一．什么是用户画像
用户画像是真实用户的虚拟化,
用户画像为了让团队成员在产品设计的过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计。
通俗的说就是给用户抽象出特定的标签，并把这些特定的标签与产品结合，更好的提升产品运营和用户增长。
二．用户画像对运营增长有什么作用
准确的了解现有用户：比如现在的用户主要来自哪个区域，什么职业，经济水平等，这有助于产品定价水平和促销方案。
通过广告营销获取类似画像特征的新用户:分析了现有客户特征以后，根据客户特征找到用户圈子，更精准的投放广告，优化广告创意，增长新用户。
三．用户画像应用场景
精准营销 精准营销大行其道的今天通过筛选标签对特定属性的用户推送针对性的内容，则可以大幅提升CTR（Click-Through-Rate 点击通过率）和变现效果，同时还能降低广告、运营成本在对的时间，向对的客户，通过对的渠道，推荐对的产品。
数据应用 搜索/推荐 根据对用户特征和用户行为持续的分析，挖掘客户的潜在需求。
风险控制 对个人及企业级信用评分进而做到欺诈识别 有效提升用户体验，降低企业成本与风险，比如共享单车免押金，酒店免押金预订后付费等
数据分析 对现有用户固定标签和动态标签进行分析，结合运营渠道，筛选搞RIO的渠道投放。
四．用户画像关键技术
1.识别和标示唯一用户
2.打标签 基本属性、行为倾向、兴趣偏好
五．用户画像建模
1、属性标签：比如自然属性标签里的性别、年龄、星座等，社会属性里的职业、社交、出生地、电话号码等
2、事实标签
比如购买行为、位置包括常驻地、出差地等、使用设备、社交属性等，这类一般都可以直接从日志中直接提取，加以简单的聚类算法辅助即可。
3、营销标签
比如用户价值、活跃度、忠诚度、兴趣爱好、白领、高奢、有房一族、购买偏好等。
4、预测标签
比如之前提到的性别，其实在大部分场景下也属于一个预测标签，一般而言，我们需要一定的数据挖掘算法，集合用户日志提取APP特征、事件特征、浏览内容特征，对非结构化数据来说，通常要经历“分词”、“过滤”和“特征提取”三个步骤。
总结：
用户画像能更好的进行用户路劲分析，产品体验分析和口碑监控，完善产品运营，提升用户体验，同时可个性化推荐，辅助精细化运营，优化数据分析，提升业绩增长。
作者老岛，品牌数据化运营实践者