一、用戶畫像的概述
什么是用戶畫像：它是對用戶進行信息標簽化處理，企業收集用戶的基本屬性、社會屬性、生活習慣、消費行為等數據，通過算法挖掘和分析用戶數據，抽象出一個用戶的全貌屬性，作為實現商業場景和應用的數據資產。用戶畫像的作用：它能夠為企業提供基礎畫像表，幫助營銷人員快速找到精準用戶人群，并深度挖掘用戶需求。
用戶畫像的應用領域：
1.精準短信群發營銷：根據人群定向進行營銷活動，能使營銷更優效率，在相同的成本下得到更好的總體轉化效率。例如，向在校學生推送價格優惠的酒店營銷活動，而沒有必要向白領IT從業者推送距離最近的酒店營銷活動。
2.推薦系統：用戶畫像、用戶行為分析師高轉化率個性推薦的極重要的數據基礎。例如，向有收藏酒店行為的情侶推送距離最近的情侶風格酒店。
3.搜索排序：在細化場景，把人群定向與意圖分析相結合，精細提高轉化率的過程中，可以根據人群標簽進行有針對想的排序。例如，給大學生情侶推薦情調酒店。
4.篩選排序：在細化場景，精細提高轉化率的過程中，可以根據人群標簽進行有針對性的排序。例如，當出差在外的商旅用戶篩選酒店時，把離機場或者車站比較近的鐘點房排在前面。
5.用戶分析：把用戶畫像和用戶行為分析相結合，能夠發現更高質量的用戶人群。例如，在冬天的時候，有很多北方人會到海南住家庭旅館。
6.商家分析：分析商家近期客戶的用戶行為與用戶畫像，能夠更好地幫助商家發現商機。
二.怎樣構建用戶畫像特征？
用戶畫像一般可以按照行為特征、基本屬性、消費特征、交易屬性、潛力特征、興趣偏好和預測需求等方面組織。當然，因為業務的差異，可以根據自己業務的特點添加不同的特征構建用戶畫像。
1.行為特征：主要用來記錄用戶的行為操作信息。例如，App的日啟動次數、周啟動次數、月啟動次數、評論活躍度、最近瀏覽頁面及瀏覽時間等。
2.基本屬性：描述用戶的一些基本特征，用來反映用戶的通用信息。例如，用戶ID、昵稱、性別、年齡、手機號、城市、注冊時間、活躍度、流失傾向等。
3.消費特征：主要用來記錄用戶的下單購買行為。此處可以用RMF模型記錄用戶的最近購買時間、消費價格、消費頻率等。
4.交易屬性：主要用來記錄一些交易的偏好。例如，訂單總數、交易額、支付時間間隔等。興趣偏好：主要是針對性的找一些興趣點，用來區分用戶。興趣偏好往往結合日常營銷推廣活動設置。例如，品牌偏好、房型偏好、品類偏好、星級偏好、菜品口味偏好等。
5.潛力特征和預測需求：主要用來分析用戶的價格敏感度和目標價位等。
通過上述內容，我們了解到當產品擁有了一個較完整的用戶畫像后，可以清晰的對使用該產品的用戶進行認知，使得產品在接下來的短信群發營銷中不在完全依賴經驗進行判斷，而是通過用戶畫像去做精準推薦，并且進而追蹤用戶反饋的信息，完成閉環優化。
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