随着大数据技术的深入研究与应用，人们越来越关注“如何利用大数据进行精准营销和服务”，从而进一步挖掘潜在的商业价值。
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：那就是用户画像。
什么是用户画像？
用户画像是根据用户在互联网留下的种种数据，主动提供或者被动地收集，最后加工成一系列的标签。
上图是对一个人的用户画像。
而产品的用户画像是对一群人的进行贴标签，对一群人共性特征的提炼。
用户画像的作用是什么？
用户画像的核心工作是通过数据为用户贴标签，使人们方便地理解以及分类用户。
这对于营销策略、产品服务的提升以及渠道投放的优化都非常重要。
1、个性化推荐
根据用户的不同特征，通过“短信、推送、邮件、活动”等方式，刺激用户使用产品、购买商品，或者对流失用户进行召回等。
2、广告精准营销
用户画像是很多数据产品的基础，比如：广告投放系统。
广告投放基于一系列相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣爱好、手机等等，这时就需要用户画像的配合。
3、数据分析
可以理解为：建立数据仓库，即利用各个标签，将各个数据系统打通。
构建智能推荐系统，利用关联关系计算、聚类算法分析等科学研究方法，深入数据背后潜藏的商业价值。
4、用户分析
产品早期，产品经理通过用户调研和访谈的形式了解用户。
在产品用户量扩大后，调研的效率就会降低，这时候会辅助用户画像，配合研究。
5、合理设计功能
通过用户画像，可以清晰了解有什么样的用户在使用这个产品，从而设计出更满足用户需求的功能。
如何构建用户画像
第一步，明确目的
明确画像目的是最基础，也是最关键的一步。
很多人在制作用户画像时，一次可以制作数百个标签。
但用处不大，因为实际情况用不了这么多标签，并且会被这么多标签影响最终目的。
根据用户运营的四核心：开源、节流、维持、刺激。
了解建立用户画像的目标，是让吸引用户使用，还是刺激用户消费？
通过明确目的，再决定自身需要的标签。
第二步，数据采集
数据是一切的核心，没有数据说要建很多标签是没有用的。
如果手里没有数据，或者数据不多，那么第一件事不是建立标签，而是找数据。
一般会通过用户属性和行为数据，建立基础的用户标签体系。
数据主要来源是来自两方面：
1、用户主动提供
用户访谈、用户注册或者在使用产品的过程中，主动填写并提交的数据。
主动提供的数据，主要分为三大类：
- 人口属性
例如：性别、出生年月、地域等。
- 社会属性
因为每个人在社会里都不是单独的个体，一定有关联关系的。
例如：婚恋状态、受教育程度、收入水平、职业等。
- 兴趣偏好
例如：摄影、运动、美食、服装、旅游等。
这部分是最常见的，也是最庞大的。
2、通过分析用户行为获取
通过用户在平台的行为，比如互动行为、浏览行为、消费行为等，获取用户数据。
例如：
- 经常性浏览并消费电子产品（手机、笔记本电脑）等，那么就可以给这个用户贴上“电子产品爱好”等标签。
在用户长时间没有使用产品或者没有消费时，可以通过推送信息的方式，在附上电子产品信息以及优惠价格，来再次吸引用户。
对于采集到的数据，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。
第三步，数据标签化
在这一步，将得到的数据映射到构建的标签。
第四步，生成画像
根据标签最终生成用户画像。
对于互联网产品来说，用户画像并是一成不变的，因而画像需要具有一定灵活性，可根据用户的动态行为不断调整画像。
写在最后
用户画像，需要将海量的数据以建模的方式转化为定性数据，这样才具有价值。