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元宇宙：银行DAO社区如何分析用户画像

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（原标题：元宇宙：银行DAO社区如何分析用户画像）

DAO（Decentralized Autonomous Organization，去中心化自治组织）是由达成同一个共识的群体自发产生的一种组织形式，其核心理念是共创、共建、共治和共享。

DAO是元宇宙中的重要的组成元素。在元宇宙中，众多的志同道合的用户组建各种DAO完成相关活动或是任务的协作，实现元宇宙整个体系的持续运行。

银行作为元宇宙中的基础设施，在为元宇宙提供便捷高效的金融服务之外，还可以组建银行自己的DAO社区同用户建立连接，进一步提升银行服务水平，也是一种全新的获客与营销方式。

银行产品在现实环境中，会对其用户画像进行分析，以便于银行可以更好地为用户提供定制化服务。现实环境中的银行用户属性比较单一，例如用户的职业是医生，现实中的用户身份比较明确，用户画像分析比较容易。

银行产品在元宇宙环境中，用户应用场景存在多维空间，同用户的交互更为频繁与智能。银行DAO社区中的用户属性更为复杂。同样以用户职业为医生为例，在元宇宙中，用户可以是美食家，收藏家，可以有多个身份，用户画像会比较复杂。

本文主要以银行DAO社区为基础，讨论如何对银行DAO社区中的用户进行画像分析。

对银行DAO社区中的用户画像进行分析，可以按如下流程进行实施。

首先需要明确用户画像的数据范围与目标，需要从哪些渠道进行数据汇总，进行用户画像的目标是什么，避免对用户画像数据过度分析导致资源和时间的浪费。

明确用户画像数据范围和目标之后，需要制定用户画像标签模型，例如在银行社区DAO中，希望获得用户的年龄画像，需要提前定义青年标签用户的年龄范围，中年用户的年龄范围等。

考虑到用户画像数据的多维和多渠道特征，需要对用户画像数据进行识别、合并与清洗。银行DAO社区中，存在一个用户会参与多个DAO的活动，不同DAO的主题、共识以及DAO任务也不一样。

根据用户画像数据和目标，进行用户画像分析，提炼关键数据进行归纳整理，绘制相应的数据图表，并进行用户最终画像可视化报告呈现。

用户画像复盘分析与效果评价。通过对用户画像分析后在实施产品场景和活动中的应用表现，评估用户画像的效果，查漏补缺，为下一次的用户画像的升级提供数据和模型参考。

用户画像分析总流程如图1所示。