构建用户画像的目的很简单：了解你,是为了更好的服务你
用户画像的构建步骤 -回复
用户画像的构建步骤-回复关于用户画像的构建步骤，我们将在以下几个方面进行解释和阐述。
第一步：明确用户画像的目标与用途在构建用户画像之前，我们首先需要明确用户画像的目标和用途。
用户画像是为了更好地了解目标用户并进行个性化的营销和服务。
因此，明确用户画像的目标和用途对后续的构建工作至关重要。
例如，我们想要了解目标用户的兴趣爱好、购买意愿、消费习惯等，以便定制个性化的推荐内容和营销策略。
第二步：收集用户相关数据要构建用户画像，我们需要收集用户相关的各种数据。
数据的来源可以有多种，例如用户注册信息、资料完善的问卷调查、用户在网站或应用上的行为数据、社交媒体数据等。
这些数据可以帮助我们了解用户的基本信息、兴趣爱好、消费行为等方面的情况。
第三步：数据预处理与清洗收集到的数据往往是杂乱的、冗余的和不完整的。
因此，在构建用户画像之前，我们需要对数据进行预处理和清洗。
预处理的过程包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等。
清洗的过程则是将数据进行规范化、整理、分类等。
这样做可以使得后续的数据分析和用户画像构建更加准确和可靠。
第四步：数据分析与特征提取在数据预处理和清洗之后，我们可以进行数据分析和特征提取。
数据分析的目的是从大量的数据中找出有用的信息和模式，以支持用户画像的构建。
例如，通过数据分析可以发现用户的消费习惯、购买行为、地理位置等相关特征。
特征提取则是从原始数据中提取出能够刻画用户特征和行为的关键特征。
这些特征可以包括年龄、性别、兴趣标签、购买偏好等。
第五步：用户分类和群体划分通过数据分析和特征提取，我们可以得到用户的关键特征。
接下来，我们可以根据这些特征将用户进行分类和群体划分。
用户分类的目的是根据用户的相似特征将其划分到不同的群体中，以便更好地进行个性化的推荐和服务。
例如，可以根据用户的兴趣爱好将其划分为运动爱好者、美食爱好者等。
群体划分的目的是将用户划分到具有相似特征和需求的群体中，以便进行更有针对性的营销和推广。
客户画像策划方案
客户画像策划方案前言客户画像是指对客户的全面、系统性的描述，包含客户的基本信息、消费习惯、行为轨迹等。
对于企业而言，建立客户画像可以帮助企业更好地理解客户需求，提高营销策略的精准度和效果。
本文将从建立客户画像的意义出发，提出客户画像策划方案。
建立客户画像的意义1.了解客户需求：建立客户画像可以更好地了解不同客户群体的需求、偏好和购买习惯，有助于企业提供更加个性化的产品和服务，提升客户满意度。
2.提高精准度：通过客户画像，企业可以对客户进行分类和分析，提高广告投放的精准度和效果，更好地实现营销目标。
3.降低成本：建立客户画像可以帮助企业预测客户行为，在针对不同特点的客户制定营销策略时，可以减少营销成本，提高回报率。
客户画像策划方案建立客户画像需要进行以下基本步骤：1. 收集客户数据企业可以通过调研、问卷、CRM系统等方式收集客户数据，包括基本信息、行为特征、偏好等等。
同时，还需要与其他外部数据进行融合，比如社交媒体、交易数据、第三方数据等，综合分析客户全面画像。
2. 分析客户数据在收集客户数据的基础上，进行数据清洗和整合，对客户进行分类和分析，如年龄、性别、职业等基本分类，以及消费习惯、偏好、购买习惯等行为分类。
通过分析数据，了解客户的核心价值和痛点，以及客户与公司之间的交互模式，为后续制定营销计划提供数据支持。
3. 制定营销计划根据客户画像分析结果，开发适合不同客户的营销计划，为客户提供更加精准、个性化的服务和产品，提高客户满意度和留存率。
同时，要根据客户行为轨迹进行实时优化调整，不断提升营销效果和客户体验。
结语建立客户画像是企业进行精细化营销，提高商业价值的重要手段。
通过客户画像分析，企业可以更好地了解客户需求，制定合适的营销计划，提高回报率和客户满意度。
因此，建议企业积极开展客户画像策略的规划和实施工作，从而在市场竞争中占据更有利的位置。
电商用户画像了解目标客户的特征和需求
电商用户画像了解目标客户的特征和需求电商用户画像：了解目标客户的特征和需求随着互联网的快速发展，电商行业蓬勃发展，各类电商平台不断涌现。
要在激烈的市场竞争中立于不败之地，了解目标客户的特征和需求变得尤为重要。
电商用户画像作为一种市场分析工具，能够帮助电商企业深入洞察用户特点，从而制定更加精准的市场策略。
一、什么是电商用户画像？电商用户画像，顾名思义，就是通过对电商用户信息的收集和分析，得出用户的特征和需求的描述。
通过细分目标客户群体，将用户群体中具有相同特征和需求的用户归纳为一个画像。
这些特征和需求往往可以从用户的消费行为、浏览习惯、兴趣爱好等方面进行分析，为电商企业提供有价值的市场洞察。
二、电商用户画像的重要性1. 深入了解用户需求：通过电商用户画像的细致分析，可以全面了解用户的购买习惯、消费心理和偏好，从而更好地满足用户的购物需求，提供个性化的产品和服务。
2. 优化用户体验：用户画像可以帮助电商企业针对不同用户群体进行产品定制和页面设计，提高用户体验，增强用户忠诚度，促进用户持续消费。
3. 有效提升运营效率：了解用户的特征和需求，电商企业可以精准推送商品信息，提高营销效果，降低广告投放成本，实现运营的精细化管理。
三、如何进行电商用户画像1. 数据收集：电商企业可以通过用户注册信息、购物记录、网站访问日志、用户调查等方式收集用户数据。
同时，可以通过与用户的沟通交流、定期进行用户调研等形式，进一步了解用户的需求和心理。
2. 数据分析：通过对用户数据的全面分析，可以筛选出与电商企业业务最相关的指标，如用户的购买意愿、消费频次、购买力等。
同时，可以通过数据挖掘技术，发现用户间的关联性和群体规律，为用户画像提供更加准确的依据。
3. 画像建模：在数据分析的基础上，电商企业可以利用机器学习等技术手段，建立用户画像模型。
通过对样本数据的训练和预测，可以将用户分为不同的群体，并对每个群体进行特征描述和需求分析。
用户运营考试题及答案
用户运营考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 用户运营的核心目标是什么？A. 提升用户活跃度B. 增加用户数量C. 提高用户满意度D. 以上都是答案：D2. 以下哪项不是用户运营常用的数据分析工具？A. Google AnalyticsB. 微信小程序分析C. 电子邮件营销D. Mixpanel答案：C3. 用户画像构建的目的是？A. 增加用户粘性B. 提升产品销售C. 精准营销D. 减少用户流失答案：C4. 用户留存率的计算公式是？A. 新用户数 / 总用户数B. 活跃用户数 / 新用户数C. 活跃用户数 / 总用户数D. 总用户数 / 活跃用户数答案：B5. 以下哪个不是用户反馈收集的方法？A. 问卷调查B. 社交媒体监控C. 用户访谈D. 广告投放答案：D二、判断题（每题1分，共10分）1. 用户运营只需要关注用户的增长，不需要关注用户的留存。
（错误）2. 用户运营中，用户满意度是衡量产品成功与否的唯一标准。
（错误）3. 用户生命周期价值（CLV）是衡量用户对企业贡献价值的重要指标。
（正确）4. 用户运营中，用户分群是为了更好地进行个性化服务。
（正确）5. 用户流失率是指在一定时间内，用户从活跃状态转为非活跃状态的比例。
（正确）三、简答题（每题5分，共20分）1. 简述用户运营中常见的用户激励机制有哪些？答案：用户激励机制包括积分奖励、会员制度、优惠券发放、限时活动、用户成就系统等，旨在提高用户活跃度和忠诚度。
2. 描述用户运营中如何进行用户流失预警？答案：用户流失预警通常通过分析用户行为数据来实现，如用户活跃度下降、登录频率减少、使用时长缩短等指标，结合用户反馈和市场变化，及时采取措施防止用户流失。
3. 解释什么是用户生命周期，并简述其在用户运营中的重要性。
答案：用户生命周期是指用户从了解产品、注册使用、活跃参与、忠诚支持到最终流失的整个过程。
在用户运营中，了解用户生命周期有助于企业更好地规划营销策略，提高用户留存率和生命周期价值。
通过用户画像深入了解用户,指导产品设计
通过用户画像深入了解用户，指导产品设计在现代数字化时代，了解用户并理解他们的行为举止对于产品设计和市场营销至关重要。
用户画像与行为分析是一种有效的方法，可以帮助企业更深入地了解他们的用户，从而指导产品设计和优化用户体验。
本文将深入探讨“用户画像与行为分析：通过用户画像深入了解用户，指导产品设计”，帮助读者了解用户画像与行为分析的概念、重要性以及如何应用于产品设计中。
首先，让我们了解什么是用户画像与行为分析。
用户画像是对目标用户群体的描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等方面的描述。
而行为分析是通过收集和分析用户的行为数据，了解用户的行为模式、偏好和趋势，从而发现用户的潜在需求和行为动机。
用户画像与行为分析相结合，可以帮助企业更全面地了解用户，指导产品设计和市场策略。
其次，让我们探讨用户画像与行为分析在产品设计中的重要性。
用户画像与行为分析可以帮助企业更准确地把握用户需求和行为特征，指导产品设计和功能优化。
通过了解用户的基本信息和兴趣爱好，企业可以设计出更贴近用户的产品，提升用户的满意度和忠诚度；通过分析用户的行为模式和偏好，企业可以优化产品的界面设计和功能布局，提升用户的使用便捷性和体验流畅度。
用户画像与行为分析可以帮助企业更好地了解用户，指导产品设计和市场营销，提升产品的竞争力和市场份额。
接下来，让我们分享一些成功的用户画像与行为分析案例。
通过这些案例，我们可以了解到不同企业如何利用用户画像与行为分析，指导产品设计和市场营销，实现业务增长和品牌影响力的提升。
例如，Amazon通过分析用户的购物行为和偏好，建立了精准的用户画像，推荐个性化的商品和服务，提升了用户的购物体验和消费满意度；Netflix通过分析用户的观影记录和喜好，推荐个性化的影视内容，提升了用户的观影体验和会员忠诚度。
最后，让我们总结一下本文的主要内容。
用户画像与行为分析是一种有效的方法，可以帮助企业更深入地了解用户，指导产品设计和市场策略。
构建用户画像的步骤
构建用户画像的步骤
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一、为什么要构建用户画像
构建用户画像是一项设计用于开发具有深度理解的用户特征的
过程。
它可以帮助市场营销人员和产品经理更加清楚地了解自己的客户。
通过用户画像，企业可以更有效地实施活动，也可以根据用户数据分析进行更准确的受众定位和投放。
二、构建用户画像的基本步骤
1、获取用户数据：用户数据是构建用户画像的基础，可以从各种渠道获得，包括用户行为数据、用户属性数据、用户关系数据等。
2、数据清洗：在获取的数据中可能存在不准确、重复和无用等数据，需要进行数据清洗以确保接下来构建的用户画像是有效的。
3、提取用户特征：提取用户特征可以深入探索数据进而将其转化为有意义的信息，如年龄、爱好、消费行为等，从而更好地描述用户。
4、分析用户特征：通过探索各个特征之间的关联关系，抽取用户特征，建立用户的高维度画像模型。
5、构建用户画像：根据用户特征及关联关系构建用户画像，以更加全面、深刻的理解用户行为。
三、总结
构建用户画像是一项有助于更有效的实施活动和精准受众定位
的重要工作。
以上就是构建用户画像的基本步骤，包括获取用户数据、
数据清洗、提取用户特征、分析特征和构建用户画像。
用户行为分析与用户画像的关系(九)
用户行为分析与用户画像的关系引言在信息科技迅速发展的时代，用户行为分析与用户画像成为了企业或平台了解用户需求、提供个性化服务的重要工具。
用户行为分析是通过收集、分析用户在网络平台上的行为数据，以洞察用户喜好、兴趣等，从而为企业提供决策参考。
而用户画像则是通过对用户的个人信息、行为数据等进行加工处理，从而形成用户的详细描述。
一、什么是用户行为分析用户行为分析是指对用户在使用网络平台过程中的各种行为活动进行数据收集、整理和分析，从而获取用户的特征和偏好的一种方法。
用户在网络平台上的行为包括但不限于浏览、搜索、点赞、评论等操作。
通过对这些行为的追踪和分析，企业可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯、使用需求等信息，为其个性化推荐产品或服务，提高用户满意度和购买转化率。
二、什么是用户画像用户画像是对用户的个人信息、行为数据等进行整合和分析得出的用户形象描述。
通过对用户的年龄、性别、职业、地域、购买习惯、兴趣爱好等方面的分析，可以生成用户画像，如“18-25岁的女性大学生，对时尚、美容感兴趣，经常购买化妆品和服装”。
用户画像的目的是为了更好地了解用户需求，从而进行产品定位、市场推广和个性化服务。
三、用户行为分析与用户画像的关系用户行为分析与用户画像是相互关联、相互作用的两个概念。
用户行为分析是数据的收集和整理，而用户画像则是数据的加工和分析。
用户行为分析提供了数据基础，用户画像则是对这些数据进行深入挖掘和推演得出的用户形象描述。
两者之间存在以下关系：1. 用户行为分析为用户画像提供数据支撑用户行为分析的数据是生成用户画像的基础，用户的浏览、搜索、购买等行为数据是画像的重要组成部分。
通过对用户行为数据的分析，可以获取到用户的兴趣偏好，从而更好地描述用户画像。
2. 用户画像指导用户行为分析的方向用户画像对用户行为分析提供了指导方向。
通过用户画像的分析，可以提前确定关注哪些特定的用户特征和行为，有助于在用户行为数据的收集和分析过程中更加有针对性地进行。
企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用
企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用最近在网上看到很多对用户画像体系的质疑，觉得这些标签化的信息没有办法转化为实际信息，也很难对企业的产品规划、业务发展造成什么比较大的影响。
其实很多人都对用户画像有些误解，自从信息化、数字化成为了社会的主流，数据也变成了企业经营管理中绕不开的关键要素。
正因为数据的火热，也是因为在日常业务活动中储存着很多与用户相关的标签数据，企业想要把这些数据利用起来，就想到了用户画像。
但这种没有明确规划的行动，单纯只是为了把数据库“没用”的数据利用起来，就导致了用户画像只是用户基础数据的简单罗列，这些拼凑出来的用户画像表面上看没有什么问题，实际上已经脱离了业务需求，和落地还相差甚远。
用户画像是什么1、用户画像定义用户画像实际上并不是什么数字化时代刚诞生的新鲜技术，它在社会中已经有了很长的历史。
很早以前，还没有什么电商平台，人与人之间的交易大多发生在线下，这时候数据还没有得到多大的重视。
在这时路边的小店就已经开始区分生客、熟客，对不同顾客通过标签化的形式记录信息，提供更加精确的服务。
现在谈到的用户画像其实就是打标签，通过在业务流程中的点餐、点单、支付等等不同节点收集用户的基础信息、消费习惯、兴趣爱好、财务实力等不同维度的数据信息。
分析人员就是在这些数据的基础上，对不同用户或某个用户群体进行用户画像的绘制，然后再通过刻画的信息进行分析，挖掘出用户的需求，以此来对企业产品及服务进行相应的调整。
同时，除了用户的基础信息外，每个行业都有属于自己的用户画像，例如，餐饮连锁企业可以记录用户的点餐信息，通过这些点餐信息就能分析出用户的喜好口味、菜品、服务等画像，以此企业就可以根据用户画像中揭示的用户需求及时做出调整。
2、用户画像标签类型属性标签属性标签针对的是用户的基础信息，是企业获取最广泛的信息，一般是从业务活动中直接获取的数据，例如，用户姓名、性别、年龄、所在城市等。
行为标签行为标签指向的是用户在企业业务流程中的活动，信息量会非常丰富，所包含的数据直接与企业产品和服务挂钩，例如，用户搜索、订单、点餐、支付等。
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企业利用寻找到的目标用户群，挖掘每一个用户的人口属性、行为属性、社交网络、心理特征、兴趣爱好等数据，经过不断叠加、更新，抽象出完整的信息标签，组合并搭建出一个立体的用户虚拟模型，即用户画像。
给用户“打标签”是用户画像最核心的部分。
所谓“标签”，就是浓缩精炼的、带有特定含义的一系列词语，用于描述真实的用户自身带有的属性特征，方便企业做数据的统计分析。
出于不同的受众群体、不同的企业、不同的目的，给用户打的标签往往各有侧重点，应该具体问题具体看待。
但是，有些标签适用于所有情况，应该加以理解和掌握。
我把常见的标签分成两大类别：相对静止的用户标签以及变化中的用户标签。
相对应的，由静态标签搭建形成的画像就是2D用户画像；由静态标签+动态标签构建出来的即是3D 用户画像。
静态的用户信息标签以及2D用户画像人口属性标签是用户最基础的信息要素，通常自成标签，不需要企业过多建模，它构成用户画像的基本框架。
人口属性包括人的自然属性和社会属性特征：姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型……。
自然属性具有先天性，一经形成将一直保持着稳定不变的状态，比如性别、地域、血型；社会属性则是后天形成的，处于相对稳定的状态，比如职业、婚姻。
心理现象包括心理和个性两大类别，同样具有先天性和后天性。
对于企业来说，研究用户的心理现象，特别是需求、动机、价值观三大方面，可以窥探用户注册、使用、购买产品的深层动机；了解用户对产品的功能、服务需求是什么；认清目标用户带有怎样的价值观标签，是一类什么样的群体。
具体的心理现象属性标签包括但不限于：来源：“心理现象”百度百科因为人口属性和心理现象都带有先天的性质，整体处于稳定状态，共同组成用户画像最表面以及最内里的信息素，由此形成稳定的2D用户画像。
2D用户画像动态的用户信息标签以及3D用户画像网站行为属性，这里我们主要讨论的是用户在网站内外进行的一系列操作行为。
常见的行为包括：搜索、浏览、注册、评论、点赞、收藏、打分、加入购物车、购买、使用优惠券……。
在不同的时间，不同的场景，这些行为不断发生着变化，它们都属于动态的信息。
企业通过捕捉用户的行为数据（浏览次数、是否进行深度评论），可以对用户进行深浅度归类，区分活跃/不活跃用户。
社交网络行为，是指发生在虚拟的社交软件平台（微博、微信、论坛、社群、贴吧、twitter、Instagram）上面一系列用户行为，包括基本的访问行为（搜索、注册、登陆等）、社交行为（邀请/添加/取关好友、加入群、新建群等）、信息发布行为（添加、发布、删除、留言、分享、收藏等）。
给用户打上不同的行为标签，可以获取到大量的网络行为数据、网站行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据。
这些数据进一步填充了用户信息，与静态的标签一起构成完整的立体用户画像，就是所说的3D用户画像。
3D用户画像用户画像的价值企业必须在开发和营销中解决好用户需求问题，明确回答“用户是谁——用户需要/喜欢什么——哪些渠道可以接触到用户——哪些是企业的种子用户”。
更了解你，是为了更好的服务你！可以说，正是企业对用户认知的渴求促生了用户画像。
用户画像是真实用户的缩影，能够为企业带来不少好处。
指导产品研发以及优化用户体验在过去较为传统的生产模式中，企业始终奉行着“生产什么就卖什么给用户”的原则。
这种闭门造车的产品开发模式，常常会产生“做出来的东西用户完全不买账”的情况。
如今，“用户需要什么企业就生产什么”成为主流，众多企业把用户真实的需求摆在了最重要的位置。
在用户需求为导向的产品研发中，企业通过获取到的大量目标用户数据，进行分析、处理、组合，初步搭建用户画像，做出用户喜好、功能需求统计，从而设计制造更加符合核心需要的新产品，为用户提供更加良好的体验和服务。
实现精准化营销精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互。
它不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约成本。
以做活动为例：商家在做活动时，放弃自有的用户资源转而选择外部渠道，换而言之，就是舍弃自家精准的种子用户而选择了对其品牌一无所知的活动对象，结果以超出预算好几倍的成本获取到新用户。
这就是不精准所带来的资源浪费。
包括我前面所提到的，网购后的商品推荐以及品牌商定时定点的节日营销，都是精准营销的成功示范。
要做到精准营销，数据是最不可缺的存在。
以数据为基础，建立用户画像，利用标签，让系统进行智能分组，获得不同类型的目标用户群，针对每一个群体策划并推送针对性的营销。
可以做相关的分类统计简单来说，借助用户画像的信息标签，可以计算出诸如“喜欢某类东西的人有多少”、“处在25到30岁年龄段的女性用户占多少”等等。
便于做相关的数据挖掘在用户画像数据的基础上，通过关联规则计算，可以由A可以联想到B。
沃尔玛“啤酒和尿布”的故事就是用户画像关联规则分析的典型例子。
资料来源：“关联规则”百度百科我们认识到用户画像具有的极高价值，下面就来看看该如何搭建用户画像。
如何构建用户画像用户画像准备阶段——数据的挖掘和收集对网站、活动页面进行SDK埋点。
即预先设定好想要获取的“事件”，让程序员在前/后端模块使用Java/Python/PHP/Ruby 语言开发，撰写代码把“事件”埋到相应的页面上，用于追踪和记录的用户的行为，并把实时数据传送到后台数据库或者客户端。
所谓“事件”，就是指用户作用于产品、网站页面的一系列行为，由数据收集方（产品经理、运营人员）加以描述，使之成为一个个特定的字段标签。
我们以“网站购物”为例，为了抓取用户的人口属性和行为轨迹，做SDK埋点之前，先预设用户购物时的可能行为，包括：访问首页、注册登录、搜索商品、浏览商品、价格对比、加入购物车、收藏商品、提交订单、支付订单、使用优惠券、查看订单详情、取消订单、商品评价等。
把这些行为用程序语言进行描述，嵌入网页或者商品页的相应位置，形成触点，让用户在点击时直接产生网络行为数据（登陆次数、访问时长、激活率、外部触点、社交数据）以及服务内行为数据（浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等等）。
数据反馈到服务器，被存放于后台或者客户端，就是我们所要获取到的用户基础数据。
然而，在大多数时候，利用埋点获取的基础数据范围较广，用户信息不够精确，无法做更加细化的分类的情况。
比如说，只知道用户是个男性，而不知道他是哪个年龄段的男性。
在这种情况下，为了得到更加详细的，具有区分度的数据，我们可以利用A/B test。
A/B test就是指把两个或者多个不同的产品/活动/奖品等推送给同一个/批人，然后根据用户作出的选择，获取到进一步的信息数据。
为了知道男性用户是哪个年龄层的，借助A/B test，我们利用抽奖活动，在奖品页面进行SDK埋点后，分别选了适合20~30岁和30~40岁两种不同年龄段使用的礼品，最后用户选择了前者，于是我们能够得出：这是一位年龄在20~30岁的男性用户。
以上就是数据的获取方法。
有了相关的用户数据，我们下一步就是做数据分析处理——数据建模。
用户画像成型阶段——数据建模1、定性与定量相结合的研究方法定性化研究方法就是确定事物的性质，是描述性的；定量化研究方法就是确定对象数量特征、数量关系和数量变化，是可量化的。
一般来说，定性的方法，在用户画像中，表现为对产品、行为、用户个体的性质和特征作出概括，形成对应的产品标签、行为标签、用户标签。
定量的方法，则是在定性的基础上，给每一个标签打上特定的权重，最后通过数学公式计算得出总的标签权重，从而形成完整的用户模型。
所以说，用户画像的数据建模是定性与定量的结合。
2、数据建模——给标签加上权重给用户的行为标签赋予权重。
用户的行为，我们可以用4w表示： WHO（谁）；WHEN（什么时候）；WHERE（在哪里）；WHAT（做了什么），具体分析如下：WHO（谁）：定义用户，明确我们的研究对象。
主要是用于做用户分类，划分用户群体。
网络上的用户识别，包括但不仅限于用户注册的ID、昵称、手机号、邮箱、身份证、微信微博号等等。
WHEN（时间）：这里的时间包含了时间跨度和时间长度两个方面。
“时间跨度”是以天为单位计算的时长，指某行为发生到现在间隔了多长时间；“时间长度”则为了标识用户在某一页面的停留时间长短。
越早发生的行为标签权重越小，越近期权重越大，这就是所谓的“时间衰减因子”。
WHERE（在哪里）：就是指用户发生行为的接触点，里面包含有内容+网址。
内容是指用户作用于的对象标签，比如小米手机；网址则指用户行为发生的具体地点，比如小米官方网站。
权重是加在网址标签上的，比如买小米手机，在小米官网买权重计为1,，在京东买计为0.8，在淘宝买计为0.7。
WHAT（做了什么）：就是指的用户发生了怎样的行为，根据行为的深入程度添加权重。
比如，用户购买了权重计为1，用户收藏了计为0.85，用户仅仅是浏览了计为0.7。
当上面的单个标签权重确定下来后，就可以利用标签权重公式计算总的用户标签权重：标签权重=时间衰减因子×行为权重×网址权重举个栗子：A用户今天在小米官网购买了小米手机；B用户七天前在京东浏览了小米手机。
由此得出单个用户的标签权重，打上“是否忠诚”的标签。
通过这种方式对多个用户进行数据建模，就能够更广的覆盖目标用户群，为他们都打上标签，然后按照标签分类：总权重达到0.9以上的被归为忠实用户，ta们都购买了该产品……。
这样的一来，企业和商家就能够根据相关信息进行更加精准的营销推广、个性化推荐。
有关用户画像的介绍到此就告一段落了，鉴于自身能力有限，很多地方表达的不到位或者没有提及，有啥意见或者建议欢迎留言！作者：草莓君，广州麦多网络科技有限公司新媒体运营人员，负责运营微信公众号“活动盒子”（huodonghezi_com），致力于做有节操的运营汪、优雅的文案狗，正在努力成长中。
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