明明同時接觸的客戶，為什么同事不僅比你早簽單，還促成了好幾項別的合作？?競品公司明明活動規模不大，吸引的用戶卻極為精準？
你真的了解你的用戶么？
商家為了了解用戶的真實需求，針對特定群體制定營銷方案以及提升團隊內部溝通效率，常常會需要用到【用戶畫像】。
一：什么是用戶畫像？
用戶畫像是對客戶信息在特定業務場景下的系統描述，以數據為核心，通過統計和分類等手段描述用戶的屬性和特征，探尋用戶需求的一種解決方案。
用戶畫像最基礎的工作內容就是給不同的用戶打標簽，這些標簽都是由企業專業的員工從日常工作中提煉出來的具有高度概括性的特征標識，比如年齡、性別、職業、住址、愛好等等。把這些標簽互相融合歸納，就能輕易得出某一群體的整體描述信息。
二：用戶畫像有什么用？
- 提供個性化的服務：由于物質水平的上升，第三產業也就是服務業的占比不斷擴大，人們越來越期待擁有獨屬于自己的個性化服務；
- 提供更精準的營銷：因為互聯網的存在，企業所接觸的客戶群體愈發龐大，要想在海量的客戶中進行精確的營銷，只能靠用戶畫像來篩選不同特征的群體；
- 深入研究用戶：產品終究要為用戶服務，如果用戶畫像能夠提前預測出用戶期待的產品方向，將會直接決定企業未來的發展；
- 提供業務決策：分析人員可以從用戶畫像中提取很多涉及企業未來發展的關鍵信息，例如哪個城市更喜歡企業產品、競品有什么功能最受歡迎、哪個模塊好評最高等。
三：如何分析用戶畫像？
用戶畫像分析簡單來說就是針對用戶行為進行模型構建，將同類目標行為的用戶分為一類，并打上標簽，也就是說用戶畫像就是將典型的用戶信息標簽化，這樣能夠方便我們做產品構建。要做用戶畫像我們要掌握很多數據，通過數據和市場分析我們才能進行用戶信息標簽化。
（1）收集用戶數據
主要包括：用戶行為數據、偏好數據、交易數據。
以淘寶店為例，我們需要收集的用戶行為數據：活躍人數、頁面訪問時長、瀏覽pv數、來源路徑、用戶登錄方式、瀏覽的內容、評論的內容、產生咨詢互動的內容、喜歡的品牌、喜歡的物品、客單價、回頭客率、用戶流失率、店鋪轉化率、老用戶喚醒率等等。
（2）根據用戶行為建模
實際上這步就是我們把收據的用戶信息進行標簽化，建立出一個模型，把這些標簽一個個分出來。如：大款內衣、大款秋褲、小碼鞋子、低價手機、免費回收、無效退款等。
（3）構建用戶畫像
第二步只是初步建模，想直接標簽化，還有點麻煩，缺少第三步的具體用戶特征分析。
我們需要將第一步的用戶行為數據并根據用戶特征繼續細化，比如性別、年齡、職業、教育程度、家庭情況、購買能力、購買次數、興趣愛好等。
（4）算法模型
艾客通過文本挖掘、分類、類聚、相似度計算和模型算法幫助商家構建智能化客戶標簽，精準捕獲用戶需求。
四：用戶畫像如何應用？
用戶畫像分析主要應用在引流獲客、客戶運營、交易轉化、數據分析等場景，：
1.引流獲客（廣告投放）
在做用戶增長時，我們需要在-些外部渠道投放廣告，吸引可能的潛在用戶，比如，B站在抖音.上投放廣告。
2.客戶運營（個性化推薦）
個性化推薦即精確的內容分發，比如，我們在音樂類APP中會看到每日推薦，這是因為運營人員在做點擊率預估模型(預測給你推薦的歌曲會不會被點擊)時，會考慮用戶畫像屬性，這樣才有可能推薦用戶喜歡的類型。比如根據你是“90后”，喜歡傷感的音樂，喜歡周杰倫這些屬性，推薦類似的歌曲給你，這就是基于用戶畫像推薦:
3.交易轉化
假如某個電商平臺需要做一個活動，給不同層次的用戶發放不同的券，就需要利用用戶畫像分析對用戶進行劃分。比如，劃分成不同付費次數的用戶，然后根據不同付費次數發放不同的優惠券。給付費次數在1~10次的用戶發放10元優惠券，依此類推。
4.風控檢測
風控檢測主要是金融或者銀行業涉及得比較多，常見的問題是銀行怎么決定是否放貸給申請人。普遍的解決方法是搭建一個風控預測模型，預測申請人是否有可能不還貸款。模型的背后就有用戶畫像分析的功勞。用戶的收入水平、教育水平、職業、是否有家庭、是否有房子，以及過去的誠信記錄，這些畫像數據都關系到模型預測是否準確。
5.產品設計
互聯網的產品價值離不開用戶、需求、場景這三大元素，所以在做產品設計時，要知道用戶到底是怎樣的一群人他們的具體情況是什么，他們有什么特別需求，這樣才可以設計出對應解決他們需求和痛點的產品功能。
6.數據分析
在進行描述性數據分析時，經常需要用戶畫像的數據，比如，描述抖音中某美食類博主的用戶群體特征，可以關注他們觀看其他抖音視頻的情況，關注其他博主的情況等。
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