前言
在日常商业活动中，有各种各样的职能划分：增长、内容、活动、产品，虽然具体工作和最终目标不一样，但其实都是围绕着“用户”去做，可以说都是在做“用户运营”。如今伴随着流量红利的结束、获客成本的不断提高，我们进入了一个用户精细化运营阶段。这样就不得不引出一个用户画像标签体系。
本文重点1.用户画像在数据分析中的应用；2.如何构建用户画像。
正文
一、什么是用户画像
根据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出来的一个标签化用户模型。
上面那句话是精华，以下逐一解释上面那句话说的意思
根据用户的社会属性（静态数据）、生活习惯和消费行为（动态数据）等信息
这就是说用户信息可以分为两大类，一类静态信息数据、一类动态信息数据
而抽象出来（剖析用户数据）的一个标签化（标签及指数）
通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。
用户模型（用户模型）
用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素。简单来说就是什么用户什么时间什么地点做了什么事。
二、为什么需要用户画像
用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，主要的应用有：
1、精准营销：这是运营最熟悉的玩法，在从粗放式到精细化运营过程中，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。
2、用户分析：用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期，产品经理们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，调研的效用降低，这时候就可以辅以用户画像配合研究。方向包括新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。
3、数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统，广告基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等来进行投放的。
4、数据分析：用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通，最后辅助业务决策。
内容
- 分析原有用户属性，找出忠实用户、核心用户、目标用户与潜在用户。
- 利用数据管理平台进行用户行为数据收集，搭建并完善用户画像模型。
- 寻找迫切需求信息的匹配人群，精准推送相关的营销广告或服务信息。
- 营销信息投放一段时间后，剖析用户反馈行为数据，使营销更加精准。
- 不断丰富与优化用户画像模型，从而最终达到个性化营销与服务推送。
后记
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