近日朋友介绍了她的朋友来咨询“用户画像”搭建问题，遂整理。
用户画像 定义
| 基于多种分类方向、指标统计或分析得出的用户模型，多个分层画像。
| 是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型——交互设计之父Alan Cooper
| 用户画像就是对用户按照一定的规则进行统计，划分，从而能够指导用户推荐，客户分层运营，达到营销效果。
用户画像 目的/作用
一般来说用户画像可以用与产品设计指导、产品决策支撑、辅助精细化运营、数据支撑。这三个应用方向不仅跟具体业务相关，同时也受到行业大环境影响。其中“产品设计指导、产品决策支撑”已是非常成熟、必须的应用；“精细化运营、数据支撑”正受到当下互联网热捧。
用户画像、分层，底层都是用户标签。标签的作用是细化、标准化用户特征。
用户特征一般分为“人口统计、社会属性、消费属性、行为属性，兴趣属性等”。因各行业、各业务出发点不一而关注点有所不同。如社交类产品更多关注社会属性、兴趣属性，资讯类产品更关注兴趣属性、人口属性；电商类产品更关注消费属性、人口属性，产品部门更关注行为属性；运营部门可能更关注用户的业务数据。
关于搭建（只讨论应用于精准化营销方向）
一、明确目标
如在线教育，是想提前锁定可能流失客户；提高试课用户付费率---
二、根据目标做业务梳理，主观筛选影响数据转化的关键点、表征项
如在线教育，上课准时率反应学生对课程的满意度；购买次数反应用户忠实情况；
三、确定标签：继续对选定关键点及表征项细化为标签
如“上课准时率反应学生对课程的满意度”，拆分为标签“上课准时率60%以下、60%-80%、80%及以上”
四、拉取历史数据，筛选出与目标相关的优质、低质用户在业务关键点及表征项上的标签
如目标“提前锁定可能流失用户”，忠实用户的对应的标签有哪些、已经流失客户的标签有哪些，与已流失用户标签相识度高客户即为可能流失用户。