大数据时代，大家都在说精准营销，所谓精准营销即是将你的商品、服务定向推广到真正需要它的人实现商品服务与用户的精确匹配、达到降低推广费用、提升推广效率的目的，这一点在当今互联网红利消退、获客成本越来越高的今天，更加重要。诸如此类的还有千人千面的个性化服务、智能感知服务等等。需要实现以上目的，需要商品、服务提供者对用户做到足够的了解。
怎么做到对用户的了解：
通常情况下，我们会基于用户在平台内部的注册信息、浏览信息、历史购买信息等对用户进行画像。那么什么是用户画像：
简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活行为记录、消费记录等等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
如何设计一个用户画像：
构建一个用户画像通常会涉及源数据收集、数据ETL、用户行为建模、构建画像等步骤
可见，从用户数据埋点、收集存储到最终获得用户画像模型，经历了一个比较长的链路。如果前期规划不当，如某一类数据没有收集存储，到后期需要使用用户画像某个属性来指导营销时才发现设计缺陷，重新走一边上面的流程耗时又相当长，则严重影响了公司产品的市场推广节奏。因此，在画像模型设计的前期，务必要与公司战略、市场发展相结合进行画像产品设计。如在提供商品、服务的电商产品上，用户画像需要解决的一大痛点即是找到目标购买用户，那么在画像模型的设计上必须要包含用户的购买偏好和购买能力这一类属性：
1、购买偏好：哪一类用户在什么时候什么地点什么天气等等场景下倾向于买什么物品/服务
2、购买能力：一类用户的购买、消费能力怎么样
而在资讯、新闻等内容提供产品上，需要解决的是用户在什么场景下喜欢看什么样的东西，重点关注的是地域、心理偏好、时间偏好等属性。
有了目标之后，从数据埋点至最终的画像模型生成，都是为了更准确的获得这些用户属性而服务。
中小平台如何做：
以往，用户画像似乎是大型平台的”专利”，大型平台通过长期的经营、稳定发展的用户群体、完善的用户数据管理体系为实施用户画像提供了良好的数据支撑。中小平台在这一方面劣势明显，那么中小平台如何在自身的基础上如何引入用户画像将精准营销、个性化做的更好呢？主要有一下几点可以考虑：
1、 在人力可控的前提下尽可能多的做好平台内部的用户数据收集工作(主要需要各服务端产品设计开发人员的配合)。
2、 网络开放数据，利用爬虫获取互联网开发数据(部分爬取应获得用户及第三方网站授权，如微博/FB)，实施成本较低。
3、 第三方数据交易获得数据，目前有针对不同场景下的数据提供商，成本较高。
通常1、2步可行，第3步要看投入产出比了。
用户画像除了在产品推广上能够做到精准营销，通过深入挖掘用户属性、偏好，也能指导我们的产品设计方案做到更好的产品体验。
以上是个人用户画像建模过程中的一点心得，当然，看起来高大上的工作实际上还是琐碎无比，有兴趣的可以多交流~~~