用户画像 场景和步骤
1. 用户分群运营
分群运营是用户画像最常用的场景，通过用户画像的标签筛选，筛选出不同的用户群，通过push或弹窗配置平台，对不同的用户群实现精细化运营。
比如我们可以把过去30天购买金额大于500、活跃天数大于10天、最近一次活跃间隔在5天以内的用户定义为高付费潜力用户群，进而对这部分高潜用户进行精细化运营。
2、自动化触达
分层越来越精细，用户群的粒度会越来越小，最后会小到一个个体。我们针对每个个体去做push或者弹屏，运营效率还是太低了。基于用户画像的自动化触达就发挥了作用。比如针对上一步我们创建的高付费潜力用户群，我们通过App Push的方式发送一张满200减40的优惠券。
3、个性化推荐
以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，可以有效提升转化率。我们先看一下用户画像的用户偏好表存储表（用户画像有很多这种标签）
当我们购买完成一个带有标签1，标签2，标签3的商品后，一般在购买完成页会有交叉销售场景，我们通过用户偏好表的标签及权重，基于用户相似或商品相似的协同过滤算法，推荐用户可能喜欢的其他商品。
所以为了解决这个问题，在最开始的时候就要想清楚，我们是否真的需要用户画像？只要想清楚一下三个问题，就可以得到答案。
1、我们业务中是否有能用到用户画像的场景？比如用户分层、智能触达和个性化推荐。
2、如果有使用场景，是否一定要通过用户画像实现？用户画像本身是一个非常浩大的工程，十分耗时耗力，我们有没有其他替代的方案？
3、如果必须要搞，那我们给用户打了标签进行分层后，我们有没有对应的产品服务或运营方案？分层后没有对应的action，用户画像还是难以落地闭环。
这里需要强调的一点是：不是因为我有了用户画像，才能驱动和提高业务。而是为了驱动和提高业务，才需要去建立用户画像。这是很容易犯的因果倒置的错误！
1、明确业务需求
在规划用户画像时，一定要有目的性和场景感，不能只做表面文章，而不重视实际应用价值。再次强调：不是因为我有了用户画像，才能驱动和提高业务。而是业务有需求，才需要去建立用户画像！
第一步也是最为关键的一步，一定要搞清楚业务方的需求是什么？要解决的问题是什么？
2、标签选择
需要选择哪些标签？为什么要选择这些标签？其他的标签为什么不可以？选择标签有哪些误区？
我们都知道有用户基础属性的标签，也有用户的各种行为标签，我们需要在这个大的框架下不断细分完善标签体系
3、制定不同画像用户的运营策略
不同标签将用户划分为不同的用户群，但只有对不同的用户群制定针对性的运营策略，用户画像才能落地有价值。
1、标签体系构建
理解用户画像，最直接的方式便是将画像信息标签化。信息标签化是用户画像系统用信息化手段刻画用户全貌的手段，也是用户画像系统中最核心的环节之一。我们通过构建丰富的标签，获取相关的标签数据，才能够刻画和洞察用户的兴趣和偏好。
1）标签体系的构建方法
构建标签体系的主要有两种方法：
方法一：结构体系化构建（常用）。通过划分标签类别和维度，从刻画用户的完整维度出发构建维度体系。这样的划分方式结构清晰、逻辑性强，能够比较全面的梳理出所有的信息维度，但受限于实际数据，落地较困难。
方法二：场景效果化构建。结合人群定向的实际需求，通过用户在不同行业领域或平台上的行为记录，对用户的心理需求和倾向性进行描述。这种方式目的性强，人群定向也较为精准，容易跟实际应用场景接轨，落地到具体的业务目标，跟实际数据结合较好，但标签会跟随消费趋势、娱乐热点等的变化波动。
2）标签维度的设计思路
标签维度设计上不仅需要清晰直观，还需要考虑多个场景化使用需求，同时兼顾多种产品运营需求及商业化投放需求。
标签设计上需要在了解业务方规划前提下，对标签的使用上有前瞻性的设计。
画像数据的来源一般有：用户调研、用户行为数据获取、客户端/服务端数据内容上报、第三方数据平台、基础数据及爬取第三方数据等。
ps：此处需要特别关注以下两个方面：
标签粒度：粒度过粗不利于运营使用推广，很容易脱离业务本身，对行为数据进行过度提炼造成信息丢失；而粒度过细则会导致标签覆盖率过低、耦合运营业务推广。
标签数据：标签数据的获取直接关系到实际使用价值，需要在可获取的数据范围内进行，扩宽数据源难度较大，通常需要优先进行数据可行性的统计。
3）标签体系的基础框架
不同业务的画像标签体系并不相同，需要我们针对性的提炼出来。有一种比较简易的方式是：我们可以先找出一些通用类画像标签，然后再根据实际场景和需求补充业务类画像标签。这样得到的标签体系会相对比较完整，也能够随业务变动及时调整优化。
但是，需要注意的，产品用户画像的分析并不是要用到所有的标签数据，并且越是完整的标签体系，落地是越是困难。而且，更大的难度在于如何精准描述用户特征。因为只有用户特征描述越精准，我们得到的用户画像才会越清晰，在实际应用过程中的帮助越大。所以如何精确计算出用户的标签的权重就成为重中之重。
