今天这篇文章，我们就来具体说说
针对需求，我们要如何建设相关的用户画像
什么是用户画像
先看一个图片：
这是某电商，部分商品分类的标签。
对应不同需求的购物用户，我们可以在这些选项中，找到符合自己需求的类别。
那么，什么是用户画像呢？
其实和图片中的标签差不多，只不过，需要这些标签的群体，从消费者（C端），变成了服务者（B端）。
可以想象一下，一个平台，如果有100w的DAU，那么我们该如何描述这100w用户？是不是也可以通过建设类似图片中的分类，一个个的标签，对用户进行划分。
这就用户画像，通过标签化的体系，描述我们所服务的用户。
比如：XX省份，XX市，20-30岁，学历（推测）是本科，喜欢使用XX功能，推测偏好是XXX。这就是比较简单的一个用户画像。
用户画像，就是通过组合标签的方式，构建业务对服务用户的认知。从而更好的划分用户群体，精细化运营，让用户感知到产品的价值，进而对业务产出价值。
画像的建设
以上，我们讲了什么是用户画像
现在，我们来聊聊，如何建设用户画像
画像落地的最核心关键词：标签
也就是我们需要通过不同的能力来构建不同维度的标签，并将这些标签分层及组合，构建一整套的标签体系。
先上图：
- 明确需求 无论做什么，都需要有个明确的业务目标。 所以在建设画像前，我们需要和业务部门沟通清楚，建设画像的目的是什么。因为不同的目标，我们需要建设的标签会不一样。 如果我们不了解清楚，自己去构建一套自认为大而全的标签体系，可能又没有可落地的价值。所以，做画像之前，一定要和业务明确需求 如果是市场渠道相关的业务，那么目标可能是优化渠道投放或者市场营销活动投放，更精准更高效的拉来用户。 针对这种情况，我们除了用户的自然属性之外，还需要匹配渠道的标签，来源的标签，以及不同渠道下，第一次动作的标签。这样，我们才能针对不同的渠道及不同的来源的用户投放不同的策略，吸引用户的到来。 如果是产品相关的业务，那么目标可能是用户拉活，或者算法优化，想更好的做好用户体验及服务。 针对这种情况，我们需要的是用户的实效性较高的兴趣标签。如搜索中我们最近喜欢看小说还是看新闻，如抖音中我们更喜欢看吃播还是看解说。这些兴趣标签，通过一定规则的组合（算法，或者统计的方法）抽象之后，可以让我们更了解用户的兴趣及在业务中的需求。 如果是留存拉活的业务，那么目标可能是在降低花费的同时，尽量大的拉回流失（不活跃）用户，从而降低拉活成本。 针对这种情况，我们需要通过之前的经验（或实验）积累，对用户回来的概率分类打标，辅助我们去判断哪些用户不该召回，哪些用户需要召回。
- 标签筛选 标签可以分为 属性标签 和 行为标签。 属性标签就是用户自身的属性。 比如个人属性：年龄，性别，学历，所在省份，家乡城市等。 比如社会属性：家庭情况，婚姻状况等。 比如场景属性：渠道来源，（通过已有功能填写的）兴趣偏好。 行为标签，是对用户行为的一个统计或者抽象信息，用来更精准的描述用户的实际兴趣偏好及行为特征。 通过对用户在当前业务的行为的统计建模或者预测，我们可以把用户一段时间内的行为，映射到某一个标签上。 比如电商场景：购买偏好，兴趣产品，xx物品消费频次等。 比如娱乐场景：内容敏感度，品牌偏好，音乐风格偏好等。 这些标签，都可以根据特定的业务场景，通过 用户 时间 行为 行为对象 的拆解，来找到可以建设的标签。 注意： 1、由于用户本身需要被统计，所以，单一维度的标签不能有重叠。 比如年龄维度的标签，不能出现 10-20岁，15-25岁这样有交叉的标签信息。但是如果年龄标签为 60岁以上，同时人生阶段的标签为 老年人，这样是可以的。 2、由于行为标签是用来定义用户的偏好，而偏好本身会随着时间而变更，所以行为标签需要不断的更新，保证对用户特征描述的准确性。 可以根据用户的活跃周期及数据量的大小，选取一个固定时间段的数据来抽象标签。可以是30天，可以是90天，也可以是半年，但是固定后不要随意更换，保证标签的一致性。
- 构建方法 在画像建设时，我们总会遇到不愿填写信息或填写的较少的用户。但是我们还是需要尽量覆盖多的用户。 这时候怎么办呢，这就来说说画像的构建。 构建画像，我们按照构建方法，会有两个大类，三个小类
通过注册时的资料填写，或者第一次使用某功能时的兴趣选择，我们可以初步收集到用户的属性标签，如果初期收集不全，我们后期也可以通过引导，或者发放问卷等形式，得到用户的相关数据。 而对于这些没有属性标签的用户，只要在APP中活跃过，我们都能够拿到需要的行为数据。用这些行为数据，通过算法，利用同类行为用户的行为数据，预测该类用户的属性标签，从而得到相应的信息。 当然，仍旧会有由于各种原因，算不出来的场景。比如用户数据较少，或者用户行为数据较为个性化，或者算法识别结果没有很好的区分等原因，这种情况总会存在。
知识点总结
我们来总结下今天所讲内容的知识点：
什么是用户画像？
给用户贴标签。
通过组合标签的方式，构建业务对服务用户的认知。
画像的建设方法又是怎样的？我们用一张图来回顾
到这里，关于画像建设的内容就结束了。
下篇，我们一起来梳理下不同阶段的用户价值。
以上，就是本期内容，希望对你有帮助～
