我们经常听到“用户画像”这个词，当然这和侦探们根据证人证词，用笔画出嫌犯肖像不是一码事儿，但其中，确有一些相通之处。一些外文资料中出现过profile一词，其实和画像是一个概念，都是从不同的维度来表达一个人。画像本质上就是想方设法用数据来描述人的特征。简单的说，就是把人的某些属性和行为特征分离定义，将有相同特点特征的人群进行统一的归纳：比如“高富帅”，“白富美”，“宅男”……通过数据收集，逐渐勾勒出一个立体的人。

在联网“大数据”广泛应用在各行各业的今天，“用户画像”也得到了前所未有的重视。对于互联网来说，用户画像在产品设计、个性化运营、精准营销等众多环节，都担任着关键角色。

用户画像是什么？

科学的讲，用户画像的前提是一系列真实数据之上的目标群体的用户模型，即我们可以根据用户的属性及行为特征，拟定出相对应的标签，组合叠加成的虚拟的画象，主要即包含基本属性、社会属性、行为属性及心理属性。特别要注意的一点是，用户画像是将一类有共同特征的用户聚类分析后得出的群组，因此并不是针对某个具体的特定个人。

为什么给用户画像？

大家之所以要进行用户画像，就是为了解决业务问题，或者为了拓展一个新用户，或者为了获得一个新订单。不管是日常运营还是设计产品，首先都要了解目标用户最真实的情况，找到用户行为的动机与特点，然后按一定逻辑进行分类与分层，这是每一个团队工作的基础，但同时也将决定了他们能否可以精准的抓住受众群体，并能够以差异化的服务致胜。从大的框架来看，用户画像承载了两个业务目标：1、如何准确的了解现有用户；2、如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。

用户画像有什么用处？

个性化推荐

互联网时代越来越宝贵的是大家的注意力、关注点，也常被人形容为“注意力经济”，个性化推荐技术也就成为了各类APP“粘”住用户的秘技之一。比如说双十一，淘宝等众多电商APP成交额逐年创新高，在一定程度上也要归功于推荐算法逻辑的不断完善，在提高推荐精准度的同时，甚至能够依据用户的实时行为快速的修正画像，从而推荐最新的商品清单。而且不光是购物，资讯、视频、音乐、社交等等，现在的线上站点都特别重视个性化推荐技术的使用，从而可以做到千人千面，各取所需。

广告精准营销

移动互联网的发展也极大冲击了传统广告广撒网的投放的方式，当旧打法再已无法满足精准营销的需求时，那么主流必将是基于用户的喜好与特性去投放广告。比如说电商应用内banner等黄金位置的展示，站外渠道如APP的开屏广告、视频前贴片广告等等，基于用户画像数据去指导广告的投放，不仅仅能够降低成本，还可以大大促进点击率及转化率，提升整体广告投放效果。这也正是所有营销人关心的重中之重。

精细化运营

无论产品在什么样的发展阶段，精细化运营，用户画像都是重要的参考方向。比如，资讯类APP经常使用消息推送的方法是将用户可能感兴趣的内容及时奉上，以确保在用户通知栏上展现的大多是他们感兴趣的内容，使APP在提升活跃度的同时避免产生打扰。而购物类的网站则可以通过用户的购买类型和习惯，推荐相关类型、延伸类型、甚至用户可能感兴趣的商品。

怎么构建用户画像？

明确画像目的

产品构建初期，需要了解用户画像期望，确认画像目的是非常基础也是关键的一步。要了解构建用户画像期望达到什么样的运营或营销效果，从而在标签体系构建时对数据深度、广度及时效性方面作出规划，确保底层设计科学合理。

数据采集和筛选

只有建立在客观真实的数据基础上，生成的画像才有效。在采集数据时，需要考虑多种维度，比如行业数据、全用户总体数据、用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据等等，并通过行业调研、用户访谈、用户信息填写及问卷、平台前台后台数据收集等方式获得。就自身采集到的数据而言，可能存在非目标数据、无效数据及虚假数据，因而需要过滤原始数据，去除会造成画像不准确的干扰因素，筛选出真实，干净的基础数据。

数据标签化

数据标签化能够将原始数据转化为特征，是一些转化与结构化的工作。在这个步骤中，需要剔除数据中的异常值并将数据标准化。在这一步我们将得到的数据映射到构建的标签中，并将用户的多种特征组合到一起。标签的选择直接影响最终画像的丰富度与准确度，因而数据标签化时需要与产品自身的功能与特点相结合，力求做到准确、丰富、立体。

画像基本成型

把用户的基本属性（年龄、性别、地域）、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化之后，画像基本成型。为什么说是基本成型？因为用户画像永远也无法 100％ 地描述一个人，只能做到不断地去逼近一个人，因此，用户画像既应根据变化的基础数据不断修正，又要根据已知数据来抽象出新的标签使用户画像越来越立体。我们针对目标群体分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。这正是用户画像的价值所在。

商家和用户之间，就像鱼和水，彼此交融砸一起，互相依存。又可以比作恋爱的男女，不论是在热烈的追求阶段，还是在平稳的相处阶段，为了和谐相处，都要努力去了解对方，通过细致耐心的沟通、观察、测试和反馈，得出对方的真实形象，从而决定下一步行动，如何吸引对方，投其所好，从而实现既定目标，幸福的在一起。网络大数据，为商家提供了丰富的素材，通过准确勾勒出用户画像，可以更加高效的提升业绩、服务客户。

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