用户画像就是根据用户特征、业务场景和用户行为等信息，构建一个标签化的用户模型。简而言之，用户画像就是将典型用户信息标签化。
在金融领域，构建用户画像变得很重要。比如金融公司会借助用户画像，采取垂直或精准营销的方式，来了解客户、挖掘潜在客户、找到目标客户、转化用户。
以某P2P公司智投产品搞的投资返现活动为例，通过建立用户画像，来避免大量烧钱的运营行为。经过分析得知，出借人A的复投意愿概率为45%，出借人B的复投意愿概率为88%。为了提高平台成交量，在没有建立用户画像前，我们可能会对出借人A和B实行同样的投资返现奖励，但分析结果是，只需激励出借人A进行投资，从而节约了运营成本。此外，我们在设计产品时，也可以根据用户差异化分析去做针对性的改进。
对产品经理而言，掌握用户画像的搭建方法，即了解用户画像架构，是做用户研究前必须要做的事情。
一、收集数据
收集数据是用户画像中十分重要的一环。用户数据来源于网络，而如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集用户实时数据等，这也是产品经理需要思考的问题。
用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司而言，更多是根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。
数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。
以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等；收集用户偏好数据：比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据：比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。
我们可对收集的数据做分析，让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系，可自建立数据仓库，实现平台数据共享，或打通用户数据。
二、行为建模
行为建模就是根据用户行为数据进行建模。通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。
标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。
标签建模的方法来源于阿里巴巴用户画像体系，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告投放和智能营销等各种应用领域。
以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，按关键词贴标签，给文章打上标签，给受众打标签。接着内容投递冷启动，通过智能算法推荐，将内容标签跟观众标签相匹配，把文章推送给对应的人，实现内容的精准分发。
三、构建画像
用户画像包含的内容并不完全固定，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。根据行业和产品的不同，所关注的特征也有不同，但主要还是体现在基本特征、社会特征、偏好特征、行为特征等。
用户画像的核心是为用户打标签。即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
以李二狗的户画像为例，我们将其年龄、性别、婚否、职位、收入、资产标签化，通过场景描述，挖掘用户痛点，从而了解用户动机。其中将21~30岁最为一个年龄段，薪资20~25K作为一个收入范围，利用数据分析得到数据标签结果，最终满足业务需求，从而让构建用户画像形成一个闭环。
用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等。
总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形态。
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