你是否有過類似經歷：當在購物網站有過一次購物或者搜索經歷後，網站會爲你推送各種同類型替代產品或者互補商品；當你成爲某消費品牌的註冊會員後，特殊的日子（比如生日、會員日）會收到品牌商發來的祝福短信以及優惠券；當你打開新聞APP時，系統總是可以爲你推送符合個人喜好的內容；當你去到一個新的地方旅遊時，與衣食住行相關的推送信息總是如期而至。
其實這一切，都是基於用戶畫像的精準化營銷的常見套路。
在互聯網大數據時代，全社會信息化程度越來越高，無處不在的網絡將人和設備連接在一起，用戶的一切行爲都是可追溯和分析的。隨着大數據技術的深入應用，企業也日益聚焦在如何利用大數據來爲精細化運營和精準營銷服務，而要實現這些目標的前提基礎，首先則需要建立一套完善的用戶畫像。
1、什麼是用戶畫像
用戶畫像，即將用戶信息標籤化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或者產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。
2、用戶畫像的構建過程
用戶畫像的構建過程其實就是對用戶“打標籤”，其過程可以拆分爲以下幾個關鍵步驟：
1、確定對象
用戶畫像首先是基於業務模型的，所以進行標籤建設，首先要清楚對哪類對象建設標籤。對象是客觀世界中研究目標的抽象，有實體的對象，也有虛擬的對象。在企業經營過程中可以抽象出非常多的對象，包括“人”“物”“關係”，這些對象在不同的業務場景下交叉產生聯繫，是企業的重要的資產，需要全面刻畫了解。
2、對象ID打通
在確認對象後，由於存在同一個對象在多個不同業務中的標識ID不同的情況，因此需要將同一個具體對象的不同ID標識打通，以便所有業務數據都能在該對象上打通，完成對該對象的全面數據刻畫。
3、標籤類目設計、標籤設計
企業業務需要使用的標籤項比較多時，就會給使用、查找以及管理標籤帶來麻煩，這種情況下就需要對標籤類目進行設計，比如構建多級目錄分類管理，保證標籤類目的易理解、易使用、易管理。
通過標籤類目設計，已經有了某類對象的標籤體系框架，只是還沒有具體的標籤內容。標籤設計就是設計合適的標籤並將其掛載到標籤類目。
4、標籤融合表設計、標籤融合表實現
對象的標籤體系是對象有價值數據的全域標籤，跨業務板塊、跨主題，比如用戶屬性、用戶行爲、用戶消費、風險控制、社交屬性等都是標籤，在設計標籤融合表時可以選擇二維表或者K-V表的組織方式，因爲二維表更能滿足性能和易用性的要求，所以推薦使用二維表作爲標籤融合表的實現方式。在大數據場景下，如果標籤衆多，可以通過多張融合表來存儲標籤。
5、作業流程調度、開發性能調優
完成標籤融合表設計後，就需要添加ETL作業流程調度，並針對調度過程進行性能調優，同時配置相應的質量監控和報警機制，持續進行任務運維監控。
6、上線應用
完成所有測試後，將驗證合格的系統部署到正式環境，並開放給業務人員使用。
3、用戶畫像應用
1、實現精準化營銷
實現精準化營銷精準化營銷具有極強的針對性，是企業和用戶之間點對點的交互。精準營銷不但可以讓營銷變得更加高效，也能爲企業節約成本，文章開頭的幾個場景均是精準營銷的典型場景。
2、指導產品研發以及優化用戶體驗
在過去較爲傳統的生產模式中，企業始終奉行着“生產什麼就賣什麼給用戶”的原則，這種閉門造車的產品開發模式，常常會產生“做出來的東西用戶完全不買賬”的情況。如今，“用戶需要什麼企業就生產什麼”成爲主流，越來越多的企業把用戶的真實需求擺在了最重要的位置。
在用戶需求爲導向的產品研發中，企業通過獲取到的大量目標用戶數據，進行分析、處理、組合，初步搭建用戶畫像，做出用戶喜好、功能需求統計，從而設計製造更加符合核心需要的新產品，爲用戶提供更加良好的體驗和服務。
3、做相關的分類統計
基於用戶畫像的信息標籤，藉助永洪BI，通過簡單的拖拽操作，就可以快速製作出各種滿足業務需要的可視化分析報告，再通過數據過濾、多維鑽取分析、數據高亮分析、趨勢分析、目標值分析、聚焦分析等永洪內置功能，獲取隱藏在數據背後的價值，提高整體決策效率和決策水平，爲業務增長注入動力。
4、做相關的數據挖掘
在用戶畫像數據的基礎上，藉助永洪深度分析模塊，可以選擇如一元線性迴歸、邏輯迴歸、K-means聚類、HoltWinters時序分析、關聯分析、決策樹等各種經典機器學習算法，通過簡單的可視化操作，即可輕鬆構建機器學習模型，完成預測分析。下圖就是通過關聯規則計算，由A聯想到B，也就是著名的“啤酒和尿布”的故事。
