本文框架（如下图）
一、用户画像概念
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，描绘出一个真实用户的虚拟物。
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
二、如何搭建用户画像
公司应搭建一个用户画像平台，将含有大量用户数据的数据平台和可视化数据工具平台连接起来，根据不同的用户交互场景，应用挖掘数据平台的价值，让研发生产，用户研究，市场营销等人员能够根据需要，随时自主地分析不同产品用户特征，快速洞察用户需求。该平台需要回答的核心问题是：用户是谁? 用户需求是什么? 用户在哪里?
三、用户画像步骤
明确做用户画像的目的和意义
企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的。
1、完善产品运营：通过用户调研，进行产品迭代，制作用户喜欢的APP，提升用户体验。
2、对外服务，提升盈利：根据产品特点，找到目标用户，根据用户的画像进行个性化运营，促成购买，实现精准运营和营销。
找出相关数据进行建模
对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据。完善的用户画像平台需要考虑周全的模型体系。通常来讲，构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类实体。
1、用户：数据维度包括自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征。从数据特点上看，又可分为基本属性和衍生标签，基本属性包括年龄、性别、地域、收入等客观事实数据，衍生标签属于基本属性为依据，通过模型规则生成的附加判断数据。
2、商品：数据维度包括商品定位和商品属性。商品属性即商品的功能、颜色、能耗、价格等事实数据，商品定位即商品的风格和定位人群，需要和用户标签进行匹配。
3、渠道：渠道分为信息渠道和购买渠道。用户在信息渠道上获得资讯，在购买渠道上进行商品采购。不同类型的用户对渠道有不同的偏好，精准的选择对应的渠道才能提高效率和收益。
用户画像数据维度分解
以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。
1、用户数据维度分解：
自然特征：性别，年龄，地域，教育水平，出生日期，职业，星座。
兴趣特征：兴趣爱好，使用APP/网站,浏览/收藏内容，互动内容，品牌偏好，产品偏好。
社会特征:婚姻状况，家庭情况，社交/信息渠道偏好。
消费特征：收入状况,购买力水平，已购商品，购买渠道偏好，最后购买时间，购买频次。
2、商品数据维度分解(以电子商品为例)：
手机：品牌，颜色，尺寸，电池容量，内存，摄像头，CPU，材质，散热，价格区间。
笔记本：品牌，屏幕尺寸，配置，颜色，风格，薄厚，价格区间。
智能手表：品牌，功能，材质，电池容量，颜色，风格，价格区间。
3、渠道数据(以消费电子类为例)：
购买渠道：电商平台，微店，官网，实体店，卖场。
应用流程
针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等)，设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。下面以两个应用场景为例，让大家明白如何利用用户画像。
场景一，按需设计：改变原有的先设计、再销售的传统模式，在研发新产品前，先基于产品期望定位，在用户画像平台中分析该用户群体的偏好，有针对性的设计产品，从而改变原先新产品高失败率的窘境，增强销售表现。比如，某公司想研发一款智能手表，面向28-35岁的年轻男性，通过在平台中进行分析，发现材质=“金属”、风格=“硬朗”、颜色=“黑色”/”深灰色”、价格区间=“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品的设计提供了非常客观有效的决策依据。
场景二，精准营销：针对已有产品，寻找所偏好的精准人群分类，以及这些人群在信息渠道和购买渠道上的分布比例，来决定广告投放和活动开展的位置、内容等，实现精准营销。
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