在互聯網逐漸步入大數據時代后，不可避免的給企業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全貌作為企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業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。

　　用戶畫像的焦點工作就是為用戶打“標簽”，而一個標簽通常是人為規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：

　　戰略解讀：企業選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰略意義、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。

　　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。

　　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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