用户画像是数据仓库、数据产品的一个重要且热门的分支，它与提升使用者真实的体验、扩大市场规模等用途息息相关。既能轻松实现个性化推荐、广告、push等场景，也可提升流量的消耗效率。那么，面对诸多的用户身份信息，用户行为数据，我们该如何规划用户画像标签呢，用以赋能到运营业务上，使数据信息发挥更大的价值。

  用户在注册信息和日常产品的使用中，通过信息记录和埋点上报，收集了用户的大量信息。将这一些信息通过逻辑处理，【关注尚硅谷，轻松学IT】形成一个用户ID为主的标签体系。标签体系多层级、多维度组织构建，通常，我们用最底层的一级来构建用户画像的宽表。

  通常，用户标签具有时效性，随着产品功能的迭代，标签可能会成为废弃数据。为了规范整理标签，应及时对废弃标签下限；并且对线上使用的标签做定期更新。

  概括性是指需要尽可能覆盖所有业务，避免遗漏，可以多收集一下业务方的需求。

  在搭建完用户画像的体系后，我们该考虑用户画像应用在哪些场景，同时也可以基于使用场景反推用户画像的优化。

  通过用户画像的统计，能判断出，某一款产品、功能的使用对象有哪些特点，基本情况如何，是否是目标用户群体，生成一份基本的用户认知报告。

  用户画像通常作为圈定用户来使用，运营同学依据需求和背景，圈定人群做定向的活动和营销，以及各种促销活动。这些措施对人群标签的精细度要求极高。

  用户画像同样应用在算法的所有的环节，在召回和排序的策略中，都会使用到。通过对用户的品类偏好标签等进行拆解和计算，达到策略的最终目的。

  做用户画像不是目的，只是手段，避免走入图谱化的误区。画像不单独产生业务价值，只是为精细化运营提供数据基础。通过对用户充分的认知、长短期偏好、行为意图的挖掘，对用户有具体的营销分层，使用触达手段，转化每一层用户。

  用户画像是精细化营销的基建，通过梳理对应的营销动作，提炼出需要的维度，才能使用户画像发挥更大的价值。

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