用户画像简介

1.用户画像基本作用

• 精准营销:根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销。
• 用户统计:根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布分析不同用户画像群体的分布特征。
• 数据挖掘:以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎等，提升服务满意度以及广告投放效率。
• 服务产品:对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。
• 行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析不同地域品类消费差异分析
• 征信体系：通过用户画像可以了解用户的信用信息，有助于金融征信、经济征信及社会征信三个层面的征信机构发展，最终构建更有效的社会信用体系。

2.用户画像应用行业领域

可分为电商、金融、及日常生活中的其他方面

1.电商领域：

用户画像用于解决把数据转化为商业价值的问题，就是从海量数据中来挖金炼银。用户画像技术主要应用于广告、推荐、搜索等方向，也致力于用户统计和数据挖掘，为网民展现一场电商大数据的饕餮盛宴，同时给商家和消费者提供了经营和购物参考。其详细应用情况为：（http://www.woshipm.com/user-research/673939.html ）

• 精准营销：精准营销要解决什么时间把什么内容发送给谁。通常基于用户浏览、点击、咨询、加关注、放购物车等一系列动作，为用户打上多维度标签，然后将适合的广告信息以邮件、短信、站内信等方式发送给用户，或在页面重要及恰当的位置展示广告内容。
• 用户统计：用户统计就是根据大量的用户行为数据，进行行业或人群现象的描述。比如通过购买同类产品的订单表和用户表可以得到不同群体的某个特征以及对该种类产品的分析报告等，这些行业分析报告可以为网民提供电商大数据的成果，如果能够迎合相应的IP热点和社会效应，可以有效加强品牌影响力。
• 数据挖掘：根据用户的数据挖掘出一些有用的规律进行决策，通过属性筛选、聚类算法、关联分析、回归算法等方法，去发现人群与人群、人群与商品、商品与商品、商品与品牌等之间的差异与联系，从而发现和挖掘更大的商机。主要体现在不同种类商品的组合促销、个性化的推荐系统以及智能的搜索引擎等，可以极大地提升用户体验。
• 实时引导消费：与实时场景结合，进行消费引导。针对高质量用户而言，当通过共享单车、滴滴、地图导航等方式进行搜索或到达目的地时，电商app实时进行推送同该线下商场品牌店铺的线上商城品牌店铺的促销活动，不仅有助于促进线上消费，还能带给消费者更友好的体验。

2.金融

• 银行：深度分析客户，依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据，完善数据场景设计，提高目标客户精准度。
• 保险：保险行业的产品是一个长周期产品，保险客户再次购买保险产品的转化率很高，经营好老客户是保险公司一项重要任务。保险公司主要数据有人口属性信息，信用信息，产品销售信息，客户家人信息。缺少兴趣爱好、消费特征、社交信息等信息。通过不同的信息数据可以为不同的保险产品更精准有效地寻找目标用户。
• 证券：传统证券行业现在面临的主要挑战是用户交易账户的争夺，证券行业如何增加新用户？如何留住用户？如何提高证券行业用户的活跃？如何提高单个客户的收入？是证券行业主要的业务需求。证券行业拥有的数据类型有个人属性信息、交易用户的资产和交易纪录，以及用户收益数据，利用这些数据，证券公司可以建立业务场景，筛选目标客户，利用用户画像数据来进行产品设计，为用户提供适合的产品，提高单个客户收入。
• 风控、征信：建立用户画像便于更深刻的理解业务，理解用户需求，风控离不开具体业务，只有深刻理解业务后，才可以拆解出可能的潜在风险。同时便于后期的数据挖掘，了解恶意用户的行为特征，以达到对不同类型的用户，采用针对性的风控规则的目的。最终有助于个人及企业金融信用体系的建立。

4.线下日常生活

线下日常生活包括医疗健康、教育学习、交通出行、求职以及消费（尤指高消费）几个方面。

• 医疗健康：通过对数据画像原理与推荐系统相关技术进行分析，力求找到高效率、稳定的、实时性强以及个性化的推荐算法，实现针对互联网用户进行病情与医生的精准推荐，为患者提供自动或者半自动的分诊系统，从而达到医疗信息的准确传递。
• 教育学习：1. 网站、app：通过用户画像为用户精准推荐合适其自身能力、学习阶段以及兴趣的学习内容、在线课程等。用户自身在学习时也可多次测试，以了解自身水平，更有效地使用网上的教育学习资源。2. 图书馆：图书馆的用户数据分析能从总体上把握读者对图书馆的需求及利用情况，而深入分析、标签用户数据，构建用户画像，提高服务个性化、精准化则是图书馆服务的新趋势。用户画像在图书馆中的应用将会深化图书馆变革，促进图书馆进一步发展。
• 交通出行：公共出行用户画像可用于交通管理部门，人力调配智慧决策，道路建设，交通诱导建设，交通运营策略的决策。 有利于提升道路通行效率，提升交管执法效率，提升群众出行效率，提升交通运营效率，最终实现智慧交通管理。
• 求职：用户画像有利于为用户与企业双方推荐更合适有效的对象，提高求职者与企业匹配的效率，同时应用于个人及企业的信用体系，有助于减少求职与招聘过程中的欺骗风险。
• 高消费：购买汽车是非常常见的高消费例子，汽车从研发、生产、采购、销售到售后，所涉及的数据信息量是极为巨大的。通过用户画像有助于对汽车行业全价值链体系中的各个环节进行增值服务，提高产品质量、改进生产工艺、提高消费者满意度。消费者需要收集大量信息才能做出购买决策，互联网上各种渠道产生的信息，对消费者购车决策起到至关重要的作用，同时消费者也越来越追求个性化、品牌差异化，因此精准推荐和效果监测在汽车行业中将会起到很大作用。