在APP運營工作中，最重要的就是對於粉絲也就是用戶的運營，用戶運營好了，整個APP項目才能夠實現增長和變現。
用戶畫像就是根據用戶特徵、業務場景和用戶行爲等信息，構建一個標籤化的用戶模型。簡而言之，用戶畫像就是將典型用戶信息標籤化。在金融領域，構建用戶畫像變得很重要。比如金融公司會藉助用戶畫像，採取垂直或精準營銷的方式，來了解客戶、挖掘潛在客戶、找到目標客戶、轉化用戶。以某P2P公司智投產品搞的投資返現活動爲例，通過建立用戶畫像，來避免大量燒錢的運營行爲。
經過分析得知，出借人A的復投意願概率爲45%，出借人B的復投意願概率爲88%。爲了提高平臺成交量，在沒有建立用戶畫像前，我們可能會對出借人A和B實行同樣的投資返現獎勵，但分析結果是，只需激勵出借人A進行投資，從而節約了運營成本。此外，我們在設計產品時，也可以根據用戶差異化分析去做針對性的改進。
對產品經理而言，掌握用戶畫像的搭建方法，即瞭解用戶畫像架構，是做用戶研究前必須要做的事情。
一、收集數據
收集數據是用戶畫像中十分重要的一環。
用戶數據來源於網絡，而如何提取有效數據，比如打通平臺產品信息，引流渠道用戶信息，收集用戶實時數據等，這也是產品經理需要思考的問題。用戶數據分爲靜態信息數據和動態信息數據。對於一般公司而言，更多是根據系統自身的需求和用戶的需要收集相關的數據。
數據收集主要包括用戶行爲數據、用戶偏好數據、用戶交易數據。以某跨境電商平臺爲例，收集用戶行爲數據：比如活躍人數、頁面瀏覽量PV、訪問時長、瀏覽路徑等；收集用戶偏好數據：比如登錄方式、瀏覽內容、評論內容、互動內容、品牌偏好等；收集用戶交易數據：比如客單價、回頭率、流失率、轉化率和促活率等。收集這些指標性的數據，方便對用戶進行有針對性、目的性的運營。
我們可對收集的數據做分析，讓用戶信息形成標籤化。比如搭建用戶賬戶體系，可自建立數據倉庫，實現平臺數據共享，或打通用戶數據。
二、行爲建模
行爲建模就是根據用戶行爲數據進行建模。
通過對用戶行爲數據進行分析和計算，爲用戶打上標籤，可得到用戶畫像的標籤建模，即搭建用戶畫像標籤體系。標籤建模主要是基於原始數據進行統計、分析和預測，從而得到事實標籤、模型標籤與預測標籤。
標籤建模的方法來源於阿里巴巴用戶畫像體系，廣泛應用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放和智能營銷等各種應用領域。
以今日頭條的文章推薦機制爲例，通過機器分析提取你的關鍵詞，按關鍵詞貼標籤，給文章打上標籤，給受衆打標籤。接着內容投遞冷啓動，通過智能算法推薦，將內容標籤跟觀衆標籤相匹配，把文章推送給對應的人，實現內容的精準分發。
三、構建畫像
用戶畫像包含的內容並不完全固定，不同企業對於用戶畫像有着不同對理解和需求。根據行業和產品的不同，所關注的特徵也有不同，但主要還是體現在基本特徵、社會特徵、偏好特徵、行爲特徵等。
用戶畫像的核心是爲用戶打標籤。
即將用戶的每個具體信息抽象成標籤，利用這些標籤將用戶形象具體化，從而爲用戶提供有針對性的服務。以李二狗的戶畫像爲例，我們將其年齡、性別、婚否、職位、收入、資產標籤化，通過場景描述，挖掘用戶痛點，從而瞭解用戶動機。
其中將2130歲最爲一個年齡段，薪資2025K作爲一個收入範圍，利用數據分析得到數據標籤結果，最終滿足業務需求，從而讓構建用戶畫像形成一個閉環。
用戶畫像作爲一種勾畫目標用戶、聯繫用戶訴求與設計方向的有效工具，被應用在精準營銷、用戶分析、數據挖掘、數據分析等。