在大数据弥漫的今天，我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户，但当伸手去抓，却发现寥寥无几，什么原因？让我们的客户变成了镜花水月，主要原因，还在于对客户的把握不够精准。
举个例子，你是希望男性或女性更青睐你的产品？还是年轻人或中青年有兴趣？什么职业的客户更对你产品的路子…
知道客户画像是精准获客的第一步并不难，但客户画像，你真的做到位了吗？
用户画像（User Profile）与User Persona（用户角色）不同，当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户角色便是一种抽象的方法策略，是目标用户的集合；用户画像则是用户信息标签化总集。
如果业务量与数据量都已达到一定规模，用户画像标签却只有那么寥寥数条，那只能说明：你还是没能了解你的客户。
用户画像的核心工作就是为用户打标签，也是通过一系列的标签把用户呈现给业务人员，首先业务知道目前我的客户是什么样的群体。
接下来，便是最古老的手段 — 营销获客。
但从粗放式到精细化，用户画像将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、EDM、活动、流量端等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略，古老的营销套路因为基于大数据的用户画像，而变得精彩异常。
交叉销售：针对客户如何作二次营销和交叉销售，这类客户群体有什么特征？ 促活：如何根据特征去激活沉睡客户客群，沉睡了多久，使用什么样的方式和手段促活？ 拉新：产品目前用户都是什么类型、性别、年龄和出入地点，如何去拉新用户、使用什么样的策略和营销手段，营销费用投入后拉来的客户都是什么样的客户，成本如何，如何来改进营销方式来减低营销成本？业务人员通过已有标签或者自定义标签可以任意筛选用户，对用户导入作二次加工。 固定标签：业务人员根据 T+1 固定打好的标签对用户进行筛选。例如，选择本科 + 广东 + 福建 + 有房贷 + 收入3000 + 5000，可以通过用户画像系统来选择这样一类标签。筛选后的人群可以进行二次营销、发营销消费、发优惠卷等定向推广活动。 标签自定义：业务人员可以自定义标签来进行灵活配置。 自助查询：业务人员可以根据标签来查询这类用户、查看这类人群的画像情况。
数据来源
由于数据来源比较复杂，所以打标签前，数据整理和清洗是保证数据质量的重点。
业务建模
业务部门了解客户的标签的情况及特色；数据部门更了解数据加工与模型。所以建模需要数据和业务部门共同完成。
很多公司花了很大精力和资源建设的所谓用户画像，业务和数据部门对业务需求和模型没有理解，上线后基本用不起来。
标签体系
用户画像平台关键是输出标签，从数据仓库的原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行业务建模分析，得到模型标签，再进行模型预测，得到预测标签。
标签体系建设是平台的关键，平台的一期可以先建设原始标签和事实标签，二期三期后项目人员对业务和标签体系有深入的了解后再进行建设。
标签数量也不求多，其实业务人员常用的标签300维度以内基本就完全覆盖。
原始标签
用户最基本的信息，例如用户的性别、注册情况等信息。
事实标签
通过对于原始数据库的数据进行统计分析而来的，例如用户理财次数等用户一段时间内实际理财的行为统计。
模型标签
模型标签是以事实标签为基础，通过构建事实标签与业务问题之间的模型，进行模型分析得到。例如结合用户收入与负债情况的用户风险评分等。
预测标签
在模型的基础上做预测，比如预测用户的价值、用户欺诈违约的风险或意向等。
用户画像系统
画像系统作为业务使用的展示平台主要有以下功能。
重点功能实现
小结
好的用户画像平台，不仅是大数据架构里重要环节，更是一统精准营销、风险、新产品研发的核心所在。
画像平台作用在于，将数据化的标签，将用户信息标签化，转换成产品运营策略。不同的标签对应不同的用户群体，也对应不同的营销手段并分析用户需求，以达到我们的运营目的。
