伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。用户画像越来越被企业所重视。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。用户画像是大数据行业言必及之的时髦概念，运营、产品、市场者的口头禅。那么到底什么是用户画像呢？
一、什么是用户画像
用户画像是什么？听起来似乎很高大上的，但其实这是你日常中最熟悉不过的一些信息，如你的性别、年龄、经常出没地点、工资收入、喜好、工作等等，这些都是用户画像的维度。
用户画像（英文名称User Profile），它是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。大家往往把User Profile和User Persona混淆，后者更恰当的名字是用户角色，是产品设计和用户调研的一种方式和方法。当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户角色便是一种抽象的方法，是目标用户的集合。
举个例子：”女，白领，25-30岁, 身高170CM，工资15000-20000，211大学，产品经理工作，居住在北京望京，未婚，有男友，喜欢阅读，有房贷，喜欢星巴克，经常加班”，这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。
用户画像包含的内容并不完全固定，根据行业和产品的不同所关注的特征也有不同。对于大部分互联网公司，用户画像都会包含人口属性和行为特征。人口属性主要指用户的年龄、性别、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情况、生育情况、工作所在的行业和职业等。行为特征主要包含活跃度、忠诚度等指标。除了以上较通用的特征，不同类型的网站提取的用户画像各有侧重点。
二、为什么需要用户画像
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理。例如：
1、可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
2、可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
用户画像可以通过一系列的标签把用户呈现给业务人员，首先可以让业务员知道目前我的客户是什么样的群体，客户群体的分布情况，针对客户的喜好和投资偏好如何作精准营销等。
具体可以从以下三点来说：
1、从公司战略层面来说，好的用户画像可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策，提升ROI；更有助于避免同质化，进行个性化营销。
2、从产品本身角度来说，用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点。例如美妆类app，则前期可大致锁定画像一二线城市，喜欢时尚，年龄段在18至35之间的女性。
3、从数据管理角度来说，用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值，使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据流通。互联网营销行业中常用的DMP（Data Management Platform）就是用户画像使用的一个好例子。
三、用户画像有什么作用
1、精准营销：精准直邮、短信、App消息推送、个性化广告等。
这是企业运营过程中最熟悉的用法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、微信、邮件、电话、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。
2、风险控制：用户风险偏好、信用信息等。
针对不同的用户群体画出相应的特征和画像。有助于了解不同的用户群体风险喜好、欺诈概率、正常还款概率等。
3、用户研究：指导产品优化，甚至做到产品功能的私人定制等。
分析和研究用户的投资习惯和交易信息，指导企业对产品进行优化，根据不同的用户群体做产品的私有功能定制，如证券公司可以针对用户的投资偏好结合产品的特性对不同的用户群体设计不同的产品类型和投资品种，引导用户关注和购买产品。
4、个性服务：个性化推荐、个性化搜索等。
业务人员通过已有标签或者自定义标签可以任意筛选用户，对用户导入作二次加工。
5、业务决策：排名统计、地域分析、行业趋势、竞品分析等。
根据用户画像信息， 企业根据用户分布、竞品分析、地域分析、投资热度等多元化统计与分析信息，发现企业业务的优势和劣势， 帮助企业做好相关的业务决策。
以上就是对用户画像的简单认识，只有充分了解了用户画像是什么、有什么用，企业才能更好使用这把“武器”为自己的营销助力。
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