文章對用戶畫像的建立過程進行了較為詳細的分析，希望通過此文，你能夠對用戶畫像有一個系統的認識。

從一家便利店說起……

在互聯網還未風靡的時代，交易購買行為基本都發生在線下。

便利店的店主往往會給到訪的顧客打上不同的標簽。比如經常到店購買的顧客，店主將其判定為熟客，如果客人沒有帶足夠的現金，那么就容許進行賒賬甚至免單；再比如有些客人喜歡購買甜品，如果店里有新的甜品上架，當客人光顧小店時，店主就會主動給這類顧客進行推薦……

因此，在很早的時候，人們便學會了察言觀色，對不一樣的顧客戶說不一樣的話，提供不一樣的服務。

那么，老板是如何給這些顧客打上標簽的呢？

事實上，老板就是根據顧客在店里的消費行為來判斷的。有些人每天都按時光顧小店，久而久之，見面的第一句可能就是“您下班啦，要去接孩子了嗎？”類似這種很親近的話，一瞬間老板和顧客的距離就被拉近了；有些顧客每次都會購買價格比較高的精釀啤酒，老板也就可以順勢推測出這個顧客的生活品質還不錯，有了新口味的飲品時，也會考慮給顧客進行安利……

互聯網襲來

再后來，網絡購物興起了，商品的瀏覽、交易都發生在了線上。

線上的好處是：第一，商品品類更加豐富全面；第二，線上交易更加快速便捷。

當然也會帶來壞處，弊端就是：商品信息的過載導致選擇困難，整個購物流程變得更加理性、少了一些溫度。這時候，最先發現問題的是網店店主們，也是那段時間，“網店寶典”之類的書籍開始變得熱門。

書中主要講解的內容是：店主如何通過顧客在店鋪購買了什么商品、消費的頻次、消費的金額等信息，來猜測顧客是個什么樣的人，接下來店主該如何與這樣的人打交道，如何把自己的網店運營的有聲有色。

不難發現，這其中的技巧就是將從線下的察言觀色的技巧變成線上的用戶行為洞察。所以，第一批的畫像系統的生產者，并不是平臺方，而是提供服務的群體本身。因為他們希望自己可以獲得更好的資源，所以才會想方設法的來琢磨自己顧客的喜好。

大數據入局

經歷了店主運營網店百花齊放的時期之后，平臺方發現店主這么積極地洞察和運營用戶，為什么不通過平臺幫助他們更好地運營呢？從而讓更多人愿意在自己的平臺開店？

這種可以理解為是去中心化的思想，給商家賦能。由于平臺方掌握的數據要比店主更全面，所以平臺可以做的事情遠遠要比店主多。

于是，平臺方做了以下三個關鍵措施：

其一，構建全局的用戶畫像。

掌握的用戶信息越多，畫像就越準確越豐富。那么平臺不僅僅掌握了用戶的消費數據，還可以采集客戶的行為數據，通過這些來組合生成第一方的用戶標簽，通過標簽，可產出更加多維立體的用戶畫像；

其二，為了解決信息過載的問題，引入了推薦系統來進行內容的分發。

推薦系統本質上也是人和物品的關系模型，用于給不一樣的人去推薦適合他們的商品或內容，從而，讓顧客可以更加快速地找到自己心儀的商品，縮短瀏覽購買路徑和決策時間；

其三，為了讓商家可以更好地運營自己的店鋪，平臺方推出了一些運營工具。

支持商家使用部分平臺生成的標簽來觀察自己的用戶，同時又提供了一些廣告推廣服務，聊天通道，引入了在線客服，從而讓商家可以為顧客提供更優質的服務。

畫像系統 1.0 時代

逐漸地人們意識到了用戶畫像的重要性：它可以幫助業務人員更好地了解用戶偏好，從而找到一個優秀的運營方案；也可以幫助產品人員更好地了解用戶細分，從而在產品中不斷進行新的嘗試，畫像系統也隨之誕生了。

第一代畫像系統，我們可以簡單的定義為：標簽時代。

那時候還是流量為王，人們更加在意畫像系統中可以提供哪些維度的標簽數據，拿著標簽數據就可以投其所好的進行推廣。這確實是一個行之有效的辦法，因為當時互聯網還處于藍海時代，垂直領域的競爭也不是那么激烈，誰先占得先機，基本也就會先入為主的笑到最后。

畫像系統的 1.0 版本，重要的功能就是標簽的數據內容，而且還很多是第三方的標簽數據。如今，最開始做畫像的人群，基本都在做廣告投放相關的業務。

畫像系統 2.0 時代

隨著流量逐漸達到了天花板，用戶運營的價值凸顯了出來。

無論是個性化的推薦，還是節假日的溫馨提示，或者大大小小的專場活動都是運營的工作，夸張地說：產品和研發賦予了一款產品生命，而運營能決定他的壽命和高度。

第二代的畫像系統，我們可以簡單的定義為：洞察時代。

只要談及到運營，就不能簡簡單單地定義為是廣告投放、拉新等操作了。站內的運營也占了很大的比重，如廣告位的分配、活動的策劃推廣、千人千面的推薦、精準營銷等。

企業需要盡可能地收集用戶在產品中的使用痕跡，根據自己累積的業務經驗和知識，來刻畫出用戶的畫像。

第二代的畫像系統，需要業務人員傾注更多的業務理解和智慧在其中，才可以做好運營和增長，發揮畫像系統的威力。

畫像系統 2.0，是什么樣子的？

首先，畫像系統 2.0 需要包含 1.0 的能力，即標簽的生產能力，生產能力為行為數據的采集能力、標簽的加工生產能力。同時，根據自己的業務需求，來判斷是否需要引入第三方的標簽來輔助運營。

其次，它的核心功能是用戶的洞察和分析能力。

支持從單點進行分析，亦支持從群體進行分析。分析的維度不再停留在傳統的維度，比如：性別、學歷、城市等，還應該提供更多與自身產品相關的維度。

比如：偏好的商品類型、偏好的訪問時間等，畫像信息更加貼合自己的業務，人群更加立體。

同時，不僅支持靜態的分析，還要支持對歷史的回溯和對未來的預測。

用戶的畫像絕不是一成不變的，在有數據支撐的情況下，我們可以動靜結合地觀察人群的變化趨勢，結合科學的預測回歸算法，也可以實施行為對外的擬合預測。通過由點到面，輔以動靜結合來分析目標用戶，可以讓企業對用戶有更加立體和清晰的認知。

以上就是用戶畫像的一個粗略的演進史，不難發現，從始至終用戶畫像的應用都離不開一定的運營屬性，隨著運營價值的逐漸凸顯，用戶畫像的價值和要求也隨之增強。

相信在未來不斷地探索和迭代中，畫像系統的高速發展也將促進運營玩法的創新迭代，使畫像系統真正成為企業的運營利器。

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