如何构建用户画像达到精准营销的目的？

如何构建用户画像达到精准营销的目的？首先我们要知道的是用户画像其实是运营里一个非常重要的概念，它的作用除了精准营销之外，还能达到广告投放和数据分析的目的。要想建立起用户画像，大概需要这么几步：确定业务目标，生产标签数据，分析数据洞察用户，转换产品运营策略。下面我们来详细看看具体步骤。

步骤一：　　

首先需要明确一点，所有的用户画像都是基于业务模型的，很多同学连自己的业务模型都没有搞清楚，连业务场景和形态都没弄明白就开始做用户画像，基本上就是在做无用功。因此确定业务目标以应用来驱动需求是构建用户画像的第一步。很多同学都会犯都一个错误，他在做用户画像多时候，一次性能搞出几千个标签。其实这并没有什么用，因为你根本用不了这么多标签，你还会被这么多标签搞得不知道怎么办。　

步骤二：

跑出数据，生产标签数据是一切的核心，没有数据说要建很多标签是没有用的，如果你手里没有数据，或者数据不多，你第一个工作不是建后面的标签体系，而是要赶紧找数据。数据主要来源是用户在注册时填写的，还有在平台上的行为，无论是互动行为、浏览点击行为还是消费行为。然后通过这些行为来建立标签体系，当然有些标签是客观存在的，有些标签是根据逻辑预测出来的。　　

比如填了性别的，或者通过微信的unionid获取的，这就是客观存在的；但是如果这些信息都没有，那就根据用户的名字进行预测，像王小红基本就是女性，王小虎基本就是男性了。当然，预测一定是会有误差的。一般我们会通过用户属性和行为数据，建立基础的用户标签体系通常有这4大类：　　

1、人口属性：比如说性别、年龄、常驻地、籍贯，甚至是身高、血型，这些东西叫做人口属性。　　

2、社会属性：因为我们每个人在社会里都不是一个单独的个体，一定有关联关系的，如婚恋状态、受教育程度、资产情况、收入情况、职业等。　　

3、兴趣偏好：摄影、运动、吃货、爱美、服饰、旅游、教育等，这部分是最常见的，也是最庞大的，难以一一列举完。　　

4、用户行为：3、7、15、30日内登录时长、登录次数、登录时间段、浏览深度、价格偏好、购买偏好等等。　

步骤三：

分析数据，洞察用户利用原始数据进行加工，建立模型标签。比如上文说到的我针对流失率提升，建立的预测模型，当你能洞察到某一类用户的某一些行为，就可以预判到这一类用户可能即将流失时，你就能用各种策略进行挽回了。所以基于营销和消费相关的标签，新客、老客、用户的流失和忠诚、用户的消费水平和频率等，都是构成CRM（客户关系管理）的基础，可能大家更习惯叫它用户/会员管理运营平台。　　

步骤四：

应用标签光有用户管理平台不行，还得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。CRM的结构中会包含各类触达用户的常用渠道比如短信、邮件、推送等。也包含CMS（内容管理系统），执行人员通过其快速配置活动页、活动通道、优惠券等，靠营销活动拉动数据。让数据跑起来产生闭环后，就可以让用户画像原来越清晰，标签越来越精准。

不管这么说，用户画像都是运营的一个工作重点。只有构建好了用户画像，才能了解你的用户，找准他们的痛点，达到精准营销的目的。