1、看过抖音直播或在天猫、京东搜索过商品，以及有过网购履历的人都知道，只要你在网站上留下行为和轨迹，你再次登录APP或者有同盟投放的干系APP，就会弹出各种同类型替代商品或者互补商品的推举。如果你成为某品牌的注册会员，分外的日子（会员日、生日）常常会收到品牌商发来的关照（祝福）短信或者邮件。这些已经是我们司空见惯的精准化营销的常见套路。在算法主导的移动互联网商业时期，得用户者得天下。以弘大的用户数据为依托，构建出一整套完善的用户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，是企业实现个性化推举、精准营销强有力的条件根本。也由于这个缘故原由，工信部三番五次让几大互联网平台实现“互联互通”,但大家都便是乐意，互联互通了，意味着本来的护城河，就被一个外链就给打开了。这也是这个时期最搞笑和魔怔的地方，互联网竟然联通不了。当然，魔怔的事情也不仅只在互联网公司之间，其它各个领域也会有这样的问题，尤其“互联互通”问题发生在社会管理领域时，会更让每一个人都头痛。当从以上的小例子，我们可以知道用户画你对当今品牌成功的主要性。作为品牌，就非常有必要理解用户画像的含义，节制用户画像的搭建方法。
2、从商业的角度对“用户画像”下定义下得最精准的我认为是交互设计之父艾伦•库珀（Alan•Cooper），他认为，用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。企业利用已有的目标用户群的样本，挖掘每一个用户的人口属性、行为属性、社交网络、生理特色、兴趣爱好等数据，经由不断叠加、更新，抽象出完全的信息标签，组合并搭建出一个立体的用户虚拟模型，即用户画像。给用户“打标签”是用户画像最核心的部分。所谓“标签”，便是浓缩精髓精辟的、带有特定含义的一系列词语，用于描述真实的用户自身带有的属性特色，方便企业做数据的统计剖析。
3、在做用户标签时，品牌须要从两个维度来考虑，第一个维度是静态维度，第二个维度是动态维度。
4、静态维度：人口属性标签是用户最根本的信息要素，常日自成标签，不须要企业过多建模，它构成用户画像的基本框架。人口属性包括人的自然属性和社会属性特色：姓名、性别、年事、身高、体重、职业、地域、受教诲程度、婚姻、星座、血型……。自然属性具有先天性，一经形成将一贯保持着稳定不变的状态，比如性别、地域、血型；社会属性则是后天形成的，处于相对稳定的状态，比如职业、婚姻。生理征象包括生理和个性两大种别，同样具有先天性和后天性。对付企业来说，研究用户的生理征象，特殊是需求、动机、代价不雅观三大方面，可以窥伺用户注册、利用、购买产品的深层动机；理解用户对产品的功能、做事需求是什么；认清目标用户带有若何的代价不雅观标签，是一类什么样的群体。人口属性和生理征象都带有先天的性子，整体处于稳定状态，共同组成用户画像最表面以及最内里的信息素，由此形成稳定的静态用户画像。
5、动态维度：网站行为属性，这里我们紧张谈论的是用户在网站内外进行的一系列操作行为。常见的行为包括：搜索、浏览、注册、评论、点赞、收藏、打分、加入购物车、购买、利用优惠券……。在不同的韶光，不同的场景，这些行为不断发生着变革，它们都属于动态的信息。企业通过捕捉用户的行为数据（浏览次数、是否进行深度评论），可以对用户进行深浅度归类，区分生动/不生动用户。社交网络行为，是指发生在虚拟的社交软件平台上面一系列用户行为，包括基本的访问行为（搜索、注册、上岸等）、社交行为（约请/添加/取关好友、加入群、新建群等）、信息发布行为（添加、发布、删除、留言、分享、收藏等）。给用户打上不同的行为标签，可以获取到大量的网络行为数据、网站行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据。这些数据进一步添补了用户信息，与静态的标签一起构成完全的立体用户画像，便是所说的3D用户画像。
6、用户画像的代价：用户画像能够清楚的回答，第一，品牌的用户是谁，第二，品牌的用户须要/喜好什么，第三，在哪些渠道可以打仗到这这些用户，第四，哪些用户可以成为品牌的种子用户，并成为见地领袖。在用户画像方面，小米就做得特殊的精准。小米的用户，确确实实便是“屌丝”，以是他们充分地利用了社区、微博、QQ空间等用户常常关注的阵地进行发卖和传播。小米的成功，并不是所谓的铁人三项“软件、硬件、互联网”。而是懂技能的雷军和懂营销传播的合资人，通过成功的营销造诣出来的品牌。当然，我这里说的是小米的早期，本日的小米已经在很多方面都有了较大的升级和改进。
7、用户画像能够辅导产品研发以及优化用户体验。在过去较为传统的生产模式中，企业始终奉行着“生产什么就卖什么给用户”的原则。这种闭门造车的产品开拓模式，常常会产生“做出来的东西用户完备不买账”的情形。如今，“用户须要什么企业就生产什么”成为主流，浩瀚企业把用户真实的需求摆在了最主要的位置。在用户需求为导向的产品研发中，企业通过获取到的大量目标用户数据，进行剖析、处理、组合，初步搭建用户画像，做出用户喜好、功能需求统计，从而设计制造更加符合核心须要的新产品，为用户供应更加良好的体验和做事。
8、用户画像能够帮助品牌实现精准化营销。精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互。它不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约本钱。以做活动为例：商家在做活动时，放弃自有的用户资源转而选择外部渠道，换而言之，便是舍弃自家精准的种子用户而选择了对其品牌一无所知的活动工具，结果以超出预算好几倍的本钱获取到新用户。
9、用户画像还能帮助品牌做干系的分类统计和深度的数据挖掘。借助用户画像的信息标签，可以打算出诸如“喜好某类东西的人有多少”、“处在25到30岁年事段的女性用户占多少”等等。在用户画像数据的根本上，通过关联规则打算，可以由A可以遐想到B。沃尔玛“啤酒和尿布”的故事便是用户画像关联规则剖析的范例例子。
10、构建精准的用户画像，对付品牌来说，有一定的门槛，须要通过数据的挖掘和网络，数据的建模两个维度来做。品牌须要通过网站、活动页面进行SDK埋点。即预先设定好想要获取的“事宜”，让程序员在前/后端模块利用 Java/Python/PHP/Ruby 措辞开拓，撰写代码把“事宜”埋到相应的页面上，用于追踪和记录的用户的行为，并把实时数据传送到后台数据库或者客户端。
11、在数据建模阶段，品牌不仅须要定量的数据，还须要做定量的研究。定性化研究方法便是确定事物的性子，是描述性的；定量化研究方法便是确定工具数量特色、数量关系和数量变革，是可量化的。一样平常来说，定性的方法，在用户画像中，表现为对产品、行为、用户个体的性子和特色作出概括，形成对应的产品标签、行为标签、用户标签。定量的方法，则是在定性的根本上，给每一个标签打上特定的权重，末了通过数学公式打算得出总的标签权重，从而形成完全的用户模型。以是说，用户画像的数据建模是定性与定量的结合。
12、末了，对某一些主要的标签，授予更高的权重，通过权重标签，就能够更好地锁定核心的用户。建立精准的用户画像是一个长期的事情，企业该当早日开始展开自己的品牌用户画像构建体系，让企业未来的营销和投入有法可查，有据可依。
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