什么是用戶畫像？
在互聯網逐漸步入大數據時代后，不可避免的給企業(yè)及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過于，消費者的一切行為在企業(yè)面前似乎都將是“可視化”的。隨著大數據技術的深入研究與應用，企業(yè)的專注點日益聚焦于怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘潛在的商業(yè)價值。于是，“用戶畫像”的概念也就應運而生。
用戶畫像（User Profile），作為大數據的根基，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業(yè)通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，完美地抽象出一個用戶的商業(yè)全貌作為企業(yè)應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業(yè)提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業(yè)快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。
用戶畫像的四階段
用戶畫像的焦點工作就是為用戶打“標簽”，而一個標簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最后將用戶的所有標簽綜合來看，就可以勾勒出該用戶的立體“畫像”了。
具體來講，當為用戶畫像時，需要以下四個階段：
戰(zhàn)略解讀：企業(yè)選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰(zhàn)略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰(zhàn)略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區(qū)別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰(zhàn)略意義、平臺建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。
建模體系：對用戶畫像進行數據建模，結合客戶實際的需求，找出相關的數據實體，以數據實體為中心規(guī)約數據維度類型和關聯關系，形成符合客戶實際情況的建模體系。
維度分解：以用戶、商品、渠道三類數據實體為中心，進行數據維度分解和列舉。根據相關性原則，選取和戰(zhàn)略目的相關的數據維度，避免產生過多無用數據干擾分析過程。
應用流程：針對不同角色人員的需求（如市場、銷售、研發(fā)等），設計各角色人員在用戶畫像工具中的使用功能和應用/操作流程。
用戶畫像的意義
完善產品運營，提升用戶體驗：改變以往閉門造車的生產模式，通過事先調研用戶需求，設計制造更符合用戶需求的產品，提升用戶體驗。
對外服務，提升盈利：根據產品特點，找到目標用戶，在用戶偏好的渠道上與其交互，促成購買，實現精準營銷。
用戶畫像構建的難度
主要表現為以下四個方面：
為了精準地描述用戶特征，可以參考下面的思路，從用戶微觀畫像的建立→用戶畫像的標簽建模→用戶畫像的數據架構，我們由微觀到宏觀，逐層分析。
首先我們從微觀來看，如何給用戶的微觀畫像進行分級呢？如下圖所示：
總原則：基于一級分類上述分類逐級進行細分。
第一分類：人口屬性、資產特征、營銷特性、興趣愛好、購物愛好、需求特征
第二分類…
第三分類…
……。
完成了對客戶微觀畫像分析后，就可以考慮為用戶畫像的標簽建模了。
從原始數據進行統(tǒng)計分析，得到事實標簽，再進行建模分析，得到模型標簽，再進行模型預測，得到預測標簽。
最后從宏觀層面總結，就是得到用戶畫像的數據架構。
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