用户画像的应用

• 精准营销
  这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。
• 数据应用
  用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统。操作过各大广告投放系统的同学想必都清楚，广告投放基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等。
• 用户分析
  用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期，PM们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候会辅以用户画像配合研究。新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。
• 数据分析
  用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通。

但是，其应用存在很多的问题。问题包含但不限于，用户有那么多维度，怎么合理地选择标签？我想定义用户的层级，VIP用户应该累积消费金额超过多少？是在什么时间窗口内？为什么选择这几个标准？后续应该怎么维护和监控？业务发生变化了这个标签要不要改？

设立好标签，怎么验证用户画像的有效性？我怎么知道这套系统成功了呢？效果不佳怎么办？它有没有更多的应用场景？

策略的执行也是一个纠结的问题。从岗位的执行看，运营背负着KPI。当月底KPI完不成时，你觉得他们更喜欢选择全量运营，还是精细化呢?

如何建立正确的用户画像

用户画像首先是基于业务模型的。也就是说，需要清楚的知道你的目的是什么，然后基于这个目的去做用户画像。

用户画像的架构

用户画像一半包括这几个模块：

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用户画像作为平台级的应用，很多运营策略及工具，都是在其基础上构建的

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