都在谈论的用户画像，到底是什么？
(相关资料图)
用户画像的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，他将用户画像（Personas）定义为：“Personas are a concrete representation of target users”。
First Point
用户画像最初的应用场景是希望团队在产品设计中，能够摈弃个人喜好，将注意力聚焦到目标用户真正的动机和行为上来设计产品。
演进到当今的数据时代，企业期望更了解自己的用户，从而来改进产品迭代，制定营销策略，进行运营活动等。但其中尤为重要的关键点，则会影响用户画像的真正价值。
数据量不断扩充，用户画像也会越来越细，越来越多，供我们参考的信息也越多，
Second Point
▊ 能够整合多源多端的数据
现在的用户触点（用户和软件发生交互的场景）多种多样，端口（移动终端设备手机、PC等）也品类繁多，我们要充分的了解一个用户，就要掌握他在各个设备的行为数据。
其次，一个用户也会使用多种系统，所以用户在电商平台的订单数据，在CRM里的客户数据，在营销系统里的点击数据等等我们都需要统一整合。如果能够有工具帮助我们省去大量的ETL的工作，完成用户的统一识别，自动化的采集数据，就节约了大量的人力投入。
最需要使用用户画像的人，其实是业务部门，但能够生成画像的人，其实是技术部门，所以我们需要一个可视化界面的工具，帮助业务部门的同学低门槛的通过标签自定义的方式，自给自足的生成用户标签。
能够自由的进行标签管理和维护，根据业务逻辑中的用户生命周期来匹配用户标签从创建、加工、维护到下线的整个环节，紧密贴合业务本质，而非生成一堆数据。
易观方舟智能画像自助实现标签加工
▊ 能够实时更新数据，动态标记
一个用户基于人口学的的社会属性可能会变化较，但是用户的消费能力、消费偏好、活跃情况、甚至是影响企业关键转化的决策标签等确是实时变化的。因此当下的用户画像的确对实时性会有很大的要求。
Forrester在2021跨渠道营销系统管理报告中提到：
“Email marketing and PC-centric engagement is not enough for B2C marketers in APAC. They require a CCCM solution that can address mobile- first consumers and meet their mobile-moment- based expectations.”
所以在当下中国的互联网环境下，实时的数据，已经是一个十分必要的需求。在用户画像上我们需要自动的、动态的标记和更新。而在真实的业务环境中，我们则更需要实时的、精准的去触达我们的客户。与其说是营销，不如说是在深度了解客户之后，在客户最需求且最适应的时间为客户提供准确的讯息。
▊ 支持数据导入导出，赋能业务用户画像的最终价值还是需要到业务流转中去验证，因此数据的导入是一种必要条件，多元数据的导入能够实现用户的全量数据，保证更加客观准确，标签数据的导出和目标人群包，能够帮助业务同学更有针对性的去做营销动作和运营活动。
易观方舟支持跨平台、跨设备用户行为数据采集
Third Point
市场上有各种各样的声音，用户画像的不同时代，不同版本，但是你永远不能指望一个系统或一个工具解决你所有的数据问题。
所以，从最棘手的，最贴近你业务的环节开始，从梳理用户的标签体系开始，构建用户画像的坚实基底。
什么是用户的标签体系？用户的标签体系实际上就是用户单个标签的集合，通过不同的观察⻆度将标签组合在⼀起，帮助我们从某些⽅⾯更快、更全⾯地了解⽤户，形成对于⽤户综合的评价。
易观方舟智能画像Demo模拟数据
通过对⽤户标签进⾏有效的归类、梳理之后，基于标签对⽤户的洞察将更为清晰、易于理解。
精细化运营是一个大熔炉，用户画像、用户分层、用户分群各种概念纷繁复杂，无论概念炒的多热，营销的口径怎么演进，让我们去繁就简，关注业务的核心本质，从了解你的用户开始。
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