你是否有过类似经历：当在购物网站有过一次购物或者搜索经历后，网站会为你推送各种同类型替代产品或者互补商品；当你成为某消费品牌的注册会员后，特殊的日子（比如生日、会员日）会收到品牌商发来的祝福短信以及优惠券；当你打开新闻APP时，系统总是可以为你推送符合个人喜好的内容；当你去到一个新的地方旅游时，与衣食住行相关的推送信息总是如期而至。

　　其实这一切，都是基于用户画像的精准化营销的常见套路。

　　在互联网大数据时代，全社会信息化程度越来越高，无处不在的网络将人和设备连接在一起，用户的一切行为都是可追溯和分析的。随着大数据技术的深入应用，企业也日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要实现这些目标的前提基础，首先则需要建立一套完善的用户画像。

什么是用户画像

　　用户画像，即将用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

用户画像的构建过程

　　用户画像的构建过程其实就是对用户“打标签”，其过程可以拆分为以下几个关键步骤：

　　1、确定对象

　　用户画像首先是基于业务模型的，所以进行标签建设，首先要清楚对哪类对象建设标签。对象是客观世界中研究目标的抽象，有实体的对象，也有虚拟的对象。在企业经营过程中可以抽象出非常多的对象，包括“人”“物”“关系”，这些对象在不同的业务场景下交叉产生联系，是企业的重要的资产，需要全面刻画了解。

　　2、对象ID打通

　　在确认对象后，由于存在同一个对象在多个不同业务中的标识ID不同的情况，因此需要将同一个具体对象的不同ID标识打通，以便所有业务数据都能在该对象上打通，完成对该对象的全面数据刻画。

　　3、标签类目设计、标签设计

　　企业业务需要使用的标签项比较多时，就会给使用、查找以及管理标签带来麻烦，这种情况下就需要对标签类目进行设计，比如构建多级目录分类管理，保证标签类目的易理解、易使用、易管理。

　　通过标签类目设计，已经有了某类对象的标签体系框架，只是还没有具体的标签内容。标签设计就是设计合适的标签并将其挂载到标签类目。

　　4、标签融合表设计、标签融合表实现

　　对象的标签体系是对象有价值数据的全域标签，跨业务板块、跨主题，比如用户属性、用户行为、用户消费、风险控制、社交属性等都是标签，在设计标签融合表时可以选择二维表或者K-V表的组织方式，因为二维表更能满足性能和易用性的要求，所以推荐使用二维表作为标签融合表的实现方式。在大数据场景下，如果标签众多，可以通过多张融合表来存储标签。

　　5、作业流程调度、开发性能调优

　　完成标签融合表设计后，就需要添加ETL作业流程调度，并针对调度过程进行性能调优，同时配置相应的质量监控和报警机制，持续进行任务运维监控。

　　6、上线应用

　　完成所有测试后，将验证合格的系统部署到正式环境，并开放给业务人员使用。

用户画像应用

　　1、实现精准化营销

　　实现精准化营销精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互。精准营销不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约成本，文章开头的几个场景均是精准营销的典型场景。

　　2、指导产品研发以及优化用户体验

　　在过去较为传统的生产模式中，企业始终奉行着“生产什么就卖什么给用户”的原则，这种闭门造车的产品开发模式，常常会产生“做出来的东西用户完全不买账”的情况。如今，“用户需要什么企业就生产什么”成为主流，越来越多的企业把用户的真实需求摆在了最重要的位置。

　　在用户需求为导向的产品研发中，企业通过获取到的大量目标用户数据，进行分析、处理、组合，初步搭建用户画像，做出用户喜好、功能需求统计，从而设计制造更加符合核心需要的新产品，为用户提供更加良好的体验和服务。

　　3、做相关的分类统计

　　基于用户画像的信息标签，借助永洪BI，通过简单的拖拽操作，就可以快速制作出各种满足业务需要的可视化分析报告，再通过数据过滤、多维钻取分析、数据高亮分析、趋势分析、目标值分析、聚焦分析等永洪内置功能，获取隐藏在数据背后的价值，提高整体决策效率和决策水平，为业务增长注入动力。

　　4、做相关的数据挖掘

　　在用户画像数据的基础上，借助永洪深度分析模块，可以选择如一元线性回归、逻辑回归、K-means聚类、HoltWinters时序分析、关联分析、决策树等各种经典机器学习算法，通过简单的可视化操作，即可轻松构建机器学习模型，完成预测分析。下图就是通过关联规则计算，由A联想到B，也就是著名的“啤酒和尿布”的故事。