用户画像是一瓶老酒，久到醇香四溢。
早在互联网风靡之前，企业就会为服务对象打上各种标签，并以此进行分类，从而为不同的客户提供不同的服务。甚至在日常生活中，我们也会在不经意间使用用户画像，比如这句稍带贬义的顺口溜：“见人说人话，见鬼说鬼话。”
用户画像又是一瓶新酿，跟着大数据的步伐，重新梳洗打扮。
在过去，用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。而在DT时代的背景下，数据充盈了用户画像的丰满度，用户画像又反向为数据赋能，从知悉到洞察，用户画像呈现出了更为广泛的应用前景。
所以说，这是一件有意义，又有意思的事儿，且听我为诸君慢慢道来。
一、用户画像的缘起
讲述用户画像缘起之前，想先讲一个小故事。
前些日子，有朋友找到我说：小墨，我准备做个微信小游戏，特别好玩，简单易操作，微信用户都是我的目标用户。
咂摸一下，有问题吗？
当我的朋友认为所有微信用户都是他的目标用户时，问题就出现了：因为一款游戏哪怕做到了老少皆宜，也应该明确出更垂直的目标用户群体。
就像你住在水库边上，也不能说水库里的水都是你的，瓢挖缸盛的才属于你。
这个时候，就该“用户画像”登场了。
用户画像最初的意义，在于帮助我们找寻到目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化我们所能提供的产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。
用户画像发展至今，可用性得到进一步提升。当然，其根基仍然是用户标签。
不过在大数据加成之下，我们得以从海量数据中提炼更多的用户基础特征与行为特征来丰富用户标签，这就让用户画像变得更为立体与真实了。
讲到这里，需要交代一下什么是基础特征，什么是行为特性？
基础特征，指的是用户的基础信息，即用户的属性信息，比如年龄段、性别、消费水平等信息。
行为特征，指的是通过对用户在网站或App上的行为与行为背后的数据进行统计分析，从而得出的用户线上行为偏好，比如某航空公司的服务客户以白领为主，偏好上午办公，喜欢使用医疗健康类App。
上述两者的组合，组成了用户画像的基石，也成为了用户画像系统功底薄厚的瓶颈。
聊到这，大家应该可以感受到了，用户标签越丰富，用户画像越丰满。而用户画像越丰满，则越能支撑我们做出正确的决策。
问题来了，我们该如何充盈用户画像的丰满度呢？
巧妇难为无米之炊，米去哪里找？
二、巧妇找米并不难
首先我们对用户画像做个拆解，把这个事儿拆成以下几步：
从上图，我们可以看到用户画像标签有三种来源：
- 基于业务场景抽象而来，尤其是在产品上线之前，我们还无法获取到用户的行为数据，通过对业务场景的调研，可以梳理出初步的用户标签；
- 基于已有数据沉淀而来，产品上线后，随着业务的发展产生了大量的业务数据与用户行为数据，经过提炼可以不断充盈着用户画像；
- 基于决策模型的数据归因验证而来，决策模型输出的决策会不断产生新的数据来验证与完善用户画像，所以引入模型是提高用户画像置信度的有效手段。
有意思的地方来了，在产品设计、规划、冷启动，乃至产品萌芽期，我们需要锁定产品的目标人群，从而让产品功能更加聚焦，达到最小损害、最大收益的目的。如果仅通过用户调研与场景分析构建用户画像，因为缺乏了数据验证，画像的置信度自然会被降低。
不管是初创公司还是成熟大厂，在打造一款新产品的时候，总是要经历这个从无到有的过程。这也就意味着，我们总要经历产品数据的积少成多。
当数据不足以验证画像置信度的时候，怎么办？
亦或是产品相对成熟，数据有所积累，但终究尺有所短、寸有所长，想进一步做画像补全，怎么办？
正所谓是：巧妇想做饭，米从何来哉？
此时，找一个优质的第三方画像服务供应商成了最能保障效率的选择。按照这个思路，我在国内市场找到了一些用户画像的产品，以个推用户画像服务为例，能够提供基础特征、行为特征以及场景特征在内的上千种用户标签。
适用的第三方用户画像服务，满足了我们找米的期望。在期望之外，像个推这些做用户画像的企业，还提供了可参考的标准标签与策略模型，甚至考虑到了应用场景。这样一来，相当于不仅给了米，还给了口锅，并附带了将米加工成美食的菜谱。
引他山之石，切合自身业务特征，低成本、快速建立用户画像体系来攻本山之玉。这么看来，巧妇找米也不难嘛。
三、产品腾飞的助跑器
很多企业都在推进自己的用户画像系统建设，但常常没有把用户画像的战斗力发挥出来，甚至沦为了摆设，所以这里有两点需要强调一下：
- 用户画像需要范围边界，精而专就好，大而全反倒是浪费资源，动辄成百上千个维度只会增加使用难度；
- 用户画像需要评判标准，用户画像的决策模型是产品与运营的战略资源，能否具备可用的决策模型也就成了评定用户画像优劣的重要标准。
当我们打造出符合自身业务特点的用户画像体系，收获的季度就来了。
1. 业务与产品验证
从点子到产品，我们不断地设想着自己的目标用户群体，从最初的调研访谈到用户画像系统的建设，都是为了达成这样的目标。
在用户画像体系相对完善的基础上，我们可以根据条件的组合，筛选出对应的用户群体，用目标用户的标签数据去匹配现有的业务数据，可以验证业务方向是否符合原有预期，更可以在业务推广时，进行推广质量评估。
另外，用户画像可以辅助产品设计，按照用户群体特征进行用户分组，根据用户分组数据验证产品功能的使用效果，用数据量化产品功能，找到产品改进关键点，从而保障产品设计不偏离既定航道。
2. 精细化运营
不少人认为产品相对成熟之后才需要考虑精细化运营，从而在产品萌芽期采用了相对粗放的运营策略。但是，如果可以定点射击、百发百中，为什么还要漫天扫射、浪费子弹呢？
在产品启动的那一刻，引入第三方的画像工具，快速构建用户画像体系，通过自有产品数据进行修正，不断提高用户画像置信度，利用推荐算法辅助产品的营销推广。这不仅可以缩短了用户的选择路径，提高用户转化率，还达成了“千人千面”的精准营销。
当画像内容积累到一定的程度，使用算法对已有的海量数据进行处理，构建出智能服务模型。当数据产生“思考”的那一刻，用户画像所带来的想象空间将变得无比辽阔，不管是消息推送，个性化推荐还是精准搜索，都会变得更加善解人意。
在实践中，个推已经实现了用户画像与消息推送的功能打通。产品可以直接将用户画像策略模型用于消息推送，而消息推送的反馈数据也将直接作用于用户画像模型的优化，这样就形成一个良性循环，能不断提升“精细化运营”的程度。
3. 数据服务
近来，数据中台日益火热，用户画像系统作为数据中台的重要组成部分，是重要的用户数据查询平台，也是用户数据可视化平台，更是用户分析结果的呈现平台。
更重要的是在大数据的背景下，用户画像不再像过去一样静态地呈现，而是可以实时获取用户数据进行动态的展示，从而具备了支撑营销决策的数据服务能力。
而且，随着大数据与算法的成熟，用户画像系统所能提供的数据服务也不再局限于数据可视化与分析成果的展示，甚至可以进一步实现对需求的预测，去洞察市场的增量空间以及现有产品的发展趋势。
日趋激烈的商业环境对企业产品变现能力提出了更高的要求，企业不仅想活下去，更想好好地活下去。
叩开未来的大门，企业需要付出很多努力，而用户画像就是其中一块敲门砖，更是大门开启后，助帆远航的清风。
好风凭借力，送我上青云，用户画像正如是。