小海按：用户画像是运营时经常提到的概念，也是制定大部分用户运营战略的基础。 只有对用户有全面、清晰的了解，才能明确了解他们的真实需求，推荐合适的活动或产品，实现用户与产品之间的完美连接。
“用户图像”有两个定义。
一个是交互设计之父Alan Cooper在20世纪90年代提出的“User Persona”，是指构建在一系列虚拟属性数据上的目标用户模型。 一般来说，产品的设计、运营者是从用户组中抽象出的典型用户，本质是描述用户需求的工具。
其二，互联网时代普遍使用的“用户档案”，是指结合用户人口学特征、网络博览内容、网络社会活动和消费行为等信息抽象出来的标签化用户模型，其核心主要是海量数据
我个人倾向于后者的定义接近主流网络运营的观点，这种用户图像对运营战略也有指导意义(下图为Keep的用户图像)。
用户画像的内容用户画像内容可根据具体业务需求细分为多个类别，包括人口属性、空间/时间属性、社会属性、消费属性、行为特征、金融属性等。
人口属性
基础属性(年龄、性别、出生年月日、学历、职业、行业、婚姻状况等)、位置属性)国家、省、城市、区、街道等)、通信属性(地址、邮箱地址、手机号码、单位座位等)、资产属性)房地产状况、居住年限、汽车生产
空间/时间属性
空间信息主要与地理位置和使用场景相关，包括上班场所、通勤工具、休闲场所、就餐场所等在内的时间信息主要关注用户行为在不同时间段的差异。
社交属性
发现用户的通讯录、朋友圈好友、微博好友等用户所在的圈子层和具体的社会影响力等。
消费者属性
主要关注用户的网络购物兴趣(类别)和消费能力。
行为特征
用户在使用产品的过程中，通过自己的各种行为积累的用户信息。 点击、共享、收藏、评论等数据，以及与用户活跃度、忠诚度相关的指标等。
金融属性
主要涉及金融风险的内容包括征信、违约、偿付能力、保险黑名单等。
金融业用户基础图片
请注意，这些信息是可能用于用户图像的常见内容，从实用层面看，需要看具体的行业、产品和业务需求。 另外，从用户的观点来看，图像的具体内容在动态地变化，但是一些重要的信息变动可以引起用户图像的本质的变化(例如，在婴儿出生前后，用户的消费属性可以看到很大的变化)。
用户画像的应用在实际应用中，用户画像主要在产品优化、精准营销和用户运营方面提供支持。
产品优化
在产品初期，产品经理可以通过调查和访谈的形式了解用户，但在用户量达到一定程度后，通过用户图像了解核心用户的属性特征和具体需求是否发生了变化，从而对产品功能进行优化和迭代
准确的营销
这是用户画像应用最广泛的领域，尤其是在产品进入精细化运营阶段后，需要以更精细的维度对用户进行分组，并对其配置相应的推送、转换、激励等运营策略，以实现运营资源的价值最大化。
用户运营
在对用户进行成像的过程中，大量的信息和数据都涉及到用户的重要行为，这些除了为用户制定运营策略提供依据外，还利用自动化工具和人工智能技术，以“千人千面”的形式为用户提供覆盖全生命周期的个性化支撑
除此之外，用户图像也是许多数据产品的基础。 例如，在无数互联网产品中看到的个性化推荐广告，其基础大多是基于用户的图像数据和信息。
如何构建用户画像简单地说，用户图像的构建过程分为数据采集、数据标记、图像生成三个步骤。
(1)数据收集
用户图像所需的数据可以分为静态数据和动态数据两类。
静态数据通常与用户的人口属性、空间属性、社会属性、消费属性、金融属性等维度相关，这些数据可以来自定性的开放式问题，也可以来自定量的问卷调查。 主要目的是了解用户的真正需求，形象化用户的特征。
动态数据主要是指用户不断变化的行为特征数据(场景、媒体、路径等)，这些数据通常由相应的互联网产品或平台记录，获取难度相对较低。
)2)数据标记
用户图像的目的之一是通过对用户数据的分析为每个用户做出相应的标签，并对标签赋予不同的权重，因此需要将用户数据映射到构建的标签体系中，结合用户的各种特征。
标签的选择直接影响最终图像的丰富性和准确度，因此数据标记必须结合产品自身的功能和特点。 例如，电子商务平台需要对价格敏感度的相关标签进行细分，短视频平台需要尽可能多的视角通过标签表达视频内容的特征。
)3)生成图像
标记用户数据后，可以使用相应的模型和工具生成相应的用户图像。 可以是囊括了各种标签的Excel表单，也可以是可视化的图像(下图)。
另外，由于用户图像不是固定的，对应的模型和工具也需要一定的灵活性，可以根据用户的动态行为修改和调整对应的图像。
无论是哪一款To C的互联网产品，用户画像对健康成长都起着非常重要的作用。 随着数据采集工具和技术的发展，用户图像可以做得越来越精细，用户的真实需求也可以更准确地表达出来。 此时，只要产品和运营策略优化迭代，产品、运营和用户之间就会形成相互促进的良性循环，进入稳步增长的快车道。
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