大資料時代，大家都在說精準營銷，所謂精準營銷即是將你的商品、服務定向推廣到真正需要它的人實現商品服務與使用者的精確匹配、達到降低推廣費用、提公升推廣效率的目的，這一點在當今網際網路紅利消退、獲客成本越來越高的今天，更加重要。諸如此類的還有千人千面的個性化服務、智慧型感知服務等等。需要實現以上目的，需要商品、服務提供者對使用者做到足夠的了解。
通常情況下，我們會基於使用者在平台內部的註冊資訊、瀏覽資訊、歷史購買資訊等對使用者進行畫像。那麼什麼是使用者畫像：
簡而言之，使用者畫像是根據使用者社會屬性、生活行為記錄、消費記錄等等資訊而抽象出的乙個標籤化的使用者模型。
構建乙個使用者畫像通常會涉及源資料收集、資料etl、使用者行為建模、構建畫像等步驟
可見，從使用者資料埋點、收集儲存到最終獲得使用者畫像模型，經歷了乙個比較長的鏈路。如果前期規劃不當，如某一類資料沒有收集儲存，到後期需要使用使用者畫像某個屬性來指導營銷時才發現設計缺陷，重新走一邊上面的流程耗時又相當長，則嚴重影響了公司產品的市場推廣節奏。因此，在畫像模型設計的前期，務必要與公司戰略、市場發展相結合進行畫像產品設計。如在提供商品、服務的電商產品上，使用者畫像需要解決的一大痛點即是找到目標購買使用者，那麼在畫像模型的設計上必須要包含使用者的購買偏好和購買能力這一類屬性：
1、購買偏好：哪一類使用者在什麼時候什麼地點什麼天氣等等場景下傾向於買什麼物品/服務
2、購買能力：一類使用者的購買、消費能力怎麼樣
而在資訊、新聞等內容提供產品上，需要解決的是使用者在什麼場景下喜歡看什麼樣的東西，重點關注的是地域、心理偏好、時間偏好等屬性。
有了目標之後，從資料埋點至最終的畫像模型生成，都是為了更準確的獲得這些使用者屬性而服務。
以往，使用者畫像似乎是大型平台的」專利」，大型平台通過長期的經營、穩定發展的使用者群體、完善的使用者資料管理體系為實施使用者畫像提供了良好的資料支撐。中小平台在這一方面劣勢明顯，那麼中小平台如何在自身的基礎上如何引入使用者畫像將精準營銷、個性化做的更好呢？主要有一下幾點可以考慮：
1、 在人力可控的前提下盡可能多的做好平台內部的使用者資料收集工作(主要需要各服務端產品設計開發人員的配合)。
2、 網路開放資料，利用爬蟲獲取網際網路開發資料(部分爬取應獲得使用者及第三方**授權，如微博/fb)，實施成本較低。
3、 第三方資料交易獲得資料，目前有針對不同場景下的資料提供商，成本較高。
通常1、2步可行，第3步要看投入產出比了。
使用者畫像除了在產品推廣上能夠做到精準營銷，通過深入挖掘使用者屬性、偏好，也能指導我們的產品設計方案做到更好的產品體驗。
以上是個人使用者畫像建模過程中的一點心得，當然，看起來高大上的工作實際上還是瑣碎無比，有興趣的可以多交流~~~
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