有一句话是，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，所以，用户画像的重要性不言而喻。

　　什么是用户画像？

　　用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型 (personas)。

　　企业在进行营销时会遇到的问题

　　如何进行产品的定位、如何去优化用户的体验、如何进行广告的精准投放，以及衡量我们的用户价值的大小等等，这类问题的解决需要结合受众群体的需求特性以及行为组合，去优化自身产品的调整策略。

　　然而

　　用户画像才是解决问题的基础，用户画像能帮助广告主找到对的人

　　了解广告营销的人都知道，确定目标受众是营销的第一步，如果说传统线下广告还可以根据不同场合大概确定一个人的社会背景，然而，在互联网这个虚拟世界中，隐藏在幕后的用户拥有太多可能性，因此在互联网营销逐渐占据主流的时代，互联网产品或服务的人群画像愈加重要。

　　Step1：准确识别用户

　　微博/微信/QQ等第三方登录成企业识别用户的折中选择

　　用户识别的目的是为了区分用户、单点定位。用户识别的方式有很多种，如cookie、注册ID、邮箱、微信/微博/QQ等第三方登录、手机号等，这些都是互联网用户相对于传统线下渠道所特有的身份标识，其中手机号是目前移动端最为准确的用户标识，但随着用户的注册意愿越来越低，直播，微博/微信/QQ等第三方登录成为越来越多企业的折中选择。

　　Step2：动态跟踪用户行为轨迹

　　三大维度：场景+媒体+路径

　　动态行为数据可以确认用户不同场景下的不同访问轨迹，助力广告主跨端控频营销。

　　用户网络行为动态跟踪主要包括三个维度：场景+媒体+路径，应用到互联网中，场景主要包括访问设备、访问时段，媒体指某一时段下用户具体访问的媒体，如资讯类、视频类、游戏类、社交类等，路径指用户进入和离开某媒体的路径，可以简单理解为用户的站内与站外行为，如是通过搜索导航进入还是直接打开该APP，离开时是站内跳转到其他网页还是直接关闭，一方面有助于媒体自身优化流量运营，另一方面帮助广告主有效控制不同页面的投放频次，避免产生用户倦怠。

　　Step3：结合静态数据评估用户价值

　　五大维度：人口属性+商业属性+消费特征+生活形态+CRM

　　静态数据获取后，需要对人群进行因子和聚类分析，不同的目的分类依据不同：如对于产品设计来说，按照使用动机或使用行为划分是最为常见的方式，而对于营销类媒体来说，依据消费形态来区分人群是最为直接的分类方式。

　　静态数据主要包括用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度，其获取方式存在多种，数据挖掘是最为常见也是较为精准的一种方式，如果数据有限，则需要定性与定量结合补充，定性方法如小组座谈会、用户深访、日志法、Laddering 阶梯法、透射法等，主要是通过开放性的问题潜入用户真实的心理需求，具象用户特征，定量更多是通过定量问卷调研的方式进行，关键在于后期定量数据的建模与分析，目的是通过封闭性问题一方面对定性假设进行验证，另一方面获取市场的用户分布规律。

　　Step4：用户标签定义与权重

　　从繁杂的数据中抽取共同的特征值