
    • 刷题频率、时间段、使用设备（PC / 手机 / 平板）
    • 常用平台（力扣、牛客、Codeforces 等）

  3. 需求与痛点

    • 学习/刷题中的困难
    • 功能偏好（题库、AI推荐、社区、成长路径、竞赛）
    • 职业成长或面试需求

  4. 价值期望

    • 学习效率、成绩提升、职业匹配、社交互动

  5. 心理特征

    • 学习动机（兴趣驱动 / 求职驱动 / 竞赛驱动）
    • 对平台的粘性与忠诚度

二、核心用户群分类

1️⃣ 零基础学生

  • 基础信息：大学本科 / 编程初学者
  • 使用习惯：课堂练习、自学为主，刷题频率中等

  • 需求与痛点：

    • 希望系统化学习路径
    • 入门题难度过高、题解不易理解
  • 价值期望：快速入门，建立基础算法能力
  • 心理特征：学习兴趣强，但易受挫，需持续引导

2️⃣ 求职程序员 / 面试准备者

  • 基础信息：应届毕业生 / 在职转行程序员
  • 使用习惯：高强度刷题，目标明确（面试）

  • 需求与痛点：

    • 面试题分散，缺少系统化路径
    • 想通过刷题提升面试通过率
    • 关注模拟面试、成长报告、企业测评
  • 价值期望：刷题效率高、面试能力提升、求职成功率
  • 心理特征：目标导向强，对工具效率要求高

3️⃣ 高阶算法竞赛选手

  • 基础信息：高校竞赛选手 / 高级程序员
  • 使用习惯：定期刷题、参加竞赛、讨论算法技巧

  • 需求与痛点：

    • 高难度题库不足
    • 缺少专业社区交流平台
  • 价值期望：算法能力提升、竞赛成绩、社区互动
  • 心理特征：挑战驱动、社区粘性高

4️⃣ 企业/招聘方（附加用户画像）

  • 基础信息：企业HR、技术经理
  • 使用习惯：通过平台进行测评、筛选候选人

  • 需求与痛点：

    • 招聘效率低、测评难标准化
    • 希望得到可量化、可视化的能力报告
  • 价值期望：快速筛选高质量候选人，提高招聘效率
  • 心理特征：重视结果、效率导向

三、用户画像示例表格

用户类型 年龄/职业 技术水平 刷题目的 使用场景 痛点 核心价值期望
零基础学生 18-22 / 本科 入门 学习、兴趣 自学、课堂练习 入门题难、路径不清晰 系统化学习、入门指导
求职程序员 22-30 / 求职/在职 中高级 面试准备 刷题、模拟面试 面试题分散、效率低 提高刷题效率、面试通过
高阶竞赛选手 18-28 / 高校/算法爱好者 高级 竞赛训练 竞赛、讨论 高难度题不足、交流少 算法能力提升、社区互动
企业/招聘方 25-45 / HR/技术经理 N/A 招聘测评 企业测评、岗位匹配 招聘效率低、测评难标准化 高效招聘、可视化报告

四、用户画像的作用

  1. 指导功能优先级

    • 例如零基础学生 → 学习路径和入门题优先
    • 面试用户 → 模拟面试、企业测评优先

  2. 支撑运营策略

    • 不同用户类型设计不同激励和活动
    • 竞赛用户 → 排行榜和竞赛活动
    • 初学者 → 成长徽章和学习计划

  3. 优化商业模式

    • 面试用户 → 企业测评闭环、会员增值服务
    • 高阶用户 → 高级题库或竞赛培训课程

💡 总结：

用户画像是 产品功能设计、运营策略、商业闭环的基石。 通过分类、痛点、价值期望明确不同群体的核心需求，确保后续功能设计和商业策略精准命中目标用户。

如果你愿意，我可以帮你画一张 用户画像雷达图 + 核心价值映射， 把 痛点 → 核心需求 → 功能优先级 → 用户类型 一张图展示，非常直观。

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