一、收集数据

收集数据是用户画像中十分重要的一环。用户数据来源于网络，而如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集用户实时数据等，这也是产品经理需要思考的问题。

用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司而言，更多是根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。

数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。

以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等；收集用户偏好数据：比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据：比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。

我们可对收集的数据做分析，让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系，可自建立数据仓库，实现平台数据共享，或打通用户数据。

二、行为建模

行为建模就是根据用户行为数据进行建模。通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。

标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。

标签建模的方法来源于阿里巴巴用户画像体系，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告投放和智能营销等各种应用领域。

以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，按关键词贴标签，给文章打上标签，给受众打标签。接着内容投递冷启动，通过智能算法推荐，将内容标签跟观众标签相匹配，把文章推送给对应的人，实现内容的精准分发。

三、构建画像

用户画像包含的内容并不完全固定，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。根据行业和产品的不同，所关注的特征也有不同，但主要还是体现在基本特征、社会特征、偏好特征、行为特征等。

用户画像的核心是为用户打标签。即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等。

总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形态。

用户画像的作用价值是什么？

在不同的领域，用户画像都至关重要，用户画像不仅可以帮助了解用户行为，精准分析用户特征，还能实现产品优化改进。

· 帮助了解用户行为：

了解现有用户，并获取标签相似的新用户。还可将用户的行为信息用于个性化推荐/搜索、广告精准投放和智能营销等领域；

· 精准分析用户特征：

基于用户画像可以清楚地了解目标户的共同特征，从而深入了解用户的需求；

· 实现产品优化改进：

在产品的运营和优化中，根据用户需求设计更加适用用户的产品或服务，投其所好，从而提升用户的体验感。

用户画像类型有哪些？

那么，用户画像可以分为哪些类型呢？常见的有以下几种。

· 人口/社会属性画像

人口/社会属性的常见标签如性别、年龄、职业、学历、收入水平、消费水平、所属行业等，这些标签基本稳定，构建一次可以很长一段时间不用更新，且标签体系相对固定。

· 兴趣/需求属性画像

兴趣/需求竖向主要是从用户海量的行为诶只中进行核心信息的抽取、标签化的统计。这类标签会随着时间的变化而改变，时效性很强，且标签体系不固定。

· 地理/位置属性画像

地理/位置属性一般是基于用户手机端所收集到的位置信息，需要获取用户GPS信息的权限，位置属性一般是需要随着用户位置变化而实时更新的。

用户画像的评估指标有哪些？

用户画像的评估指标指的是通过可计算的指标来衡量用户画像的质量，这些指标对于评估用户画像有着非常重要的意义。

· 准确率：准确率是指被打上正确标签的用户比例。它是用户画像最核心的指标。

· 覆盖率：覆盖率是指被打上标签的用户占据所有用户的比例。

· 时效性：对于不同的标签，需要建立合理的更新制度，以保证标签时间上的有效性。有些标签的有效性很强，比如兴趣标签；而有些标签没有时效性，比如性别、年龄等。

用户画像的实际应用场景有哪些？

而在实际的应用场景中，用户画像可以发挥很大的作用。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在广告投放、精准营销、数据分析、个性推荐、产品设计和风险检测中。

· 广告投放：精准广告定向投放

· 精准营销：针对用户特点精细化运营

· 数据分析：上层决策、数据报告

· 个性推荐：精准的内容分发

· 产品设计：产品符合核心用户群体的需求

· 风险检测：羊毛党识别等