大数据时代，企业如何驾驭数据，利用数据驱动、支持决策，是形成差异化竞争优势的关键所在。对于企业来说实现精准营销并无规律可循，关键三部曲：
大数据时代
第一步：知已，意味自己产品的定位是什么，产品卖点是什么等等；
第二步：知彼，简单的说就是清楚竞争对手的情况、清楚目标用户的情况，构建用户标签，部分别自身竞争力，选取切入点；
第三步：作战，对不同的对象采取不同的策略，直击痛点，实现转化。其中用户画像是核心：构建产品标签+内容标签
“千万人撩你，不如一人懂你”这句话在互联网圈可以说成是真正的了解用户，才能得到用户。因此，用户画像的重要性不言而喻。
一、什么是用户画像
用户画像
简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。
二、用户画像的工作原理
用户访问企业服务平台（官网、微信、其他自建平台），并且该平台具有独立后台系统支撑，那么后台系统就能收集到该用户的浏览信息，分析出用户的瞬时和长期消费偏好、阅读偏好并综合他/她的性别、年龄、婚姻状况、职业等人口统计学信息，建立用户画像。
一旦这个用户再次来到该平台，你可以通过原先的用户画像，实时影响他的点击行为。他每次浏览刷新，你都可以实时分析他的即时消费偏好，推测出他的购买意向是否强烈，处于购买中的哪个阶段，对什么样的产品有兴趣，并结合历史购买信息，将匹配最高的产品或服务推送到面前，进而做精准营销以及一对一的服务，提高成交效率。
三、用户画像的重要原则
1、标签化
这里的标签化，是指企业根据用户浏览、消费等行为，推断出这个用户的个人属性、社交属性、消费能力、购买需求、使用场景等信息，然后将信息进行归类，建立多元化、动态的客户标签。
标签化的目标其实是基于大数据的采集，用电子化的方式将用户属性抽象出来，以方便数据统计，构建大数据池，后续进行数据挖掘和聚合分析。
用户标签化切忌不要以偏概全，拍脑门给用户贴标签，一定要根据实际数据对用户进行分类整理
标签
2、低交叉率
用户画像的目的是，用透明直观的标签对目标用户进行数字化的聚合和描述。
在进行聚合时，要注意低交叉率的原则。就是如果两组画像中的标签几乎一致，只有个别并且对用户需求影响不大的标签因素是可以被弱化。另一方面，用户画像也要尽量保证其完整性和独立性。完整性是为了尽可能大的包含用户群体，独立性又要求这些群体里没有重叠，这两点对于分析市场，优化产品业务都有很大作用。
四、用户画像的参考信息
人中属性——用户是谁（性别、年龄、职业等个人基本信息）
消费需求——消费习惯和消费偏好
购买能力——收入及购买力、购买频次和渠道
兴趣爱好——品牌偏好、个人兴趣
社交属性——用户活跃场景（社交媒体等）
最后：眸事获客是一站式精准营销平台，大数据行业先行者，通过线上行为数据分析与线下静态数据库匹配方式，帮助教育机构招生、拉新、获客、精准定位潜在学员，提升销售转化。
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