大数据时代需要将人
“数
据化
”，
也就是我们常说的——
用户画像
。
当《奇葩说》第二期上线，有范App就进入了微博热搜，下载量直达
500万
。
那么，有一种危机叫“
年轻人的世界精彩无限，却与你无关
”。
随着“千人千面”等理念深入人心，许多企业希望能建立自己的用户画像体系。
从用户行为中构建各种标签，在用户生命周期中不断刻画用户意图，辅助产品运营。
比如某知识付费团队要卖课，那么建立用户画像最核心的诉求就是：
提高课程
购买数量。
如果能通过用户画像了解用户购买课程的意愿，然后采取相应的运营策略，效率便会大幅度提高。而这个
购买课程意愿度
，就是我们最需要放在用户画像里的标签。
比如，我们建立用户画像之后，计算出来甲购买课程的意愿是 40%，乙购买课程的意愿是 90%。为了进一步提高购买量，我们会对购买意愿在 40% 的用户（甲）发放优惠券。
如果
没有建立这样一个用户画像标签
，我们就会对甲和乙发放同样的优惠券。
而乙类用户原本是不需要用优惠券进行激励，这么一发，
便会增加很多成本
。
这也就是电商利用
用户画像标签
实现的大数据杀熟。
提到用户画像大概人人都能做说出个123来，什么用户属性、用户标签、用户行为张嘴就来。但，
你真的弄懂了用户画像的意义和构建方法吗？
往往我们在做用户画像分析的时候却常常出现这样
的情况：
业务部门摇头晃脑的说：“我们要基于用户画像，详细深入的了解用户，比如用户性别、年龄、地域、喜好、消费习惯……这样我们就能精细化决策了”。然后，数据部门夯吃夯吃搞了几个月，打了30000个用户标签，得意洋洋的跟领导汇报：“我们的用户画像大数据建设取得很大的进步”。
结果，业务部
门一个白
眼抛过来：
我早知道了！
我们的用户都是这样的呀~~你们的用户画像有什么用？
同样的需求背后，往往对应着不同的目标和问题
，搞清楚了解用户能帮助业务方解决什么问题，才能更有效地制定研究方案。
除了以上情况，我们在做用户画像分析时也会遇到很多问题无法通关:
大而全的数据平台，不一定可以和粒度很细的调研目标精确匹配。
我们需要从这些稀疏的数据中得到个体、群体的兴趣标签。
用户的兴趣点随时间、热点等变化，用户过去的行为，并不代表第二天或未来
用户还会去
做。
我们需要分别构建用户短期、长期的兴趣标签。
你说你们平时也总遇到这样的问题？那你真的要好好来听听这期的用户画像课程。
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