用戶畫像，又稱人群畫像，是據客戶人口統計學信息，社交關系，偏好習慣和消費行為等信息而抽象化進去的標簽化畫像。

最終形成客戶畫像的核心工作即是給客戶貼“標簽”（宛如娛樂圈中明星的立人設）

標簽由兩部分混編：

1、依據什么客戶的行為數據再得到的

.例如：用戶在網站或則APP上主動如何填寫的數據，嚴格的一些平臺會特別要求客戶上傳身份證、學生證、駕駛證等，這樣的數據準確性較高。

2、是從一系列算法或規則瘋狂挖掘換取

比如：一個用戶最近就開始去購買母嬰類商品，奶粉尿布等，那就也可以根據客戶可以購買的頻次和數量，結合客戶的年齡、性別推斷是否為新媽媽/爸爸。

用戶畫像當然那就是期望方式某些手段對用戶做甄辨，把他們組成彼此不同或不同的人群或個體，進而區別化提供服務進行觀察分析。

1、精準營銷

精準營銷是用戶畫像或則標簽最直接和本身價值應用。這部分都是廣告部門最注重實際的工作內容。當我們給各個用戶打上各種“標簽”之后，廣告主（店鋪、商家）就是可以實際標簽再次篩選他們想的客戶，參與精準的廣告投放。

2、助力產品

一個產品打算能得到應用范圍的應用，受眾分析不可少。產品經理必須懂用戶，因此人群畫像能好處產品經理透進客戶行為表象見到客戶深層的動機和心理。

3、行業報告

是從對客戶畫像的分析也可以打聽一下行業動態，比如說90后人群的消費偏好趨勢分析、性價比高客戶青睞品牌分析什么、差別地域品類消費差異講等等。

講了這么大多“干貨”大家有沒有些蒙圈了呢...下面我們看個簡單的案例來好處大家更合適地解釋。

現有一份200多用戶對十部電影的豆瓣評分數據，我們依據什么這些數據來描繪出來幾組用戶畫像。

十部電影共有不勝感激：

動作類：諜影重重5、湄公河行動、血戰鋼鋸嶺、倫敦淪陷于；

青春的愛情類：北京遇上西雅圖、七月與安生、六弄咖啡館；

動畫類：瘋狂動物城、功夫熊貓3、大魚海棠。

下面就就開始通過用戶細分及刻畫：

1、用戶細分

（評分小于等于7定義,定義為“喜愛這類電影”）

三種類型觀眾在數量上相也差不多，只能說明人的品位愛好不相同，比較你算算。

2、差不多描繪出來動作片與愛情片用戶畫像

（1）性別比例

跟預想完全不一樣，果然如此不喜歡青春愛情片女生偏多，女生感情也很細膩，憂愁善感，如《情遇曼哈頓》才上映時可以不流星箭地我推薦給這類女生；動作片確實是男生占多數，男生比較喜歡動作、場面效果炫酷的電影，能攪起他們的“英雄情懷”，如《雷神3》上映時可以幫我推薦~

（2）是否是單身

各位單身朋友們，你是不是男人看了會沉默，女人看了會流淚啊！結合上面的數據，我們會不會也可以在對單身啊男青年們幫我推薦時文案是可以寫上“多看看幾部愛情片啊，說不定都會遇到了你的未來女友”之類的話。

（3）社交偏好

這里用對電影的評論數量來再劃分偏好程度的，大于或等于25條評論都不屬于偏好社交，對于這部分人也可以參與重點營銷，他們是可以為電影帶來四次做推廣的效果。

（4）品牌偏好

蘋果雖貴但還是受到大部分人的認可，我們對于不使用蘋果的用戶是不是我也可以直說推測他們本身肯定會的消費能力，這個可以我推薦一些中低檔影院或則3D巨幕電影。

（5）崗位廣泛分布

在女生偏多的喜愛愛情片的人中果然確實是護士、老師等女性職業偏多；不過即便如此男生偏多的喜愛動作片人群里IT、工程師等占到大部分，但是最確實的還是學生黨隊伍，學生我還是空余時間較容易，所以我電影宣傳人員可以多在各大高校接受做推廣，召開見面會等。

（6）地域分布

很難看出一些大城市的人們在忙碌的工作之余都喜歡用看高清電影來放松心情，娛樂看看，電影方工作人員是不是是可以在大城市多排一些片場，來進一步促進票房增長。

從上面簡單案例我們就更說明用戶畫像使產品的服務對象非常聚焦，十分專注，能好些的滿足客戶的需求，利用精準營銷，并進階公司的經營效益。

以上工具為：bdp個人版；

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