在今天这样一个数字化被高度运用到企业对市场的运营和营销的环境下，数据的价值越来越高，在这一环境之下，企业自身的用户画像绘制以及用户标签整理在日常工作中也被我们经常谈及。无论是传统企业的数字化转型，还是身处互联网行业的企业们，无论是企业中各种部门，或多或少都有听过用户画像以及用户标签。甚至有很多企业以及部门员工都基于用户画像来开展自身的工作。
用户画像，数字化营销的第一步！绘制用户画像的关键在于梳理用户标签，为用户打上各类标签。而给用户打标签的核心目的之一就在于方便我们能够理解以及方便各种数字化营销以及运营相关所需的大数据系统能够更加高效的处理、例如：我们可以进行分类统计：我们的目标用户群体或其他特定群体中有多少用户每天上网超过5个小时以上?在每天上网5个小时以上的用户群体之中，男女比例分别是多少?他们每天通过网络都在了解什么东西?获取什么信息等等维度的标签以及信息。
当我们有了这样的基础信息之后，我们可以进行深度的数据挖掘以及用户需求洞察分析的相关工作，例如：利用规则计算出。每天上网超过5个小时以上的用户通常喜欢访问哪些网站?这些用户通过哪些方式找到自己需要的信息内容?通过搜索引擎寻找信息的用户占比在多少、直接访问相关网站的用户群体占比多少等等这些用户群体的年龄段分布是什么样的情况?
要知道，大数据对信息的处理，离不开系统的算法机制和规则的计算，而标签则为我们获得更精准的信息提供了这样一种更加便利的方式，让计算机能够系统化高效处理与人有关的信息，甚至可以通过算法、模型来“理解”人的行为习惯和偏好。尤其是在数字化营销获客以及用户运营等工作，借助于这样的能力，无论是搜索引擎、系统推荐、广告投放等应用领域将能够进一步提高准确性和信息获取效率。
用户画像，数字化营销的第一步！第一：在用户画像绘制中，数据分析的本质是什么?
在进行用户画像的绘制之前=，我们需要自己明确这个问题的答案，数据分析的本质究竟是什么?数据分析的本质是获得信息和知识，从而在判断和决策中使用。很多企业在日常的互联网运营以及数字化营销推广工作中，设计了各种分析模型和可视化方案，这些模型的分析以及方案的制定实际上是为了获得信息有效展示的最佳方式。
在我们经过数据分析、获得信息以及相关知识之后，最终都需要落地，具体落地的执行可能是对我们对自身产品进行完善，或者我们在业务上对战略进行了优化，又或者是对市场的推广传播进行优化等等。
基于目标来看，数据分析可分为描述型分析、预测型分析和决策型分析三类。
描述性分析：指的是通过整合数据信息，找出和选择最佳可视化方案，对事实进行描述;
预测型分析：指的是通过企业或部门现有的沉淀数据进行后续预测，预测分析具有探索性，这一目标是帮助我们进行判断决策;
决定型分析：通过对比、实验等方法，直接反映情况，给出明晰的优劣，从而直接作出相关的决策行为。
因此，一个分析系统至少应该包含描述性分析的能力，因此获取信息不是问题。提高预测和决策分析能力，使分析师能够更高效、更准确地解决问题。
用户画像，数字化营销的第一步！第二：什么是用户画像体系?
究竟什么是用户画像体系?用户画像体系是一个以用户为核心分析对象，以各种方式展示用户信息，为运营人员或市场营销人员提供一个更加全面、准确、有指导建议的信息，从而优化整个运营或营销策略。
用户画像体系的三个核心能力在于：对信息的处理和生产能力、信息的分析和展示能力以及信息的传递能力。我们将其比作一次烹饪流程：信息加工生产就是我们的原材料，他决定了我们可以做哪些菜;信息的分析展示就是我们做出来的菜，技巧、顺序都会影响我们的菜品口感;信息的传递是我们最后装菜的容器，如果没有盘子，菜品也就无法被品尝。
用户画像体系的三个核心能力在于：对信息的处理和生产能力、信息的分析和展示能力以及信息的传递能力。那么，用户画像体系的搭建可以为我们做哪些事情?我们该如何搭建用户画像体系?当我们掌握到用户特征之后，如何更好的找到我们的目标用户群体，从而提升运营或市场营销的整体效果。
用户画像，数字化营销的第一步！第三：如何绘制用户画像?
绘制用户画像的第一步：明确业务目标与用户画像的维度
绘制用户画像的开始就是需要我们明确产品或业务的目标与用户角色，在不同的角色与目标在信息的收集过程中通常都会存在着一定的差异点，从而影响到最终我们获得的用户画像结果。所以，我们在绘制用户画像之前，需要明确绘制用户画像的目标，从而对绘制用户画像过程中出现的噪音干扰进行有效地避免。当我们明确目标之后，就能够结合所明确的目标与角色找到绘制出用户画像的信息维度，也就是我们需要基于这样的目标，通过哪些信息的维度来绘制出我们的用户画像。
简单来说，也就是基于业务目标，结合目标用户群体，通过通用信息维度与业务信息维度的综合分析，最终得出我们的用户画像信息维度。
但是这里需要注意的是：通用信息都有哪些?如何找到你的目标用户?
对于通用信息，可以结合我们用户画像构成的要素以及自身业务的状况有选择性地进行筛选。但是，对于B端和C端的差异，信息维度也会有所不同，例如：B端更加
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