做产品经常绕不开一个词叫用户画像。做用户画像时的普遍分类标准一般是按照年龄、职业、地域等几个因素对用户进行划分，根据划分的用户类别再确定目标用户群体的特征。这样的话，做出的产品就有更强的针对性了。
但是，当我们真的和形形色色的人群接触的时候就会发现，现实中人的复杂度远超我们的想象。一个一线城市的人，可能他有这三四线城市人群的特征；一位60、70后可能会和某些80、90后很相似。总之，我们按照某个标签简单分类的方式过于复杂，要想挖掘到更加精准的用户，我们需要进行更加精细化的用户画像。
听说过这么一个案例。有一位身价过百亿的顶级富豪，他有一个很自鸣得意的习惯，就是他的车在停车场如果停了29分钟，他会不顾一切地冲到停车场，把车开出去，因为超过这一分钟，他就要交一个小时的停车费。用以前的用户画像思维就很难划分他到底属于哪个用户群体了。
他的身上有很多碎片化的标签，他有富豪的一面也有嵌入到骨子里的那种节俭的一面。如果你把这个用户看成一束光，你用一个棱镜折射，就会发现他身上有非常丰富的光谱，赤橙黄绿青蓝紫，红外面还有红外，紫外面还有紫外。用这个光谱来描述他，比分成七个层级，然后把他归属到哪一个层级里头，更准确。
当你把一个人细分到光谱的程度时候，就会发现人与人之间的差别真的是千差万别。其实一线城市人与人之间的差别要比一线城市与四线城市之间的差别大得多。
为什么传统的互联网公司没有想过对用户进行颗粒度这么小的分类呢？我想并不是他们没有想过，而是能力确实达不到。现在为什么就行了呢？因为我们进入了大数据时代了。
现在很多平台都沉淀着海量的用户数据，从这些数据中不难发现用户行为中的一些蛛丝马迹。利用这些数据，就可以不做预设，不搞定位，把一个人的品质、品行、偏好、趣味不断地细分，变成无数个越来越多的小标签，几乎是朝着全息化的方向把他合成回一个完整的人。
像新兴互联网公司比如拼多多、字节跳动、美团，之所以发展那么快，大有赶超传统巨头的趋势，其核心原因就是因为他们长在了大数据时代，对于用户画像，天然就可以无限细分，进而就可以持续做出爆品，无限满足用户的需求。
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