什么是用户画像？银行对用户背景调查、企业建立CRM、你的邮箱里一次次收到来至不同网站的问卷调查……我们无时不在耗尽心机的想要更加了解我们的上帝。在互联网日益占据主体甚至在互联网本身就是主体的一些行业中，我们不可能再耗费巨大的成本去“拜访”巨大数量的未知人群来寻找客户，也无法面对那么大的用户群进行客户追踪。现在的信息正在越来越透明和对称，利润空间也在逐步的被压缩降低，如果别人使用了更高效更低廉更精准的用户管理措施，对于APP运营者来说，我们的市场空间又会变得只剩多少？
在进入大数据时代之后，用户越来越多的信息，包括基本信息、社交信息、交易信息都变得透明且可视化了起来。这也意味着，在互联网中，用户的特征集其实一直都散乱、无序、片段化的存在着的，通过一定的技术手段，则可将这些不同维度的用户信息整合成用户画像。所谓用户画像，即是用户信息标签化，将用户的主要信息抽象成用户的商业外貌，继而为运营者提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。由此可见，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。
由此我们真该好好聊聊用户画像的重要意义——
首先是完善产品运营，提升用户体验
用户画像对于app运营和用户体验的优化提高有不可小觑的作用，我们通过用户画像很容易定位到我们产品用户的偏好，可以给产品的优化迭代提出了很好的方向和思路。
然后是对外服务，提升盈利
针对用户需求越来越个性化的现状，C2B的商业模式已经是一种趋势，个性化运营可以更加精准的给用户推荐相关内容，提高转化率。
具体来说，主要包含存量用户分析和潜在用户挖掘两大方面——
存量用户分析
用户群划分：对于已有的用户集合，app运营者可以根据不用标签将用户划分为不同的用户群，针对不同的用户群采取不同的营销措施，或者将营销资源放在主要用户群上。
用户兴趣分析：通过用户画像，运营者可以知道用户喜欢什么，偏好什么样的产品，从而将用户兴趣纳入到需求之中改进产品或服务。
用户消费分析：app运营者能够了解用户消费层次，消费能力及潜在消费能力，愿意为什么样的产品或服务付费，取得消费突破点，增加销售额。
精准营销：信息太过泛滥，因此用户都已经习惯性的选择抗拒不关注的信息，故只有了解用户之后按时按需按人将自己的信息从广告转化为有用咨询，才能取得较好的用户转化率。
潜在用户挖掘
相同用户群体：根据已有优质用户群可提炼出用户特征标签，即可在用户画像平台中匹配出潜在用户。
具备关联用户打通能力：不同数据源之间的用户打通，不同用户群之间的关联用户匹配，并能依此给出营销线索。
还记得当年腾讯电商为了精细化运营，将用户根据年龄、性别、地域等划分为112种角色，抽出其中的28种用户角色，进行集中产品集中推广运营。腾讯电商有10亿美金，8000员工，腾讯流量，也没能力面对所有用户。基于精细化运营，腾讯电商连续3年增长超过60%，并且费用率低于京东。
即使不搞腾讯电商那么精细化的用户画像，只是分分男女，场景也完全不同。而米聊呢？为何要提米聊？为了打消大家对强势渠道的盲目恐惧。去年小米手机卖了6000万支，每支都安装了米聊，米聊用户应该大于陌陌才对吧。某女生装了米聊，认真地维护了全部信息，用了本人真名，填了性别女生，还上传了本人照片。然后她每次打开米聊，给她推荐的100%的用户全是噘嘴挺胸的小美女……所以起码可以判断，米聊没有基于用户画像，运营用户场景。后续如何大家也都知道了。
所有的滔滔江河：QQ、微信、百度、贴吧、京东、美团……都是从一个小小的源头开始，从运营好一个用户画像的一个场景开始。
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