用户画像，是一个专业词汇。普通人不了解，也没必要了解，即使用户已经被画像了，但浑然不知。实际上，只要打开各类电商平台、抖音、今日头条，用户已经被平台画像了。否则，平台怎么可能那么精准地推送产品或内容呢？

过去线下销售是“一对一”、“面对面”，无论是B端或C端都是如此。一对一，就有相对充足的时间沟通交流。如果是熟人，可以根据喜好推荐。

然而现在，很多销售场景从线下转移到线上，需要同时面对海量的用户。比如刚刚过去的双十一，上亿用户同时在线，千万商家同时在线，上亿SKU同时在线。而且需要即时推送，即时更新。

那么，怎么才能在用户每次点击时，快速生成符合用户需要的产品或内容，而且整个过程没有让用户感觉到时间滞后呢？

在这个数据为王的时代，大数据正在悄然改变各个行业的营销模式。如何发挥数据价值，将用户更加细致的标签化，直击客户痛点。

在大数据技术的支持下，我们应该如何建立用户画像呢？

建立用户标签体系

想要做好用户画像，我们可以建立用户的标签体系，再通过用户背后多维度的标签进行分组，最终构建出精准的360度的用户画像。精准的用户画像加上全渠道营销触达让成功转化更有把握。

用户画像一般大致会分为两类：一是用户属性画像，二是用户行为画像。

• 用户属性画像：比如性别、年龄、收入、兴趣爱好、活跃时间，居住地等等。
• 用户行为画像：比如浏览网页、点击内容、购买商品、加入购物车、点赞等等。

用户属性画像相对来说具有一定的稳定性，年龄、性别、兴趣爱好等等这些属性在一定时间内常常是稳定不变的。但是用户行为画像则不一样，同一个人的行为变化也可能会很大。比如我们比较熟悉的使用抖音的用户，今天喜爱的内容，明天可能又给其他内容点赞。只要用户行为数据发生变化，关于这个用户的行为画像就会发生变化。那么关于要给他推荐的内容也会随之发生变化。

能够做到如此精细、实时更新的用户画像离不开数字化技术的加持。用户画像也是整个数字营销中最重要的一部分，真正体现了以用户为中心。

除了我们在描述用户画像的时候，要从用户属性和行为两个基本方向来考虑以外，我们还需要知道要从哪些常用维度来描述用户画像。

• 用户来源: 用户是从哪儿来的，精确得知用户来自哪个平台、哪个广告、哪个关键词来的等等。知道这个可以帮助企业优化广告投放方向。
• 用户属性: 用户的人口学属性和具有唯一性的可识别属性，例如像，用户的性别、年龄、人生阶段等。用户属性的相关深度数据对于企业更加了解用户。
• 用户身份: 身份信息、Email地址或是社交媒体ID等等，知道用户的邮箱、社交媒体ID信息这对我们后续的营销工作有很大的帮助。
• 用户行为: 如浏览点击、注册、交互、交易购买等行为，这些行为数据是企业采取下一步动作的重要指标。

获取到的用户画像维度很多，但是维度多并不意味着就精准，在做用户画像前，你需要明确：如何在注意力资源有限的背景下，如何更好地利用它去达到业务效果最优化，唯有靠精细化运营，是希望促销活动有更好的转化，还是希望唤醒沉睡的线索，总之，你可以从目的进行倒推，步步拆解出用户画像所需要的维度。

用户画像的应用

当我们拥有了精确的用户画像，重要的不是有而是要怎么利用。经常能够听到说利用用户画像进行精细化运营，那么到底要怎么进行精细化运营呢？

首先精细化运营是一种针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，是结合市场、渠道、用户行为等数据分析，对用户展开有针对性的运营活动，以实现运营目标。

那我们就看看几个如何利用用户画像的场景：

1.广告投放

不少做跨境的企业今年都开始做自己的品牌独立独立站和跨境电商平台最大的不同在于需要自己进行引流，没有平台的流量，完全靠自己打天下，打到也都是自己的。那么这就对站外引流提出了较高的要求。

我们可以根据发生购买行为的用户，得到他们的用户画像，从这些已经成交的用户画像中我们可以知道他们最初是从哪个渠道来的，这就给我们之后的投放渠道指明了方向。这群已经成交的用户的属性是什么样的，这些都可以作为我们寻找目标客户的参考。通过相似受众分组，向这些潜在的客户进行精准的广告投放，可以大大提高广告ROI。

2.精准营销

假设独立站内需要做个活动给不同的层次的用户发放不同的券,

比如针对购买次数在[1-5] 的用户下发10元优惠券,次数在[6-10]的用户发20元优惠券。针对不同的用户进行自定义分组，发送不同的营销内容，进行个性化营销。

用户画像的应用面是很广的，个性化推荐，可视化，广告营销等等。所有的应用都离不开一个核心，就是定位用户。用户的时间是非常宝贵的，互联网各个领域的竞争非常激烈，如何把正确的产品推广给正确的人，是企业在竞争中脱颖而出的必要条件。

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