何为用户画像？
简而言之，用户画像是依据用户的社交属性、生活习惯及消费行为等多方面信息，所抽象出的一个模型，它以标签化的形式描绘出用户的特性。
举个实例，若您频繁选购玩偶，电商平台即可通过您的玩具购买行为给您打上“有孩子”的标签，甚至可能进一步判断您孩子的年龄范围，标记为“拥有5-10岁儿童”的更具体标签。这些汇总起来就构成了您的用户画像，因此可以说，用户画像是反映一个人特征的一种方式。
除了标签化外，用户画像的特点还包括“低交叉率”，即当两组画像除少数权重较低的标签外其他标签都相似时，可将这两组合并，弱化低权重标签间的差异。
用户画像的作用
正如罗振宇在《时间的朋友》中所提及的例子展示了利用用户画像进行“精准销售”的可能性。而实际上，其作用涵盖以下几个方面：
- 精准营销，能分析产品的潜在用户，针对特定进行有针对性的推广；
- 用户统计，如大学购买书籍人数排名前十的名单、全国各城市的奶爸指数等；
- 数据挖掘，构建智能推荐系统。例如，通过关联规则分析，发现喜欢红酒的人通常也喜欢哪些运动品牌；
- 效果评估及产品优化，这实际上也类似于市场调研和用户调研，用于完善产品运营并提升服务质量；
- 个性化服务或产品定制。当前趋势及未来消费主流是针对某类甚至某位用户的个性化服务。例如，若公司欲推儿童玩具，通过用户画像分析发现“喜羊羊”形象、中等价格区间的产品最受偏爱，这为新产品决策提供有力依据。
- 业务策略分析与竞争分析，对企业的战略发展产生重要影响。
构建流程详解
数据收集是构建用户画像的第一步。
数据收集主要包括四类：网络行为数据（如活跃人数、页面浏览量等）、服务内行为数据（如浏览路径、页面停留时间等）、用户内容偏好数据（如浏览/收藏内容、评论内容等）以及用户交易数据（如贡献率、客单价等）。值得注意的是，所收集到的数据并非完全准确，具有不确定性，因此需要在后续阶段通过建模进行再判断。
紧接着是行为建模阶段。此阶段专注于处理收集到的数据，运用数学算法模型排除用户的偶然行为，进行行为建模并抽象出用户标签。
此阶段会使用多种模型给用户打标签，如：
- 汽车模型：根据用户对汽车话题的关注或购买行为判断其是否有车或购车意向；
- 忠诚度模型：通过算法和聚类分析判断用户的忠诚度；
- 体型模型：根据用户购买服装鞋帽等用品推断其身高体型；
- 文艺青年模型：根据用户的发言和评论等行为判断其是否为文艺青年；
- 用户价值模型：通过RFM等方法判断用户对网站的贡献价值。
当这些模型被应用后，用户画像逐渐成型。
用户画像基本成型解析
在这一阶段，将用户的基本属性（如年龄、性别、地域）、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征及社交网络等进行标签化处理。
需注意，用户画像永远无法完全准确地描述一个人，而是不断逼近的过程。用户画像应根据基础数据的变化持续修正，并利用已知数据抽象出新的标签，使画像更加立体。
通常采用多级标签和多级分类进行“标签化”，如从基本信息（姓名、性别）到消费习惯、用户行为等第一级标签，再到人口属性、地理位置等第二级分类。
数据可视化分析的应用
在此步骤中，开始利用前面构建的用户画像进行分析。特别针对特定，如根据用户价值细分核心用户、评估潜在价值空间等，以实施针对性的运营策略。
例如，可以通过图表直观展示分析结果。这种分析有助于更清晰地了解用户特性及潜在价值，为运营决策提供有力支持。