用户画像，即用户信息的标签化
产品日益丰富的今天，用户画像描述对于企业产品来说，显得至关重要。分析不同群体的各项指标，洞察用户群体核心特点，还原用户真实路径，有效的勾勒出用户行为画像，往往能够使企业更加清晰的进行产品的定位选择，从而达到满足消费者目标心里需求。
只有根据不同特点订制运营方案，真正做到心中有数，才能做到有的放矢。
为什么需要描述出用户画像呢？
用户画像实际上可以理解为真实的虚拟代表，并不是具体的人或者物，而是根据产品的目标受众人群，利用其差异化，进行归总、提炼以及加工出来的统一类型的元素代表。虽然作为虚拟代表，但并不意味着脱离产品而言，相反，它恰恰代表着产品的受众和目标人群。
用户画像一旦形成，在数据分析统计、计算机处理、产品分析以及广告投放、消息推送等方面都能有巨大的提升，用户精准度自然会很高，间接的提高了工作效率。
可以总结为四点
1、用户画像可以使产品对象更加聚焦
2、用户画像可以精准定位产品体验怒点
3、用户画像可以还原用户真实路径，方便数据统计和数据处理
4、用户画像可以提高工作效率
怎样描述用户画像呢？
数据源分析（动态和静态）
静态数据，在一定的时间范围内，几乎是不会变化的，比如性别、收入、学历等等，涉及人口或者其他属性，属于自成标签，一般通过用户的注册就可直接获得。
动态数据，基于用户真实的使用产品行为，产品使用频率，点击模块热度，浏览网站时间，点赞数量等等。
数据汇总分类
基本用户分类，比如性别区分，城市分布、年龄划分、收入划分、职业化分等等。
用户标签标注（标签+权重）
标签：用户兴趣点、偏好等
权重：用户需求度、用户指数等
时间：节点+长度
地点：内容+浏览路径
动作：浏览、分享、下单、点赞等等
例如
用户A：海尔冰箱0.7
TCL电视0.2
用户B：网页浏览深度 0.1
下单 0.03
权重的定义需要一定的经验，如果对用户或行业情况了解较多，可以通过经验来进行定义。当然这个权重不是一成不变的，每个用户的阶段性变化以及整个用户市场的变化都是有可能对权重的定义产生影响，这个可以在后期不断的进行优化。
从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到预测标签。最后从宏观层面总结，进行数据源统计汇总以及分类，标注+权重的形式，就是得到最终的用户画像。
要想真正了解用户行为，准确的描述出用户画像，还需要进行深度挖掘以及日积月累的实战经验，希望文章阅读完后，对你能够有所收获，更希望小伙伴们在下方积极留言，多提宝贵意见，小编感激万分！
