Prompt‑Powered 用户画像：从混乱日志到实时档案
发布: (2025年12月11日 GMT+8 07:52)
11 min read
原文: Dev.to
Source: Dev.to
为什么用户画像需要 Prompt 升级
如果你曾经参加过一次“客户洞察”会议，你一定熟悉这种模式：
有人展示了三个色彩鲜明、名字像 千禧一代 Max 的画像
- 大家点头、截图，然后……再也不使用它们
传统的画像工作有三个主要问题：
- 慢且昂贵 – 分析师手动把行为日志、交易、调查、NPS 评论和一次性访谈拼凑在一起。
- 主观性强 – 两位分析师使用相同的数据，却因各自的先入为主得到完全不同的“洞察”。
- 忽视非结构化数据 – 支持聊天、长篇反馈和社交帖子在电子表格中被简化为“抱怨价格”。
大型语言模型（LLM）改变了游戏规则。通过精心设计的 Prompt，你可以：
- 解析一大段文本（例如 “Help, the car seat won’t fit with ISOFIX, what am I doing wrong?”）
- 提取具体信号（“注重安全”“首次为人父母”“需要安装指导”）
- 将这些信号标准化为 一致的标签，让你的系统真正可用
结果就是 Prompt 驱动的画像：可复现、数据支撑，并且足够便宜，可以每月刷新一次，而不是一年一次。
本文其余部分将逐步演示完整的流水线：
- 核心概念
- 需要的工具
- 五步画像工作流
- 三个行业小案例
- 常见失败模式 —— 以及如何修复
把它当作你的营销、产品或数据团队的操作手册。
“Prompt‑驱动画像”到底指的是什么？
定义
Prompt‑驱动的用户画像 是一种结构化的用户档案，通过向 LLM 提供包含以下要素的精心设计 Prompt 组装而成：
- 原始用户数据
- 标签模式
- 输出格式
LLM 随后提取信息、生成标准化标签，并合成可读的画像。
相比幻灯片式画像，你将获得三大明显优势：
| 优势 | 好处 |
|---|---|
| 原生支持非结构化数据 | 评论、支持工单、访谈和社交帖子成为一等数据源，而不是事后才考虑的东西。 |
| 快速且可扩展 | 过去需要数天手工阅读的工作现在可以在几分钟内完成 —— 并且可以对数百甚至数千名用户重复执行。 |
| 维度完整 | 模型可以在设定的安全边界内推断缺失的上下文。例如，“经常询问婴儿安全座椅” → “可能有 1–3 岁的孩子”。 |
你将使用的三类 Prompt
进行画像工作时，你几乎不需要花哨的代理。主要需要 三类 Prompt，按顺序使用：
| Prompt 类型 | 功能描述 | 典型输入 | 典型输出 |
|---|---|---|---|
| 数据解析 | 清理并浓缩原始日志 | 支持聊天、评论、调查文本 | 每位用户的简洁摘要 |
| 标签生成 | 将摘要转化为可复用标签 | “用户摘要”文本 | 属性、行为、需求和偏好标签 |
| 画像合成 | 将标签转化为可读的段落或表格 | 标签 + 关键统计数据 | 人性化的画像文档 |
我们将在五步工作流中使用这三类 Prompt。
你正在利用的三大 LLM 超能力
在底层，画像 Prompt 依赖以下三种能力：
- 信息抽取 – 从凌乱的文本中提取 ID、日期、金额、产品名称和明确需求。
- 标签标准化 – 将多种表述（“太贵了”“希望更便宜”）映射到同一个规范标签（
price‑sensitive）。 - 关联推理 – 进行 受控 推断，如 “频繁询问尿布疹” → “可能有婴儿；对皮肤敏感”。
如果你的 Prompt 没有明确调动这些能力，你要么得到空洞的散文，要么得到无法聚合的脆弱输出。
你的 Prompt 画像工具箱
数据：首先收集什么
你不需要完整的 CDP 部署。先从三种数据类型和一个可管理的样本量（例如 30–50 位用户）开始。
| 数据类型 | 示例 | 为什么重要 | 典型来源 |
|---|---|---|---|
| 结构化 | 交易、客单价、产品类别、设备、地域、年龄段 | 稳定的骨干：消费、频次、核心属性 | CRM / 数据仓库 / 分析平台 |
| 半结构化 | 表单字段、调查答案、配送备注（“请放在快递柜”） | 明确的需求和约束 | 调查工具、结账表单 |
| 非结构化 | 支持聊天、产品评论、邮件线程、论坛帖子 | 隐藏的痛点、语气、期望 | 客服系统、应用商店评论、社交聆听平台 |
两个乏味但重要的规则：
- 先抽样 – 在全量用户之前，用子集迭代 Prompt。
- 匿名化 – 在将数据发送给外部 LLM 前，删除或掩码任何个人可识别信息（姓名、邮箱、手机号、邮编）。
选择模型
挑选最小、能完成任务的模型：
- 3.5 级模型（GPT‑3.5、Claude Sonnet 等） – 便宜且快速。适合短评和批量标签生成。
- 4 级模型（GPT‑4‑水平、Claude Opus 等） – 更适合长访谈、复杂推理和跨会话聚合。
- 自托管开源模型（LLaMA、Qwen 等） – 当数据敏感或成本限制不允许将日志发送到 SaaS API 时使用。
模式：先用更强的模型设计和测试 Prompt。Prompt 稳定后，尝试降级到更便宜的模型，观察质量何时下降。
辅助工具（可选，但能省脑力）
- Sheets / Notion – 快速脏数据暂存 + 粘贴模型输出的地方。
- Prompt 库 – 共享文档或仓库，存放团队可复用的 “好 Prompt”。
- 可视化工具 – Canva、Miro、FigJam 用于将画像转化为可展示的资产。
五步 Prompt‑驱动画像工作流
我们通过一个具体案例演示：一家在英国销售婴儿用品的电商品牌。
认识用户 ID：M‑1045。 以下是你收集的原始数据：
- 人口统计：29 岁女性，居住在曼彻斯特
- 交易（1‑4 月）：新生儿尿布、抗胀气奶瓶套装、无香味婴儿洗衣液；客单价 £32
- 评论：“抗胀气奶瓶太棒了——宝宝不再呕吐，但奶嘴有点硬。只好换了更软的。客服很贴心，教我怎么消毒。”
- 支持聊天：“这款洗衣液可以用于纱布和围兜吗？我宝宝的皮肤很敏感。另外，你们有小包装的旅行装吗？我们经常去看爷爷奶奶，不想带大瓶子。”
步骤 1 – 预处理：打包并清理每位用户的数据
你的第一个 Prompt 将所有原始字段打包成一个紧凑的 “用户数据包”。
You are helping me analyse one customer.
Task:
1. Combine the raw data below into a short "user data summary" with four sections:
- Basic profile
- Shopping behaviour
- Product feedback
- Support questions
2. Remove filler text and duplicates. Keep only information that could be useful
for later analysis.
3. Use neutral, concise language. Do not speculate beyond the data.
Raw data:
- Demographics: 29-year-old woman, Manchester.
- Orders Jan–Apr: newborn nappies, anti-colic bottle set, fragrance-free baby laundry liquid.
Average order value £32.
- Review: "The anti-colic bottles are brilliant — baby no longer throws up,
but the teats feel a bit hard. Had to swap to a softer size. Customer service were lovely
and walked me through sterilising them."
- Support chat: "Can this laundry liquid be used on muslins and bibs?
My baby's skin is quite sensitive. Also, do you do smaller travel-size bottles?
We visit grandparents a lot and don’t want to carry the big one."典型输出：
# User M‑1045 — Data Summary
- Basic profile: 29-year-old woman living in Manchester; has a young baby.
- Shopping behaviour: Purchases newborn nappies, anti‑colic bottle set, and fragrance‑free laundry liquid; average order value £32.
- Product feedback: Loves the anti‑colic bottles (reduces baby vomiting) but finds the teats too hard, swapped to a softer size; praises customer service for guidance on sterilising.
- Support questions: Wants to know if the laundry liquid is safe for muslins and bibs (baby has sensitive skin) and asks about smaller travel‑size bottles for visits to grandparents.(后续步骤——标签生成、画像合成、验证和集成——遵循相同的简洁 Prompt 与结构化输出模式。此处为节省篇幅已省略。)