一、用户画像的作用主要有以下几个方面：

1.广告投放

在做用户增长的例子中， 我们需要在外部的一些渠道上进行广告投放， 对可能的潜在用户进行拉新， 比如B站在抖音上投广告。我们在选择平台进行投放的时候， 有了用户画像分析， 我们就可以精准的进行广告投放， 比如抖音的用户群体是18-24岁的群体， 那么广告投放的时候就可以针对这部分用户群体进行投放， 提高投放的ROI。假如我们没有画像分析， 那么可能会出现投了很多次广告， 结果没有人点击。

2.精准营销

假如某个电商平台需要做个活动给不同的层次的用户发放不同的券， 那么我们就要利用用户画像对用户进行划分， 比如划分成不同的付费的活跃度的用户， 然后根据不同的活跃度的用户发放不用的优惠券。比如针对付费次数在 [1-10] 的情况下发 10 元优惠券刺激， 依次类推。

3. 个性化推荐

精确的内容分发， 比如我们在音乐app 上看到的每日推荐， 网易云之所以推荐这么准， 就是他们在做点击率预估模型(预测给你推荐的歌曲你会不会点击)的时候， 考虑了你的用户画像属性。比如根据你是90后， 喜欢伤感的， 又喜欢杰伦， 就会推荐类似的歌曲给你， 这些就是基于用户画像推荐。

4. 风控检测

这个主要是金融或者银行业设计的比较多， 因为经常遇到的一个问题就是银行怎么决定要不要给一个申请贷款的人给他去放贷。经常的解决方法就是搭建一个风控预测模型， 去预约这个人是否会不还贷款，同样的， 模型的背后很依赖用户画像。用户的收入水平， 教育水平， 职业， 是否有家庭， 是否有房子， 以及过去的诚信记录， 这些的画像数据都是模型预测是否准确的重要数据。

5. 产品设计

互联网的产品价值 离不开 用户 需求 场景 这三大元素， 所以我们在做产品设计的时候， 我们得知道我们的用户到底是怎么样的一群人， 他们的具体情况是什么， 他们有什么特别的需求， 这样我们才可以设计出对应解决他们需求痛点的产品功能在产品功能迭代的时候， 我们需要分析用户画像行为数据， 去发现用户的操作流失情况， 最典型的一种场景就是漏斗转化情况， 就是基于用户的行为数据去发现流失严重的页面， 从而相对应的去优化对应的页面。比如我们发现从下载到点击付款转化率特别低，那么有可能就是我们付款的按钮的做的有问题， 就可以针对性的优化按钮的位置等等。同时也可以分析这部分转化率主要是在那部分用户群体中低， 假如发现高龄的用户的转化率要比中青年的转化率低很多， 那有可能是因为我们字体的设置以及按钮本身位置不显眼等等， 还有操作起来不方便等等因素。

6. 数据分析

在做描述性的数据分析的时候， 经常需要画像的数据， 比如描述抖音的美食博主是怎么样的一群人， 他们的观看的情况， 他们的关注其他博主的情况等等。简单来说就是去做用户刻画的时候， 用户画像可以帮助数据分析刻画用户更加清晰。在整理数据的过程中会用到很多分析方式和思维，按照什么整理，指标是什么，重点是什么，什么数据不要……一开始想不好，后面可能就走错方向，越努力越不幸。但分析思维也是数据分析里真正的难点，一个人想要自己形成完善的数据分析思维，得再无数次失败里不断总结成长。