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如何使用用户画像？如何利用用户画像进行精准营销？通过大数据描绘的用户画像，对用户的行为特征赋予各种标签，从而在企业的精准营销中，根据标签对其进行分类，为其提供更匹配ta需求的产品和服务。

想了解用户画像的具体实现技术，应该怎么做？想了解用户画像的具体实现技术，就要重点了解实现功能。如果计算量比较大，可以在服务器压力比较小的时候计算。当然，最好是把业务数据库和分析数据库分开，分析数据库运行分析。

如何制作「用户画像」？首先说一下用户画像。用户画像就是通过用户调研来了解用户。根据他们的社交属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据，可以完美地抽象出一个用户的商业图景。用户画像的核心工作是给用户贴标签。标注的一个重要目的是让人理解，便于计算机处理。

建立用户画像有什么好处？用户画像可以让商家在产品设计中更加关注目标用户的洗涤和行为。而且用户画像的作用不仅仅是发现用户的主要需求，还能发现很多隐形需求。而且商家的广告投放可以进一步提高信息获取的准确性和效率，从而减少无用的浪费。

最后，如何建立用户画像？要建立用户画像，必须基于真实数据。构建用户画像平台需要的数据可以分为用户、商品、渠道三类，然后根据产品需求给不同的用户特征贴上合适的标签。标签需要简单区分，重叠少，方便数据统计，建立数据* * *，然后进行数据挖掘和聚合分析。它是终端用户形象的展示。终端用户画像的呈现分为两个部分。一部分是显性呈现，呈现用户的标签化特征。另一部分是看不见的，展示的是我们需要分析的用户潜在需求。明确的标签是使用当前的特征和需求。这些隐形标签所代表的需求，可以引导未来的产品发展。二、为什么需要用户画像？

画像的核心工作是给用户贴标签。标注的一个重要目的是让人理解，便于计算机处理。比如它可以做分类统计：有多少用户喜欢红酒？喜欢红酒的男女比例是多少？

还可以做数据挖掘：通过关联规则计算，喜欢红酒的人平时喜欢什么运动品牌？用聚类算法分析喜欢红酒的人的年龄分布？

大数据处理离不开计算机运算。标签为计算机以编程方式处理与人相关的信息，甚至通过算法和模型“理解”人提供了一种便捷的方式。当计算机具备这种能力时，它将能够在搜索引擎、推荐引擎和广告等各种应用领域进一步增强信息获取的准确性，提高信息获取的效率。

三、如何建立用户画像

标签通常是男人指定的高度精炼的特征标记，比如年龄标签:25~35岁，地域标签:北京。标签呈现了两个重要的特性：语义，所以人们可以很容易地理解每个标签的意思。这也使得用户画像模型具有了现实意义。可以更好的满足业务需求。比如判断用户喜好。在短文本中，每个标签通常只表达一个意思，标签本身不需要做太多的文本分析等预处理工作，为机器提取标准化信息提供了便利。

人们制定标签规则，可以通过标签快速读出信息。机器便于标签提取和聚集分析。因此，用户画像，也就是用户标签，向我们展示了一个简单而简洁的* * *用来描述用户信息。

3.1数据源分析

构建用户画像是为了还原用户信息，所以数据来源于：所有与用户相关的数据。

对于用户相关数据的分类，引入了一个重要的分类思想：封闭分类。比如，世界上有两种人，学英语的和不学英语的。客户分为三类：高价值客户、中价值客户、低价值客户；产品生命周期分为投资期、成长期、成熟期、衰退期……所有的子品类都会构成整个品类空间。

这种分类有助于不断枚举和迭代补充缺失的信息维度。也不用担心架构中没有完全考虑各层的分类，造成维度遗漏，留下可扩展性隐患。另外，根据不同的应用场景和业务需求，不同的分类方法可能有各自的道理，可以按需划分。

本文将用户数据分为两类：静态信息数据和动态信息数据。

静态信息数据

用户相对稳定的信息，如图，主要包括人口属性、商业属性等数据。这种信息是自我标记的。如果企业有真实的信息，不需要太多的建模和预测，需要更多的数据清洗。因此，这些信息的数据建模不是本文的重点。

动态信息数据

用户改变行为信息。如果有上帝的话，每个人的行为总是被上帝无形的眼睛监视着。广义来说，一个用户打开网页，买了一个杯子；和用户晚上遛狗，白天取钱一次，打哈欠等一样。都是上帝眼中的用户行为。当行为集中在互联网甚至电商上，用户的行为就会集中很多，如上图所示：浏览凡客首页，浏览休闲鞋单页，搜索帆布鞋，发布微博关于鞋品的新闻，赞微博“双十一大会”。等等。都可以算是网民的行为。

本文以互联网电商用户为主要分析对象，暂时忽略线下用户行为数据(分析都是一样的，只是数据获取的方式，用户识别方法有些区别)。

在互联网上，用户行为可以视为用户动态信息的唯一数据源。如何为用户行为数据建立数据模型，分析用户标签，将是本文的重点。

3.2目标分析

用户画像的目标是通过分析用户行为，最终给每个用户贴上标签，以及标签的权重。比如红酒0.8，李宁0.6。

标签，代表内容、用户的兴趣、偏好、需求等等。

权重，代表指数，用户的兴趣和偏好指数，也可能代表用户的需求，可以简单理解为可信度和概率。

3.3数据建模* * *

以下内容将详细介绍如何根据用户行为构造模型输出标签和权重。事件模型包括三个要素：时间、地点和人。每一个用户的行为本质上都是一个随机事件，具体可以描述为：什么用户，什么时间，什么地点，他做了什么。

什么：关键在于用户的识别。用户识别的目的是区分用户并在单点定位。

什么是客户画像？用户画像也叫用户角色。用户画像作为勾画目标用户、联系用户诉求和设计方向的有效工具，已经被广泛应用于各个领域。

用户画像最初应用于电子商务领域。大数据时代，用户信息在* * * *中泛滥，用户的每一条具体信息都被抽象成标签，可以用来具体化用户画像，从而为用户提供有针对性的服务。

扩展信息：

用户画像的个人八要素

p代表Primary:用户的角色是否基于真实用户的情景访谈；

e代表共情：表示用户角色包含名称、照片和产品相关描述，以及用户角色是否导致共情；

r代表真实性：指用户角色看起来是否像真人；

s代表唯一性：是否每个用户都是唯一的，彼此相似度很小；

o代表目标：用户角色是否包含与产品相关的高层目标，是否包含描述目标的关键字；

n代表数量：用户角色的数量是否足够少，以至于设计团队可以记住每个用户角色的名称和其中一个主要用户角色的名称；

a代表适用：设计团队是否能将用户角色作为一个实用的工具来进行设计决策；

l代表Long:用户标签的持久性。

参考来源：搜狗百科-用户画像客户画像：客户信息的标注完美地抽象出一个客户信息的全貌，可以视为企业应用大数据的基础。

客户画像的核心工作是给客户贴标签。标注的一个重要目的是让人理解，便于计算机处理。比如它可以做分类统计：有多少用户喜欢红酒？喜欢红酒的男女比例是多少？

还可以做数据挖掘：通过关联规则计算，喜欢红酒的人平时喜欢什么运动品牌？用聚类算法分析喜欢红酒的人的年龄分布？

大数据处理离不开计算机运算。标签为计算机以编程方式处理与人相关的信息，甚至通过算法和模型“理解”人提供了一种便捷的方式。当计算机具备这种能力时，它将能够在搜索引擎、推荐引擎和广告等各种应用领域进一步增强信息获取的准确性，提高信息获取的效率。我的理解是通过对客户不同维度的各种特征的描述，将某一群体与其他群体区分开来。目的是发现客户需求，完成客户营销！你在网站上能看到的都是顾客的画像！

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