用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言，在互联网用户分析领域，用户画像可以简单描述为用户信息标签化，即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、消费偏好等各维度的数据，从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌，最终让用户画像比用户更了解自己。

同时，用户画像作为一个描述用户的工具，能够为运营分析人员提供用户的偏好、行为等信息进而优化运营策略，为产品提供准确的用户角色信息以便进行针对性的产品设计。

用户画像的核心工作就是给用户“打标签”，其核心价值在于了解用户、猜测用户的潜在需求、精细化定位人群特征、挖掘潜在的用户群体，所以可以广泛应用在精准营销、广告投放等领域。

一、用户画像的应用领域

1.精准营销

常见的营销方式包括APP信息推送、短信营销和邮件营销等。随着运营方式从粗放式到精细化，用户画像技术能更深入和直观的了解用户，而越了解用户就越能够做出正确的决策，通过产品或服务的潜在用户进行分析，将用户划分成更细的粒度，针对特定群体进行营销，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，趋以关怀、挽回、激励等策略。既能减少全量推送造成的资源浪费，又能达到较好的营销转化效果。

2.推荐系统

用户画像常用在电商、社交和新闻等应用的个性化推荐系统中。互联网时代下的信息是过载的，用户量级巨大且用户之间千差万别。如果根据用户的行为习惯，购物或阅读记录来打造基于内容推荐系统，实现的千人千面个性化推荐可以加深应用的用户粘性。在电商行业中，推荐系统的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。

3.广告投放

著名广告大师约翰•沃纳梅克提出“我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了”。通过用户画像的技术，从最早的广而告之逐渐转变为精准的定向投放，对用户数据进行标签化，还原用户的信息全貌。广告主可以通过标签筛选要触达的用户，进而实现针对特定用户群体进行广告投放，减少不必要的广告费用。

4.产品布局

一个产品设计之初，有一定的目标用户定位。随着产品的发展，想要得到更广泛的应用，还需结合用户的特性来做出相应的调整和改变。用户画像技术可以恰到好处地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，助力产品设计的持续的完善，提升服务质量。

5.行业报告

通过对用户画像技术可以了解行业动态，常见的有市场分析、品牌受众人群、不同地域品类消费差异等。这些行业报告可以指导平台更好的运营、把握大方向，也能为相关的中小企业、店铺、媒体提供细分领域的深入洞察。

二、用户画像的“基建”工作

不管是洞察用户行为特征还是了解用户行为偏好，都依赖对用户行为数据的分析挖掘，包括用户实时行为数据、历史业务数据、以及外部行为表现的数据。

那么，如何把数据接进来？以嗨数云SAAS服务平台为例，提供专业的数据接入工具，帮助企业实现用户数据的采集接入。数据埋点SDK满足安卓、ios移动端数据埋点的应用，支持全埋点、业务埋点等埋点方式，结合业务特点，定制符合企业实际需求的埋点方案，实现用户在客户端实时行为数据的采集；批量数据迁移工具满足企业当前各种类型存量业务数据的接入，包括数据库、线下表格、文本数据等；外部数据通过标准api数据接口实现数据的实时传输，将用户相关的全量数据汇集到嗨数云，为企业构建满足业务分数的客户数据管理云平台，避免企业自住搭建的技术成本及硬件成本的支出。

不同域的数据接入后，嗨数云通过ID-Mapping技术，为所有用户配置唯一ID标识，将来自各个业务端、客户端的数据进行关联，建立统一的数据档案，实现业务数据的关联识别，也为构建用户画像打下坚实数据基础，也为后续全量业务数据的分析提供基础支撑。