用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计企业发展方向的有效工具，可以方便运营者具体地、标签化地、有针对性地描述用户特征，并以此作为市场分析、商业决策、精准营销的依据。

通常对用户进行标签化之后会得到一些精准的描述，多个用户标签的组合即为用户画像全貌，例如25岁左右、男性、本科学历，互联网工程师、长期定居一二线城市、关注数码产品，喜欢玩游戏等。

用户画像可以分为统计型画像与预测性画像两类。

1. 统计型画像是客观存在的，多为兴趣偏好。比如，用户每天都在看汽车新闻、搜索汽车相关的内容，基于这种行为，可以判断这个用户对汽车感兴。这些行为是客观发生的，因此无所谓正确率，也不需要训练样本集。

2. 预测性画像需要通过用户行为做预测，尤其是挖掘人群的内心态度。比如用户在某个App中是否会发生付费行为或者流失。这一用户画像以预测的准确率作为用户画像的评估指标。

用户画像中的用户标签可以分为静态与动态两类，大部分用户标签都是静态的。

1. 静态标签在一定的时间范围内几乎是不会变化的，通常通过用户的注册信息直接获得，如性别、出生年月、学历、职业、居住地等。

2. 动态标签一般是基于用户真实的产品使用行为，如用户的使用频率、浏览习惯、使用偏好等。