用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段，不同生命周期的用户运营策略不同，画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式，然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点，并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
智能数字时代，数据不论形态、格式和类型，已经迅速成为企业最有战略意义的资产；数据资产已经成为了可以形成业务洞察及优势的战略资源，数据的体量、多样性和复杂性也正以指数级增长。就像其他重要的企业资产，数据需要适当的管理和治理水平,以确保它的潜在价值得到认识和发挥作用。
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
为了高效地使用画像标签，需要对标签进行统筹管理。标签管理最基本的功能是对标签进行增删改查操作，其中新增标签的方式多种多样；其次是围绕标签数据的信息管理，其中包括标签的分类、标签值分布以及标签生产调度信息等。
电商卖货是很多产品的盈利方式之一，好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值，而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景：优惠券发放和直播卖货，画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
用户量级是评估一款产品商业价值高低的核心指标，用户增长业务的主要目标就是提高产品有效用户量。增长的主要思路是“开源节流”，开源即找到更多的新用户源头，借助拉新的方法吸引更多用户进入产品；节流即避免用户的流失，借助各类运营手段降低用户流失率。下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。
导语 | We 分析是微信小程序官方推出的、面向小程序服务商的数据分析平台，其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。微信开发工程师钟文波将描述 We 分析画像系统各模块是如何设计，在介绍基础标签模块之后，重点讲解用户分群模块设计。希望相关的技术实现思路，能够对你有所启发。 目录 1 背景介绍 1.1 画像系统简述 1.2 画像系统设计目标 2 画像系统整体概述 3 基础标签模块 3.1 功能描述 3.2 技术实现 4 用户分群模块 4.1 功能描述 4.2 人群包实时预估
人群创建成功后会存储在Hive表和OSS中，画像平台用户有时需要拉取人群数据并应用到一些业务中。比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息，此时可以使用画像平台接口拉取人群数据；在七夕活动中，运营人员投放使用了多个人群，为了分析不同人群的转化效果，此时需要将人群结果的Hive表提供给数据分析师使用。综上可知，人群数据对外输出方式主要分为两种：Hive表和服务接口。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上，当时对画像只有一个概念上的认识；工作后接触到了画像平台，当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息，发现查询结果非常准确，自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣；在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作，对于用户画像的认识更加真切。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
数据化管理时代，几乎每个企业都在推行业务的精细化运营，新用户的获取，老用户的分层运营。为了提升数据化运营的效率，纷纷自建或外采运营工具。市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷，后来又有了CDP平台，
作者 于晓松 本文为原作者原创作品，转载需授权 所有伟大的产品，都离不开用户的追随与期待。 用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。 通过用户群体画像，我们已经能够持续的监测产品运营状况，比如：观察产品关键指标的变化、关注用户到目标的转化趋势、分析用户的留存回访…… 除此之外，我们还可以观察到产品的每位用户，对单个用户的特征和行为进行最为细致的分析。 但是，我们的目标是改进提升产品以实现用户增长。而数据指标并不足够直接指导产品的改进——因为，在数据指标和用户增长
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台。图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
人群画像分析和行为明细分析都是针对群体用户的分析，但是在很多场景下，画像平台用户也希望通过全面详尽的画像分析深入了解单个用户。本节将介绍几种常见的单用户分析功能及其工程实现方案。
CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今，随着科学技术的飞速发展，社会已经进入了一个大数据与人工智能相结合的时代。更多的企业在商业运营上也开展了新型模式，以适应新时代的需求。在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下，企业在开展客户关系管理的过程中，纷纷上线了一款专业的CRM软件，以深挖客户的需求，再以合适的产品或者服务去满足客户，从而赢得客户的订单。 那么CRM是如何通过数据优化，找到客户的真正需求的呢？ 定制化功能一、借助大数据技术进行用户画像CRM可以将企业的所有客户资料进行收集，包括姓名、年龄、性别、职业、单位、头衔、商品需求、个性化偏好，等等，如此就形成了一个海量的客户数据库，那么借助于大数据技术，就可以对所有的客户资料进行分析和统计。比如对于一家售卖办公用品的企业来说，通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接，就可以利用大数据技术，来统计哪些客户购买了办公耗材，哪些客户购买了文具礼品，哪些客户购买了电子设备，并且购买的数量各是多少，购买的时节是在平时，还是特定的节日等，那么如此，一个完整的用户画像就出来了。如此，就可以将分析好的客户贴上标签，以便对客户有更好的了解。 定制化功能二、将客户进行细分，找准精准营销渠道 当然，对于客户群体进行细分，是一个必要的环节。CRM可以根据设定的规则，按照所统计、分析好的各个客户画像，将客户进行群体细分。接下来就可以深入分析各个客户群体的精准需求，如此，就可以制定相适应的营销活动，找准营销渠道进行营销，以吸引客户进行下单购买。比如针对于三月开学季，那么文具企业就可以根据统计整理出的客户，来进行批量文具的售卖活动，比如各大文具店，如此精准的渠道营销，将会使得线索转换率大大提升。 定制化功能三、实现个性化需求推送，以提升产品销量 对于电商化的商业模式而言，CRM同样可以实现多种数据的收集，比如可以实现按照时间顺序记录客户的行为，客户在什么时间登录了网站，从哪个落地页进入的网站，浏览了哪些产品，停留了多长时间，总共进入了几次网站，购买了哪些产品，评论了哪些产品等，都可以详细记录。如此，对于分析人群的画像及需求，就可以实现科学化和细节化。那么接下来就可以进行个性化的营销活动，实现个性化的信息推送。比如对于长期浏览、购买同一个品牌护肤品的人群来说，当新品上市时，就可以将信息精准推送给她，如此精准地推送，就可以大幅度提升产品的销量。 由此可见，在物联网、大数据、移动互联网、人工智能大力发展的时代，企业引进一款CRM系统，能够大力优化企业用户运营数据，找准用户的深度需求，而这正是一个企业长久发展的关键竞争力。
数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。
随着移动互联网迅速发展，大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇，然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一，技术投入不足的劣势，面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
1、用户画像：用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考：什么是用户画像？如何构建用户画像？ 企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像，没你想的那么简单！
题目：请你为淘宝设计一个多人拼单购买的新功能。描述出这个功能的核心逻辑，以及基本的产品设计方案。
如何构建用户交易画像？ 基于交易行为，我们可以依据 3 个关键指标进行用户分群。 1. 流失风险。看每个用户上一次交易距今的时间，上次交易距今时间越远流失风险越高，反之流失风险越低。 2. 忠诚度。看
7 月 28 日，以 “数智进化，现在即未来” 为主题的袋鼠云 2022 产品发布会于线上正式开幕。发布会上，袋鼠云宣布将集团进行全新升级：从 “数字化基础设施供应商”，升级为 “全链路数字化技术与服务提供商”，并发布了全新的四大产品体系：数据智能分析与洞察平台 “数雁 EasyDigit”、低代码数字孪生平台 EasyV、一站式大数据开发与治理平台 “数栈 DTinsight” 和极速湖仓引擎 “数驹 DTengine”。
国内零售企业使用会员系统的很多，而且很多软件系统也都有会员管理系统模块，虽然有但基本上是肤浅的初级阶段，都是处于会员营销阶段，根本没有达到会员管理的水平。在听一个知名零售企业副总裁的视频讲座里面，她讲到，你希望你的会员忠诚于你的企业，你的企业有忠诚于你的会员了吗？太多的企业在会员管理这里做的太少太少，大家都热衷于拉新，去做团购拉新，去做微信营销拉新，去鼓励门店导购拉新，结果是洪水来了，然后又走了，来了很多撸羊毛的。之前遇到一个企业，有几十万的会员，我感到非常奇怪，问他们，怎么有这么多会员呀，能管理过来吗？他说，很多就是为了优惠办了卡，到底办了多少次，他们也不知道，到底哪些人是常客，他们也不知道。
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品？中，聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。
用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能团队以 Apache Doris 为基础，基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构，同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流，显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度，大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本，并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。
应用背景：用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度，作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多，比如客户提供一个高价值人群，借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
知乎业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？”。
业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。
摘要 魅族DMP（用户洞察平台），通过对三方受众数据的汇聚、清洗、智能运算，构建了庞大的精准人群数据中心，提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别力。对内：无缝对接各类业务平台的数据应用，如广告平台，PUSH推送，个性化推荐之间建立了数据通道，支持公司级的精准营销，消息及时送达服务等场景。对外：完善对数据的管理及输出流程，以开放接口形式为全行业从业者提供标准的精准人群标签，帮助优化投放和提升营销效果。达到对受众的精准投放，释放数据真正价值！本文将介绍用户洞察平台所采用的架构，探讨遇到的技术难点和解决过程，回
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
什么是用户画像？ 用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 用户
导读 作为新时代互联网营销的关键部分，人群画像引起了诸多兴趣，近年颇为风靡。几乎所有的互联网广告供应商都不约而同的强调，他们有足够精确的人群画像数据，确保能够找到广告主真正的受众。但是事情果真如此吗?
今年的“金瑞奖”名单已公布，不少人发现除了网易、阿里这样的拿奖“老手”，还杀出了一匹黑马——华坤道威数据科技。人们不禁好奇，在这个角逐最激烈的大数据产品创新奖中，华坤道威是如何跟“大佬们”并肩站上领奖台的？ 走红不是偶然，数据就是基因 事实上，华坤道威并不是“突然”走红的，早在2000年就从数据分析和市场研究起家，先后服务过宝洁、强生、联合利华、中国联通这样的行业顶尖企业及世界500强公司。十余年的厚积深耕，“用数据说话、凭洞察取胜”早已成了华坤道威的企业基因。 直到大数据时代的来临，这家低调却实力不凡
之前的章节比较偏重理论方法介绍，本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台，包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。运行环境配置包括基础准备、大数据环境和存储引擎搭建，基础准备将介绍各技术组件与平台功能的关联关系以及一些基础环境配置，为后续搭建运行环境做好准备；大数据环境和存储引擎搭建中将详细介绍大数据组件的安装配置方式，为画像平台的运行提供基础运行环境；服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。
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