基于大数据分析的厨房收纳产品用户画像研究

2023年4月23日发(作者：自己请木工打衣柜图片)

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ARTRESEARCH

基于大数据分析的厨房收纳产品用户画像研究

浙江理工大学艺术与设计学院/聂正宁吴群

摘要：基于大数据背景并利用数据分析方法，构建厨房收纳产品用户画像模型，在此基础上对用户需求进行分析并为厨房

收纳产品的设计开发提供相应建议。以天猫平台为基础，利用pathon软件获取电商平台中厨房收纳产品的评论数据，并对数据

进行过滤，再使用gooseeker软件进行标签词词频分析，完成对厨房收纳用户特征的刻画。结合用户画像，可知用户对厨房收纳

产品的品质关注度较高，注重设计带来的体验，且用户使用诉求呈现多样化；尝试提出设计开发建议，希望能为厨房收纳及相关

领域的研究者提供一定参考。

关键词：厨房收纳产品设计开发用户画像网络爬虫

厨房作为整个住宅中物品最多、种类最繁杂的空间，其设

计影响着家庭整体居住体验。近年来，厨房设计已经成为了

①

住宅设计的热点问题，但研究中更多的是对整体厨房的关注，

如刘志勇通过用户在厨房中的大数据构建用户画像，而针对

②

厨房收纳存在设计不合理、研究深度不足等问题，缺少相应的

用户需求调研。故对厨房收纳产品进行用户需求研究对其设计

开发具有非常重要的意义，通过刻画用户画像，分析用户的需

求特点从而辅助设计开发的进行。

国务院在2015年9月发布的《促进大数据发展行动纲

要》中指出要大力发展大数据，拓展其应用范围。大数据环境

下的用户画像分析是近年来深度挖掘用户需求的重要方法。大

数据能够节约设计的时间成本，通过构建的用户画像达到高效

输出的目的。通过用户画像能够理解用户深层次的需求，借助

用户画像，设计师对于庞大用户群体的理解减少到对于几个目

标用户的理解，从而提高了设计效率。随着网购平台的日益

③

发展，越来越多的用户和商家都选择线上平台交易，商品评论

区不仅能够给用户带来一定的购买参考，还能侧面反映出用户

需求，为产品设计开发提供价值。

图1研究路线图

选取电商平台中厨房收纳产品，用python软件自编程序进行

评论数据采集。随后对数据进行人工过滤处理，获得其中的有

效信息并进行可视化呈现。

（一）数据来源

居家家作为生活用品电商平台，产品主打厨房用品、收纳

整理等类别，年销售额超过三亿。作者通过文献阅读并根据相

应的厨房收纳用品物性分析，发现目前需要收纳的厨房物品分

为食品类、操作器具和厨电类三大类。因市面上针对厨电类的

收纳产品较少，部分学者根据入户调研，对厨电类产品收纳问

题进行针对性分析，如王雅溪等提倡单独设计出厨电收纳

⑤

柜，故厨电类收纳产品本文不做具体分析。由于电商平台中相

关产品众多且复杂，不利于数据筛选，本文以天猫居家家平台

为例，选择“米桶”“调料架”“碗碟架”“地面置物架”，共四

款厨房收纳产品作为分析对象，如图2所示。

（二）数据采集

利用python软件以爬虫的方式对上述四款收纳产品的评

论数据进行采集，动态获取数据的代码如图3所示。在天猫居

家店铺搜索栏中分别输入以上四款产品的关键词，并分别选取

一、研究设计

本文以天猫平台中评论内容作为大数据基础，利用自编程

序获取电商平台中厨房收纳产品的评论数据，并对数据进行过

滤，再使用gooseeker软件进行标签词词频分析，完成对厨

房收纳用户特征的刻画。在此基础上对用户需求进行分析并为

厨房收纳产品的设计开发提供一定建议，研究路线如图1

所示。

二、数据采集与处理

数据获取是构建用户需求画像的前提，用户在平台上的商

品购买评论数据是构建用户画像数据采集当中的主要来源。

④

艺术研究

|

艺术趋势

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滤处理，筛选条件为：一评论字段过短的数据，二重复形式的

数据，三评论字段与产品无关的数据。经过滤后得到1783条

“米桶”评论数据，1167条“调料架”评论数据，724条

“碗碟架”评论数据，以及869条“地面置物架”评论数据，

最终共计获得有效评论数据4543条。

图2四款厨房收纳产品

三、用户画像构建过程

（一）构建方法

用户画像构建的方法需要根据具体的构建目标进行具体的

方法选择，因电商平台对个人信息进行了保护处理，难以获取

到用户的静态信息数据，更多的是获取用户在网站上所发表的

动态信息数据。因此，本文所使用的用户画像构建方法是基

⑥

于话题或主题性质的。利用分词软件对数据进行处理，再根据

图3动态获取评论数据

关键词出现的频次进行进一步分析，最终完成用户画像的

刻画。

（二）标签词统计

将筛选完成的四款厨房收纳产品的评论内容数据导入

gooseeker软件中，形成源数据集，在点击“筛选词语”后

会发现标签词中存在大量的无意义词汇，这一类标签词被称作

停用词。研究仅选用词性为名词和形容词的标签词，并剔除

⑦

图4客户评价数据存储界面

其中无意义的标签词。筛选出频次排名前50位的标签词进行

统计，厨房收纳产品标签词统计模式如表1所示。

（三）用户画像呈现

利用微词云对四款厨房收纳产品评论中选词的结果进行呈

现，将每一款产品选词结果导入到“微词云”，直观展示用户

诉求。构建出厨房收纳用品的用户画像，如图5所示。

（四）用户画像分析

准确分析用户画像，能使得用户的真实需求更好的得到服

务与满足。在选取的四款厨房收纳产品后得到用户画像，对用

户进行多维度分析，理解用户真实的想法。

1.重视产品质量

在四款厨房收纳产品的用户画像中，“质量”是出现频次

最高的标签词，意味着用户对厨房收

纳产品的品质关注度很高，对于产

词频标签词词频标签词词频标签词词频标签词

29美观18质量495价格76不好

28小巧17密封228实用74严实

25米面16盖子186一般66颜值

24妈妈15方便166好看66放心

24空间15茶花136外观58价钱

23无味14满意124厚实43防虫

22透明13味道115功能40虫子

22整洁12异味96物流39尺寸

20缝隙12大小93塑料37不严

20橱柜12合适86容量37柜子

20气味11品质85便宜35防潮

19材质78结实33滑轮

18品牌77面粉29划算

销量最高的产品，其评论数量均为上千条。利用URL规则截

取用户评论数据，将采集到的数据汇总Excel文件，筛选出时

间跨度在2019年12月至2020年12月的评论数据。获得

1909条“米桶”评论数据，1612条“调料架”评论数据，

883条“碗碟架”评论数据，954条“地面置物架”评论数

据，总计获取评论数据5011条。在天猫平台上关于厨房收纳

产品的数据主要包括购买商品的款式及具体的主观评论内容，

部分收集数据如图4所示（以地面置物架的部分数据为例）。

（三）数据清洗

在用户画像构建之前，需要对收集的评论数据进行人工过

表1“米桶”标签词统计结果

品质量，高频标签词还包括“品质”

“结实”“严实”等，对于不同类型的

产品用户也有着更为细致的质量描

述，如调料架的“牢固”“质感”“做

工”，碗碟架的“稳定”“不变形”，

地面置物架的“光滑”“耐用”“不易

倒”等。这也表明用户对厨房收纳产

品，根据用途的不同，对其质量的表

现形式会有所差异。

2、注重设计带来的体验

对于厨房收纳产品，多数用户呈

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现积极的态度，具体体现在“实用”“合适”“漂

亮”“方便”等关键词中，用户对厨房收纳产品的

满意度较高，对厨房收纳产品持认可态度。随着

生活水平的提高，用户更加关注产品设计的好坏

带来的体验，通过标签词具体分析用户如“尺

寸”“体验”“好拿取”“隔断层”等，更希望厨房

收纳产品是方便好用的。

3、用户使用诉求多样化

四款厨房收纳产品的购买用途明显，均为厨房收纳、厨房

储物，但针对不同类别的厨房收纳用品，其对应的收纳对象会

有一定出入，有的产品收纳对象较繁杂，如置物架、碗碟架；

有的产品收纳对象较为专一，如米桶等。不同类别的产品对应

不同的使用诉求，如米桶“无异味”“防虫”，调料架“稳当”

，碗碟架“漂亮”“防生锈”，地面置物架“光滑”“角“精致”

落可放”等。

四、基于大数据的厨房收纳产品设计开发建议

（一）关注产品质量服务

目前，厨房仍旧是家庭中面积较小的地方，物品繁杂，并

且很多收纳用品使用周期较长，这就要求厨房收纳产品的质量

必须合格。对于厨房台面或是悬挂在高处的物品，碗碟等特别

需要轻拿轻放的物品，在其收纳产品设计中更应考虑安全性问

题，因避免操作不当或是意外对用户造成伤害。其次，对于尺

寸较大的厨房收纳产品，如地面置物架等，电商平台为了降低

其运输成本从而将产品设计成可组装可拆卸的形式。产品质量

对于运输与安装就显得尤为重要，避免因质量问题导致运输途

中产品的损坏，以及安装过程中可能会给用户带来的较差

体验。

（二）注重个体数据挖掘

基于充分理解用户的使用习惯和需求之上，去为用户提供

个性化的设计与服务。用户对于产品的使用诉求是多样的，不

同群体侧重的需求点不同，如标签词中出现“宝宝”“老妈”

需针对人群具体进行设计。同时应当关注饮食习惯差异造成使

用厨房用具的不同，进而导致对收纳产品需求的差异，如北方

面食使用量较大，对产品尺寸与位置有一定要求，而南方气候

更潮湿更多是对米桶密封性能的关注。所以在设计开发中，应

当针对不同的个体用户数据进行真实的用户分析，利用平台中

用户具体的信息为产品设计与开发提供导向。

（三）不断优化用户体验

在满足产品使用需求的前提之下为用户带来更为舒适的体

验，通过用户画像探索厨房收纳用品的用户体验并不断优化。

厨房收纳用品讲究藏与露，特别是针对“露在外边”的收纳

品，应当在满足其基本的使用功能以外，融入个性化服务，对

产品外观进行设计，突出产品的美学特质，功能与审美相结合

的收纳产品，提升用户的满意度及整体的用户体验。并且在提

升用户体验后，用户也在无形中建立了产品与品牌意识，实现

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图5厨房收纳用品用户画像

了用户与商家的双赢。

（四）利用画像，构建用户反馈机制

在大数据之下，用户所呈现出的行为与需求特征并不是一

成不变的，相比于行业大数据，这一动态信息在数据处理分析

方面难度增大了不少。构建用户反馈机制，不仅可以对其评

⑧

价进行采集，使商家进一步理解消费者的需求去完善营销策

略，还能够根据用户对产品的使用情况进行验证，使产品设计

定位更为准确，并及时调整设计开发策略，形成良性循环。利

用大数据构建用户画像对厨房收纳产品进行分析，是获取数据

信息的方法之一，设计开发工作者应当综合利用其它渠道方

式，理解用户的情感等其它需求，不断推进厨房收纳产品的

发展。

四、结语

大数据分析在产品设计中的环节被不断前置，它对于规则

的梳理及趋势的分析这种能力逐渐成熟，已经成为设计师的

，帮助设计师从全局的视角进行用户分析。本文基于“望远镜”

大数据下的电商评论数据，选取四款厨房收纳产品进行用户画

像的构建，尝试为厨房收纳产品的开发设计提供一定参考。在

分析过程中存在用户群体不够全面，数据重复性较大等问题，

需在后续的研究中不断改进。

注释：

①吴能.现代城镇厨房收纳系统的设计研究［D］.无锡：江南大学，2008.

②刘志勇.中央厨房的用户画像设计［J］.现代电视技术，2019，（2）：133.

③谭浩，郭雅婷.基于大数据的用户画像构建方法与运用［J］.电子制作，

2019，（22）：95.

④基于RFM模型的科学网博客博主群体画像研究——以图书馆学、情报学、档

案学三个学科领域为例［J］.情报探索，2020，（11）：26.

⑤程琳琳，王雅溪.设计艺术研究，2018，（4）：53.

⑥徐鼐彦，支凤稳.档案文创产品的用户需求画像研究［J］.山西档案，

2020，（5）：77.

⑦高鹏.基于数据挖掘的电商农产品评论分析———以三只松鼠碧根果为例

J］.办公自动化，2020，（6）：40.［

⑧郭雅婷.基于大数据分析的用户画像研究与应用［D］.长沙：湖南大学，

2019.

注：本文系浙江省健康智慧厨房系统集成重点实验室开放课题

——大数据和小数据融合的智慧家居个性化设计模式研究

项目编号：19080049-N）。（